AMO-Klassen für Data Mining

Gilt für: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Mithilfe von Data Mining-Klassen können Sie Data Mining-Objekte erstellen, ändern, löschen und verarbeiten. Das Arbeiten mit Data Mining-Objekten umfasst die Erstellung von Data Mining-Strukturen, die Erstellung von Data Mining-Modellen und die Verarbeitung der Modelle.

Weitere Informationen zum Einrichten der Umgebung sowie zu Server, Database, DataSourceund DataSourceView -Objekten finden Sie unter Grundlegende AMO-Klassen.

Für die Definition von Objekten in Analysis Management Objects (AMO) müssen für jedes Objekt einige Eigenschaften festgelegt werden, um den richtigen Kontext einzurichten. Komplexe Objekte wie OLAP und Data Mining-Objekte erfordern längere und detaillierte Codierung.

Die folgende Abbildung zeigt die Beziehung der in diesem Thema erläuterten Klassen.

MiningStructure-Objekte

Eine Miningstruktur ist der Container für Miningmodelle. Die Struktur definiert alle möglichen Spalten, die von den Miningmodellen verwendet werden können. Jedes Miningmodell definiert seine eigenen Spalten aus dem Satz der definierten Spalten in der Struktur.

Ein einfaches MiningStructure Objekt besteht aus: grundlegenden Informationen, einer Datenquellensicht, einer oder ScalarMiningStructureColumnmehreren , null oder mehr TableMiningStructureColumn, und einem MiningModelCollection.

Grundlegende Informationen umfassen den Namen und die ID (interner Bezeichner) des MiningStructure Objekts.

Das DataSourceView -Objekt enthält das zugrunde liegende Datenmodell für die Miningstruktur.

ScalarMiningStructureColumn sind Spalten oder Attribute, die einzelne Werte besitzen.

TableMiningStructureColumn sind Spalten oder Attribute, die mehrere Werte für jeden Fall besitzen.

MiningModelCollection Enthält alle Miningmodelle, die mit den gleichen Daten erstellt wurden.

Ein MiningStructure -Objekt wird erstellt, indem es der MiningStructureCollection -Datenbank hinzugefügt und das MiningStructure -Objekt mithilfe der Update-Methode auf den Server aktualisiert wird.

Um ein MiningStructure Objekt zu entfernen, muss es mithilfe der Drop-Methode des MiningStructure Objekts gelöscht werden. Das Entfernen eines MiningStructure Objekts aus der Auflistung wirkt sich nicht auf den Server aus.

Kann MiningStructure mit einer eigenen Prozessmethode verarbeitet werden, oder es kann verarbeitet werden, wenn ein übergeordnetes Objekt sich selbst mit einer eigenen Prozessmethode verarbeitet.

Spalten

Spalten enthalten die Daten für das Modell und können in Abhängigkeit von der Verwendung von unterschiedlichen Typen sein: Key, Input, Predictable oder InputPredictable. Predictable-Spalten sind das Ziel bei der Erstellung des Miningmodells.

Spalten mit nur einem Wert werden in AMO als ScalarMiningStructureColumn bezeichnet. Spalten mit mehreren Werten werden als TableMiningStructureColumnbezeichnet.

ScalarMiningStructureColumn

Ein einfaches ScalarMiningStructureColumn Objekt besteht aus grundlegenden Informationen, Typ, Inhalt und Datenbindung.

Grundlegende Informationen umfassen den Namen und die ID (interner Bezeichner) des ScalarMiningStructureColumn.

"Typ" bezeichnet den Datentyp des Werts: LONG, BOOLEAN, TEXT, DOUBLE, DATE.

"Inhalt" informiert die Engine, wie die Spalte modelliert werden kann. Folgende Werte sind möglich: Discrete, Continuous, Discretized, Ordered, Cyclical, Probability, Variance, StdDev, ProbabilityVariance, ProbabilityStdDev, Support und Key.

Die Datenbindung verknüpft die Data Mining-Spalte mithilfe des Datenquellensicht-Elements mit dem zugrundeliegenden Datenmodell.

Ein ScalarMiningStructureColumn wird erstellt, indem es dem übergeordneten MiningStructureCollection-Objekt hinzugefügt und das übergeordnete MiningStructure Objekt mithilfe der Update-Methode auf den Server aktualisiert wird.

Um einen ScalarMiningStructureColumnzu entfernen, muss es aus der Auflistung des übergeordneten MiningStructureentfernt werden, und das übergeordnete MiningStructure Objekt muss mithilfe der Update-Methode auf den Server aktualisiert werden.

TableMiningStructureColumn

Ein einfaches TableMiningStructureColumn Objekt besteht aus Basisinformationen und Skalarspalten.

Grundlegende Informationen umfassen den Namen und die ID (interner Bezeichner) des TableMiningStructureColumn.

Skalare Spalten sind ScalarMiningStructureColumn.

Ein TableMiningStructureColumn wird erstellt, indem es der übergeordneten MiningStructure Auflistung hinzugefügt und das übergeordnete TableMiningStructureColumn Objekt mithilfe der Update-Methode auf den Server aktualisiert wird.

Um einen ScalarMiningStructureColumnzu entfernen, muss es aus der Auflistung des übergeordneten MiningStructureentfernt werden, und das übergeordnete MiningStructure Objekt muss mithilfe der Update-Methode auf den Server aktualisiert werden.

MiningModel-Objekte

Ein MiningModel ist das Objekt, mit dem Sie auswählen können, welche Spalten aus der -Struktur verwendet werden sollen, ein Algorithmus, der verwendet werden soll, und optional bestimmte Parameter zum Optimieren des Modells. Beispielsweise können mehrere Miningmodelle in der gleichen Miningstruktur definiert werden, die den gleichen Algorithmus verwendet. Es sollen in einem Modell jedoch einige Spalten aus der Miningstruktur ignoriert und diese als Eingabe in einem anderen Modell und als Eingabe und Vorhersage in einem dritten Modell verwendet werden. Dies kann sinnvoll sein, wenn Sie eine Spalte in einem Miningmodell als kontinuierlich, in einem anderen Modell jedoch als diskretisiert behandeln möchten.

Ein einfaches MiningModel Objekt besteht aus grundlegenden Informationen, Algorithmusdefinitionen und Spalten.

Grundlegende Informationen beinhalten den Namen und die ID (interner Bezeichner) des Miningmodells.

Eine Algorithmusdefinition bezieht sich auf einen der Standardalgorithmen, die in Analysis Services bereitgestellt werden, oder auf alle benutzerdefinierten Algorithmen, die auf dem Server aktiviert sind.

"Spalten" ist eine Auflistung der Spalten, die vom Algorithmus und seinen Verwendungsdefinitionen verwendet werden.

Ein MiningModel wird erstellt, indem es der MiningModelCollection -Datenbank hinzugefügt und das MiningModel -Objekt mithilfe der Update-Methode auf den Server aktualisiert wird.

Um einen MiningModelzu entfernen, muss er mit der Drop-Methode des MiningModelgelöscht werden. Das Entfernen von aus MiningModel der Auflistung wirkt sich nicht auf den Server aus.

Nachdem es erstellt wurde, kann eine MiningModel mit einer eigenen Prozessmethode verarbeitet werden, oder sie kann verarbeitet werden, wenn ein übergeordnetes Objekt sich selbst mit einer eigenen Prozessmethode verarbeitet.