Distribuciones de columnas (minería de datos)
Se aplica a:
SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.
En Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services, puede definir distribuciones de columnas en una estructura de minería de datos para afectar al modo en que los algoritmos procesan los datos de esas columnas al crear modelos de minería de datos. Para algunos algoritmos, resulta útil definir la distribución de las columnas continuas antes de procesar el modelo, si se sabe que las columnas contienen distribuciones de valores comunes. Si no define las distribuciones, los modelos de minería de datos resultantes podrían generar predicciones menos precisas que si se definieran las distribuciones porque los algoritmos disponen de menos información con la que interpretar los datos.
Los algoritmos disponibles en SQL Server Analysis Services admiten los siguientes tipos de distribución:
Normal
Los valores de la columna continua forman un histograma con una distribución normal.
Logarítmica normal
Los valores de la columna continua forman un histograma, donde la curva se alarga en el extremo superior y se desvía hacia el extremo inferior.
del
Uniforme
Los valores de la columna continua forman una curva plana, en la que todos los valores tienen la misma probabilidad.
Para obtener más información sobre los algoritmos que SQL Server Analysis Services proporciona, vea Algoritmos de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).
Consulte también
Tipos de contenido (minería de datos)
Estructuras de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)
Métodos de discretización (minería de datos)
Distribuciones (DMX)
Columnas de la estructura de minería de datos