Referencia de Extensiones de minería de datos (DMX)
Extensiones de minería de datos (DMX) es un lenguaje que sirve para crear y trabajar con modelos de minería de datos en MicrosoftSQL ServerAnalysis Services. Puede usar DMX para crear la estructura de modelos de minería de datos nuevos, para entrenar esos modelos y para explorar, administrar y realizar predicciones con ellos. DMX se compone de instrucciones de lenguaje de definición de datos (DDL), instrucciones de lenguaje de manipulación de datos (DML), y funciones y operadores.
Especificación Microsoft OLE DB para minería de datos
Las características de minería de datos de Analysis Services se han creado para cumplir la especificación Microsoft OLE DB para minería de datos, cuyo primer lanzamiento se hizo coincidir con el lanzamiento de MicrosoftSQL Server 2000.
La especificación Microsoft OLE DB para minería de datos define:
Una estructura para contener la información que define un modelo de minería de datos.
Un lenguaje para crear y trabajar con modelos de minería de datos.
La especificación define la base de la minería de datos como el objeto virtual de modelo de minería de datos. El objeto de modelo de minería de datos encapsula toda la información conocida acerca de un modelo de minería de datos específico. El objeto de modelo de minería de datos está estructurado como una tabla de SQL, con columnas, tipos de datos y metainformación que describen el modelo. Esta estructura le permite usar el lenguaje DMX (una extensión de SQL) para crear y trabajar con modelos.
Para obtener más información:Estructuras de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)
Instrucciones DMX
Puede usar instrucciones DMX para crear, procesar, eliminar, copiar, examinar y realizar predicciones con modelos de minería de datos. Hay dos tipos de instrucciones en DMX: instrucciones de definición de datos e instrucciones de manipulación de datos. Cada tipo de instrucción lleva a cabo distintos tipos de tareas.
En las siguientes secciones se proporciona más información acerca de cómo trabajar con instrucciones DMX:
Instrucciones de definición de datos
Instrucciones de manipulación de datos
Aspectos básicos de las consultas
Instrucciones de definición de datos
Las instrucciones de definición de datos de DMX sirven para crear y definir nuevas estructuras y modelos de minería de datos, para importar y exportar modelos y estructuras de minería de datos y para quitar modelos existentes de una base de datos. Las instrucciones de definición de datos de DMX forman parte del lenguaje de definición de datos (DDL).
Puede realizar las siguientes tareas con las instrucciones de definición de datos de DMX:
Crear una estructura de minería de datos con la instrucción CREATE MINING STRUCTURE y agregar un modelo de minería de datos a la estructura de minería de datos con la instrucción ALTER MINING STRUCTURE.
Crear un modelo de minería de datos y su estructura de minería de datos asociada de forma simultánea con la instrucción CREATE MINING MODEL para generar un objeto de modelo de minería de datos vacío.
Exportar a un archivo un modelo de minería de datos y su estructura de minería de datos asociada con la instrucción EXPORT. Importar un modelo de minería de datos y su estructura de minería de datos asociada desde un archivo creado con la instrucción EXPORT mediante la instrucción IMPORT.
Copiar la estructura de un modelo de minería de datos en un modelo nuevo y entrenarla con los mismos datos con la instrucción SELECT INTO.
Quitar completamente un modelo de minería de datos de una base de datos con la instrucción DROP MINING MODEL. Quitar completamente una estructura de minería de datos y todos sus modelos de minería de datos asociados de una base de datos con la instrucción DROP MINING STRUCTURE.
Para obtener más información acerca de las tareas de minería de datos que puede realizar con instrucciones DMX, vea Referencia de instrucciones de Extensiones de minería de datos (DMX).
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Instrucciones de manipulación de datos
Use instrucciones de manipulación de datos en DMX para trabajar con modelos de minería de datos existentes con el fin de examinar los modelos y crear predicciones con ellos. Las instrucciones de manipulación de datos de DMX forman parte del lenguaje de manipulación de datos (DML).
Puede realizar las siguientes tareas con las instrucciones de manipulación de datos de DMX:
Entrenar un modelo de minería de datos con la instrucción INSERT INTO. Esta instrucción no inserta los datos de origen reales en un objeto de modelo de minería de datos de origen, sino que, en su lugar, crea una abstracción que describe el modelo de minería que crea el algoritmo. La consulta de origen de una instrucción INSERT INTO se describe en <source data query>.
Ampliar la instrucción SELECT para examinar la información que se calcula durante el entrenamiento de modelos y se almacena en el modelo de minería de datos, como las estadísticas de los datos de origen. A continuación, figuran las cláusulas que puede incluir para ampliar la funcionalidad de la instrucción SELECT:
SELECT DISTINCT FROM <model > (DMX)
SELECT FROM <model>.CONTENT (DMX)
SELECT FROM <model>.CASES (DMX)
Crear predicciones basadas en un modelo de minería de datos existente con la cláusula PREDICTION JOIN de la instrucción SELECT. La consulta de origen de una instrucción PREDICTION JOIN se describe en <source data query>.
Quitar todos los datos entrenados de un modelo o de una estructura con la instrucción DELETE (DMX).
Para obtener más información acerca de las tareas de minería de datos que puede realizar con instrucciones DMX, vea Referencia de instrucciones de Extensiones de minería de datos (DMX).
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Aspectos básicos de las consultas DMX
La instrucción SELECT sirve de base para la mayoría de las consultas DMX. En función de las cláusulas que use con esas instrucciones, puede examinar, copiar o realizar predicciones con modelos de minería de datos. La consulta de predicción usa una forma de SELECT para crear predicciones basadas en modelos de minería de datos existentes. Las funciones amplían la capacidad de examinar y consultar los modelos de minería de datos más allá de las capacidades intrínsecas del modelo de minería de datos.
Puede usar funciones DMX para obtener información descubierta durante el entrenamiento de los modelos y para calcular información nueva. Estas funciones pueden utilizarse con muchos fines, por ejemplo para devolver estadísticas que describan los datos subyacentes o la precisión de una predicción, o para devolver una explicación ampliada de una predicción.
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Vea también