Visualizzare un modello usando il Visualizzatore Microsoft Sequence Clustering
Si applica a:
SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato interrotto in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.
Microsoft Sequence Cluster Viewer in Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services visualizza i modelli di data mining creati con l'algoritmo Microsoft Sequence Clustering. L'algoritmo Microsoft Sequence Clustering è un algoritmo di analisi sequenza da usare per esplorare i dati che contengono eventi che possono essere collegati seguendo i percorsi o le sequenze. Per altre informazioni su questo algoritmo, vedere Algoritmo Microsoft Sequence Clustering.
Nota
Per visualizzare informazioni dettagliate sulle equazioni usate nel modello e sui modelli individuati, usare il visualizzatore Microsoft Generic Content Tree. Per altre informazioni, vedere Esplorare un modello utilizzando microsoft Generic Content Tree Viewer o Microsoft Generic Content Tree Viewer (Data Mining).
Nota
Microsoft Sequence Cluster Viewer offre funzionalità e opzioni simili a Microsoft Cluster Viewer. Per altre informazioni, vedere Visualizzare un modello usando il Visualizzatore Microsoft Clustering.
Schede del visualizzatore
Quando si esplora un modello di data mining in SQL Server Analysis Services, il modello viene visualizzato nella scheda Visualizzatore modelli di data mining Designer nel visualizzatore appropriato per il modello. In Microsoft Sequence Cluster Viewer sono disponibili le schede seguenti da usare per esplorare i modelli di data mining sequence clustering:
Diagramma dei cluster
Nella scheda Diagramma cluster del Visualizzatore Microsoft Sequence Cluster vengono visualizzati tutti i cluster presenti in un modello di data mining. L'ombreggiatura della linea che collega un cluster all'altro rappresenta il grado di somiglianza dei cluster. Se l'ombreggiatura è chiara o inesistente, il grado di somiglianza dei cluster è basso. Man mano che la linea diventa più scura, il grado di somiglianza dei collegamenti aumenta. È possibile modificare il numero di linee visualizzate regolando il dispositivo di scorrimento a destra dei cluster. Se si sposta il dispositivo di scorrimento verso il basso, vengono visualizzati solo i collegamenti più attendibili.
Per impostazione predefinita, l'ombreggiatura rappresenta la popolazione del cluster. Le opzioni Variabile****ombreggiatura e Stato consentono di selezionare la coppia attributo/stato rappresentata dall'ombreggiatura. Più scura è l'ombreggiatura, maggiore è la distribuzione dell'attributo per uno stato specifico. La distribuzione diminuisce man mano che l'ombreggiatura diventa più chiara.
Per rinominare un cluster, fare clic con il pulsante destro del mouse sul nodo corrispondente e scegliere Rinomina cluster. Il nuovo nome è persistente nel server.
Per copiare la sezione visibile del diagramma negli Appunti, fare clic su Copia parte visibile del grafico. Per copiare il diagramma completo, fare clic su Copia grafico intero. È anche possibile ingrandire o ridurre il diagramma tramite Zoom avanti e Zoom indietrooppure adattarlo alla schermata tramite Ridimensiona e adatta il diagramma alla finestra.
Profili cluster
La scheda Profili cluster offre una vista globale dei cluster creati dall'algoritmo nel modello. Ogni colonna che segue la colonna Popolazione della griglia rappresenta un cluster individuato dal modello. La <riga attribute.samples> rappresenta sequenze diverse di dati presenti nel cluster e la riga dell'attributo> descrive tutti gli elementi contenuti nel cluster e la <relativa distribuzione complessiva.
L'opzione Barre istogramma consente di controllare il numero di barre visibili nell'istogramma. Se esiste un numero di barre superiore a quello che si sceglie di visualizzare, le barre più importanti vengono mantenute mentre le barre rimanenti vengono raggruppate in un bucket grigio.
È possibile modificare i nomi predefiniti dei cluster in modo da renderli più descrittivi. Per rinominare un cluster, fare clic con il pulsante destro del mouse sull'intestazione di colonna corrispondente e scegliere Rinomina cluster. È possibile nascondere i cluster selezionando Nascondi colonna, nonché trascinare le colonne per riordinarle nel visualizzatore.
Per aprire una finestra contenente una visualizzazione più grande e dettagliata dei cluster, fare doppio clic su una cella nella colonna Stati o su un istogramma nel visualizzatore.
Caratteristiche cluster
Per usare la scheda Caratteristiche cluster , selezionare un cluster dall'elenco Cluster . Dopo aver selezionato un cluster, è possibile esaminare le caratteristiche del cluster specifico. Gli attributi contenuti nel cluster sono elencati nelle colonne Variabili , mentre lo stato di ogni attributo è elencato nella colonna Valori . Gli stati degli attributi sono elencati in ordine di importanza, in base alla probabilità che vengano inclusi nel cluster. La probabilità è indicata nella colonna Probabilità .
Analisi discriminante tra cluster
La scheda Analisi discriminante tra cluster consente di confrontare gli attributi di due cluster, al fine di determinare in che misura gli elementi di una sequenza prediligono un cluster rispetto a un altro. Per selezionare i cluster da confrontare, usare gli elenchi Cluster 1 e Cluster 2 . Il visualizzatore determina le differenze più importanti tra i cluster e mostra gli stati degli attributi associati alle differenze, in ordine di importanza. Una barra a destra dell'attributo indica il cluster che lo stato predilige e le dimensioni della barra indicano, in proporzione, quanto lo predilige.
Transizioni di stato
Se si seleziona un cluster nella scheda Transizioni di stato , è possibile visualizzare le transizioni tra stati di sequenza nel cluster selezionato. Ogni nodo all'interno del visualizzatore rappresenta uno stato della colonna relativa alla sequenza. Una freccia rappresenta una transizione tra due stati e la probabilità associata alla transizione. Se una transizione torna al nodo di origine, la freccia può puntare di nuovo a tale nodo.
Una freccia che ha origine da un punto rappresenta la probabilità che il nodo sia l'inizio di una sequenza. Un bordo finale che conduce a un valore Null rappresenta la probabilità che il nodo sia la fine della sequenza.
È possibile filtrare il bordo dei nodi mediante il dispositivo di scorrimento a sinistra della scheda.
Vedere anche
Attività e procedure relative al visualizzatore modello di data mining
Attività e procedure relative al visualizzatore modello di data mining
Algoritmo Microsoft Sequence Clustering
Strumenti di data mining
Visualizzatori modello di data mining
Visualizzare un modello utilizzando il Visualizzatore Microsoft Clustering