Lezione 4: Esplorazione dei modelli di data mining Bike Buyer
In questa lezione si userà l'istruzione SELECT (DMX) per esplorare il contenuto nell'albero delle decisioni e nei modelli di data mining creati nella lezione 2: Aggiunta di modelli di data mining alla struttura di data mining predittiva.
Le colonne contenute in un modello di data mining non sono quelle definite dalla struttura di data mining ma sono un set specifico di colonne che descrivono le tendenze e gli schemi individuati dall'algoritmo. Queste colonne del modello di data mining sono descritte nel set di righe DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT set di righe del set di righe del set di righe. La colonna MODEL_NAME nel set di righe dello schema del contenuto, ad esempio, contiene il nome del modello di data mining. Per un modello di data mining di clustering, la colonna NODE_CAPTION contiene il nome di ogni cluster e la colonna NODE_DESCRIPTION contiene una descrizione delle caratteristiche di ogni cluster. È possibile esplorare queste colonne usando il modello> SELECT FROM<. Istruzione CONTENT in DMX. Questa istruzione consente anche di esplorare i dati utilizzati per creare il modello di data mining. Per utilizzare questa istruzione è necessario che sia abilitato il drill-through nella struttura di data mining. Per altre informazioni sull'istruzione, vedere SELECT FROM <model>. CASE (DMX).
È inoltre possibile ottenere tutti gli stati di una colonna discreta utilizzando l'istruzione SELECT DISTINCT. Se ad esempio si esegue questa operazione su una colonna relativa al sesso, la query restituirà male e female.
Argomenti della lezione
In questa lezione verranno eseguite le attività seguenti:
Esplorazione del contenuto dei modelli di data mining
Restituzione dei case dall'origine dei dati utilizzata per il training dei modelli di data mining
Esplorazione dei vari stati disponibili per una determinata colonna discreta
Restituzione del contenuto di un modello di data mining
In questa lezione si usa il modello> SELECT FROM<. Istruzione CONTENT (DMX) per restituire il contenuto del modello di clustering.
Di seguito è riportato un esempio generico del modello> SELECT FROM<. Istruzione CONTENT:
SELECT <select list> FROM [<mining model>].CONTENT
WHERE <where clause>
La prima riga del codice definisce le colonne da restituire dal contenuto del modello di data mining, nonché il modello di data mining a cui sono associate:
SELECT <select list> FROM [<mining model].CONTENT
La clausola .CONTENT accanto al nome del modello di data mining specifica che il contenuto restituito proviene dal modello di data mining. Per altre informazioni sulle colonne contenute nel modello di data mining, vedere DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT Rowset.
È possibile utilizzare facoltativamente la riga finale del codice per filtrare i risultati restituiti dall'istruzione:
WHERE <where clause>
Se ad esempio si desidera limitare i risultati della query ai soli cluster contenenti un numero elevato di case, è possibile aggiungere all'istruzione SELECT la clausola WHERE seguente:
WHERE NODE_SUPPORT > 100
Per altre informazioni sull'uso dell'istruzione WHERE, vedere SELECT (DMX).
Per ottenere la restituzione del contenuto del modello di data mining di clustering
In Esplora oggetti fare clic con il pulsante destro del mouse sull'istanza di Analysis Services, scegliere Nuova query e quindi fare clic su DMX.
Verrà avviato l'editor di query con una nuova query vuota.
Copiare l'esempio generico del modello> SELECT FROM<. Istruzione CONTENT nella query vuota.
Sostituire quanto segue:
<select list>con:
*È anche possibile sostituire * con un elenco di qualsiasi colonna contenuta all'interno del DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT Set di righe.
Sostituire quanto segue:
[<mining model>]con:
[Clustering]L'istruzione completa dovrebbe risultare analoga alla seguente:
SELECT * FROM [Clustering].CONTENTNel menu File fare clic su Salva DMXQuery1.dmx As.
Nella finestra di dialogo Salva con nome passare alla cartella appropriata e assegnare al file
SELECT_CONTENT.dmxil nome .Sulla barra degli strumenti fare clic sul pulsante Esegui .
La query restituisce il contenuto del modello di data mining.
Utilizzo del drill-through
Il passaggio successivo consiste nell'utilizzo dell'istruzione di drill-through per ottenere un campionamento dei case utilizzati per il training del modello di data mining dell'albero delle decisioni. In questa lezione si usa il modello> SELECT FROM<. Istruzione CASE (DMX) per restituire il contenuto del modello di albero delle decisioni.
Di seguito è riportato un esempio generico del modello> SELECT FROM<. Istruzione CASE:
SELECT <select list>
FROM [<mining model>].CASES
WHERE IsInNode('<node id>')
La prima riga del codice definisce le colonne da restituire dall'origine dei dati, nonché il modello di data mining in cui sono contenute:
SELECT <select list> FROM [<mining model>].CASES
La clausola .CASES specifica l'esecuzione di una query drill-through. Per utilizzare il drill-through è necessario che venga attivato durante la creazione del modello di data mining.
L'ultima riga del codice è facoltativa e specifica il nodo nel modello di data mining da cui si desidera ottenere i case:
WHERE IsInNode('<node id>')
Per altre informazioni sull'uso dell'istruzione WHERE con IsInNode, vedere SELECT FROM <model>. CASE (DMX).
Per ottenere la restituzione dei case utilizzati per il training del modello di data mining
In Esplora oggetti fare clic con il pulsante destro del mouse sull'istanza di Analysis Services, scegliere Nuova query e quindi fare clic su DMX.
Verrà avviato l'editor di query con una nuova query vuota.
Copiare l'esempio generico del modello> SELECT FROM<. Istruzione CASE nella query vuota.
Sostituire quanto segue:
<select list>con:
*È inoltre possibile sostituire * con un elenco di colonne contenute nell'origine dei dati, ad esempio [Bike Buyer]
Sostituire quanto segue:
[<mining model>]con:
[Decision Tree]L'istruzione completa dovrebbe risultare analoga alla seguente:
SELECT * FROM [Decision Tree].CASESNel menu File fare clic su Salva DMXQuery1.dmx As.
Nella finestra di dialogo Salva con nome passare alla cartella appropriata e assegnare al file
SELECT_DRILLTHROUGH.dmxil nome .Sulla barra degli strumenti fare clic sul pulsante Esegui .
La query restituisce i dati di origine utilizzati per il training del modello di data mining dell'albero delle decisioni.
Restituzione degli stati di una colonna discreta del modello di data mining
Il passaggio successivo consiste nell'utilizzo dell'istruzione SELECT DISTINCT per ottenere i vari stati possibili nella colonna specificata del modello di data mining.
Di seguito è riportato un esempio generico dell'istruzione SELECT DISTINCT:
SELECT DISTINCT [<column>]
FROM [<mining model>]
La prima riga del codice definisce le colonne del modello di data mining per cui vengono restituiti gli stati:
SELECT DISTINCT [<column>]
È necessario includere DISTINCT affinché vengano restituiti tutti gli stati della colonna. Se si esclude DISTINCT, l'istruzione completa diventa una forma abbreviata di una stima e restituisce lo stato più probabile della colonna selezionata. Per altre informazioni, vedere SELECT (DMX).
Per ottenere la restituzione degli stati di una colonna discreta
In Esplora oggetti fare clic con il pulsante destro del mouse sull'istanza di Analysis Services, scegliere Nuova query e quindi fare clic su DMX.
Verrà avviato l'editor di query con una nuova query vuota.
Copiare l'esempio generico dell'istruzione SELECT DISTINCT nella query vuota.
Sostituire quanto segue:
[<column,name>con:
[Bike Buyer]Sostituire quanto segue:
[<mining model>]con:
[Decision Tree]L'istruzione completa dovrebbe risultare analoga alla seguente:
SELECT DISTINCT [Bike Buyer] FROM [Decision Tree]Nel menu File fare clic su Salva DMXQuery1.dmx As.
Nella finestra di dialogo Salva con nome passare alla cartella appropriata e assegnare al file
SELECT_DISCRETE.dmxil nome .Sulla barra degli strumenti fare clic sul pulsante Esegui .
La query restituisce gli stati possibili della colonna Bike Buyer.
Nella lezione successiva verrà utilizzato il modello di data mining dell'albero delle decisioni per stimare se i clienti potenziali diventeranno acquirenti di biciclette.