レッスン 3: Market Basket マイニング構造の処理

[アーティクル]
03/06/2017

このレッスンでは、AdventureWorksDW2012 サンプルデータベースの INSERT INTO (DMX) ステートメントと vAssocSeqLineItems と vAssocSeqOrders を使用して、「レッスン 1: マーケットバスケットマイニング構造の作成」および「レッスン 2: 市場バスケットマイニング構造へのマイニングモデルの追加」で作成したマイニング構造とマイニングモデルを処理します。

マイニング構造を処理すると、Analysis Services はソースデータを読み取り、マイニングモデルをサポートする構造を構築します。マイニングモデルを処理すると、マイニング構造によって定義されたデータは、選択したデータマイニングアルゴリズムを介して渡されます。このアルゴリズムでは傾向とパターンが検索され、結果の情報がマイニングモデルに保存されます。したがって、マイニングモデルには、実際のソースデータではなく、アルゴリズムで検出された情報が含まれます。マイニングモデルの処理の詳細については、「処理の要件と考慮事項 (データマイニング)」を参照してください。

マイニング構造の再処理は、構造列またはソースデータを変更した場合にのみ必要です。処理済みのマイニング構造にマイニングモデルを追加する場合は、INSERT INTO MINING MODEL ステートメントを使用して既存のデータに対して新しいマイニングモデルをトレーニングできます。

Market Basket マイニング構造には入れ子になったテーブルが含まれるため、入れ子になったテーブル構造でトレーニングするようにマイニング列を定義する必要があります。また、SHAPE コマンドを使用して、ソーステーブルからトレーニングデータを抽出するクエリを定義する必要があります。

INSERT INTO ステートメント

Market Basket マイニング構造とそれに関連するマイニングモデルをトレーニングするには、 INSERT INTO (DMX) ステートメントを使用します。ステートメントのコードは次の部分に分けることができます。

マイニング構造の指定
マイニング構造の列の一覧
SHAPE によるトレーニングデータの定義

INSERT INTO ステートメントの汎用例を次に示します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
   [<nested table>]  
   ( SKIP, <skipped column> )  
)  
SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

コードの最初の行では、トレーニングするマイニング構造を指定します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

コードの次の数行では、マイニング構造で定義される列を指定します。ここではマイニング構造の各列を指定する必要があります。各列はソースクエリデータ内の列にマップされている必要があります。 SKIP を使用すると、ソースデータに存在するがマイニング構造に存在しない列を無視できます。の使用方法 SKIPの詳細については、「 INSERT INTO (DMX)」を参照してください。

(  
   <mining structure columns>  
   [<nested table>]  
   ( SKIP, <skipped column> )  
)

コードの最後の行では、マイニング構造のトレーニングに使用されるデータを定義します。ソースデータは 2 つのテーブルに格納されているため、SHAPE を使用してテーブルを関連付けます。

SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],''<nested SELECT statement>'')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

このレッスンでは、OPENQUERY を使用してソースデータを定義します。ソースデータに対するクエリを定義するその他の方法については、「ソースデータクエリ>」を参照してください<。

このレッスンの作業

このレッスンでは、次のタスクを実行します。

マーケットバスケットマイニング構造を処理する

Market Basket マイニング構造の処理

INSERT INTO を使用してマイニング構造を処理するには

オブジェクトエクスプローラーで Analysis Services のインスタンスを右クリックし、[新しいクエリ] をポイントして、[DMX] をクリックします。

クエリエディターが開き、新しい空のクエリが表示されます。
上の INSERT INTO ステートメントの汎用例を空のクエリにコピーします。
次の部分を探します。
```
[<mining structure>]  
```
次の内容に置き換えます。
```
Market Basket  
```
次の部分を探します。
```
<mining structure columns>  
[<nested table>]  
( SKIP, <skipped column> )  
```
次の内容に置き換えます。
```
[OrderNumber],  
[Products]   
(SKIP, [Model])  
```
このステートメントでは、Products は SHAPE ステートメントで定義される Products テーブルを参照します。 SKIP は、ソースデータにキーとして存在する Model 列を無視するために使用します。マイニング構造に対しては使用できません。
次の部分を探します。
```
SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]  
```
次の内容に置き換えます。
```
SHAPE {  
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber  
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')  
}  
RELATE OrderNumber to OrderNumber   
) AS [Products]  
```
ソースクエリは、 AdventureWorksDW2012 サンプルプロジェクトで定義されている AdventureWorksDW2012 データソースを参照します。ソースクエリはこのデータソースを使用して、vAssocSeqLineItems ビューと vAssocSeqOrders ビューにアクセスします。これら 2 つのビューには、マイニングモデルのトレーニングに使用されるソースデータが含まれます。このプロジェクトまたはこれらのビューを作成していない場合は、「基本的なデータマイニングチュートリアル」を参照してください。

SHAPE コマンド内では、OPENQUERY を使用して 2 つのクエリを定義します。最初のクエリでは親テーブルを定義し、2 つ目のクエリでは入れ子になったテーブルを定義します。 2 つのテーブルは、両方のテーブルに存在する OrderNumber 列を使用して関連付けられます。

最終的なステートメントは次のようになります。
```
INSERT INTO MINING STRUCTURE [Market Basket]  
(  
   [OrderNumber],[Products] (SKIP, [Model])  
)  
SHAPE {  
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber  
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')  
}  
RELATE OrderNumber to OrderNumber   
) AS [Products]  
```
[ ファイル ] メニューの [ DMXQuery1.dmx As の保存] をクリックします。
[ 名前を付けて保存 ] ダイアログボックスで、適切なフォルダーを参照し、ファイルにという名前を付けます Process Market Basket.dmx。
ツールバーの [ 実行 ] ボタンをクリックします。

クエリの実行終了後、見つかったパターンとアイテムセットを表示したり、関連付けを表示したり、アイテムセット、確率、または重要度でフィルタリングしたりできます。この情報を表示するには、SQL Server Management Studioでデータモデルの名前を右クリックし、[参照] をクリックします。

次のレッスンでは、Market Basket 構造に追加したマイニングモデルに基づいて、いくつかの予測を作成します。

次のレッスン

レッスン 4: マーケットバスケット予測の実行

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