处理数据挖掘对象

适用于:SQL Server 2019 及更早版本的 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

数据挖掘在 SQL Server 2017 Analysis Services 中已弃用,现在在 SQL Server 2022 Analysis Services 中已停止使用。 对于已弃用和停止使用的功能,文档不会更新。 若要了解详细信息,请参阅 Analysis Services 后向兼容性

数据挖掘对象在处理之前只是一个空容器。 “处理 ”数据挖掘模型也称为“定型 ”。

处理挖掘结构: 挖掘结构从列绑定和使用情况元数据定义的外部数据源获取数据,并读取此数据。 挖掘结构将完全读取此数据,然后对这些数据进行分析以提取各种统计信息。 Analysis Services 在本地缓存中存储数据的简洁表示形式,此形式适合于由数据挖掘算法进行分析。 处理模型之后,您可以保留或删除此缓存。 默认情况下,将存储此缓存。 有关详细信息,请参阅 Process a Mining Structure

处理挖掘模型: 挖掘模型在处理之前为空,仅包含定义。 若要处理挖掘模型,必须已经处理了该模型所基于的挖掘结构。 挖掘模型从挖掘结构缓存获取数据,应用该模型上已创建的任何筛选器,然后传递通过算法设置的数据以检测模式。 处理模型之后,该模型仅存储处理的结果,而不会存储数据自身。 有关详细信息,请参阅 处理挖掘模型

下图说明了处理挖掘结构和挖掘模型时的数据流。

处理数据:源到结构到模型

查看处理结果

处理了挖掘结构后,此挖掘结构包含数据的简洁表示形式,以用于统计分析。 如果尚未清除缓存,则可以用以下几种方式访问此缓存中的数据:

在处理“挖掘模型”之后,该模型仅包含从分析得出的模式,以及缓存定型数据的模型结果的映射。 您可以浏览或查询模型结果(称为“模型内容 ”),也可以查询模型和结构事例(如果已缓存)。

每个挖掘模型的模型内容取决于创建该模型时所使用的算法。 例如,如果一个模型是聚类分析模型,而另一个模型是决策树模型,即使这两个模型使用完全相同的数据,其模型内容也大不相同。 有关详细信息,请参阅 挖掘模型内容 (Analysis Services - 数据挖掘)

处理要求

根据您的挖掘模型是完全基于关系数据还是基于多维数据源,处理要求可能有所不同。

对于关系数据源,处理仅要求创建定型数据并对该数据运行挖掘算法。 但是,基于 OLAP 对象(如维度和度量值)的挖掘模型则要求基础数据处于已处理状态。 这可能要求处理多维对象以填充挖掘模型。

有关详细信息,请参阅 处理要求和注意事项 (数据挖掘)

另请参阅

钻取查询(数据挖掘)
挖掘结构(Analysis Services – 数据挖掘)
挖掘模型(Analysis Services - 数据挖掘)
逻辑体系结构(Analysis Services - 数据挖掘)