採礦模型數據行

適用於： SQL Server 2019 和舊版 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

SQL Server 2017 Analysis Services 中已淘汰數據採礦，現在已在 SQL Server 2022 Analysis Services 中停止。 檔不會更新為已淘汰和已停止的功能。 若要深入瞭解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。

數據採礦模型會將採礦模型演算法套用至採礦結構所代表的數據。 如同採礦結構，採礦模型包含數據行。 採礦模型包含在採礦結構內，並繼承採礦結構所定義之屬性的所有值。 此模型可以使用採礦結構包含的所有數據行或數據行子集。

您可以在採礦模型數據行上定義兩個額外的資訊片段：使用方式和模型旗標。

• Usage 是定義模型如何使用數據行的屬性。 數據行可以做為輸入數據行、索引鍵數據行或可預測數據行。

• 模型旗標 為演算法提供案例數據表中所定義數據的其他資訊，讓演算法可以建置更精確的模型。 您可以使用數據採礦延伸模組 （DMX） 語言，或在 SQL Server Data Tools 中 數據採礦設計工具，以程式設計方式定義模型旗標。

下列清單描述您可以在採礦模型數據行上定義的模型旗標。

MODEL_EXISTENCE_ONLY
表示屬性的存在比屬性數據行中的值更重要。 例如，假設有一個案例數據表，其中包含與特定客戶相關聯的訂單項目清單。 數據表數據報含每個專案的產品類型、標識元和成本。 為了建立模型，客戶購買特定訂單項目的事實可能比訂單專案本身的成本更重要。 在這裡情況下，成本資料列應該標示為 MODEL_EXISTENCE_ONLY。

回歸輸入器
表示演算法可以在回歸演算法的回歸公式中使用指定的數據行。 Microsoft判定樹和Microsoft時間序列演算法支援此旗標。

如需使用 DMX 以程式設計方式設定使用屬性和定義模型旗標的詳細資訊，請參閱 CREATE MINING MODEL （DMX）。 如需在 SQL Server Data Tools 中設定使用方式屬性和定義模型旗標的詳細資訊，請參閱 行動數據採礦物件。

另請參閱

數據採礦演算法 （Analysis Services - 數據採礦）
採礦結構 （Analysis Services - 數據採礦）
變更採礦模型的屬性
從採礦模型排除數據行
採礦結構數據行