採礦結構 (Analysis Services)
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 中的資料採礦會涉及許多物件。下列是所使用的兩個主要物件：
- 資料採礦結構
- 資料採礦模型
資料採礦所涉及的其他物件是採礦結構資料行和採礦模型資料行。如需有關這些物件的詳細資訊，請參閱＜採礦結構資料行＞和＜採礦模型資料行＞。
資料採礦結構
資料採礦結構是定義資料網域 (從中建立採礦模型) 的資料結構。單一採礦結構可包含共用相同網域的多個採礦模型。
採礦結構的建置組塊是採礦結構資料行，它們會描述資料來源包含的資料。這些資料行包含如資料類型、內容類型和資料散發方式等資訊。
採礦結構也可以包含巢狀資料表。巢狀資料表代表案例實體及其相屬性之間的一對多關聯性。例如，若描述客戶的資訊位於一個資料表中，而客戶的採購資料位於另一個資料表中，您就可以使用巢狀資料表將資訊結合成單一案例。客戶識別碼是實體，而採購是相關的屬性。如需有關何時使用巢狀資料表的詳細資訊，請參閱＜巢狀資料表＞。
採礦結構不包含有關資料行如何用於特定採礦模型的資訊，或有關用來建立模型之演算法類型的資訊；此資訊是在採礦模型本身中定義。
資料採礦模型
資料採礦模型會將採礦模型演算法套用至以採礦結構表示的資料。與採礦結構相同，採礦模型也會包含資料行。採礦模型包含在採礦結構內，且繼承採礦結構所定義的所有屬性值。此模型可以使用採礦結構包含的所有資料行或資料行子集。
除了定義在採礦結構中的參數之外，採礦模型還包含兩個屬性：Algorithm 和 Usage。algorithm 參數是在採礦模型中定義，而 usage 參數則是在採礦模型資料行中定義。下表描述這些參數。
- algorithm
定義用來建立模型之演算法的模型屬性。
- usage
定義模型如何使用資料行的模型資料行屬性。您可定義資料行為輸入資料行、索引鍵資料行或可預測資料行。
資料採礦模型在處理之前只是一個空物件。當您處理模型時，結構所定義的資料會透過演算法傳遞。演算法識別資料內的規則和模式，然後使用這些規則和模式來擴展模型。如需有關如何使用演算法來建立採礦模型的詳細資訊，請參閱＜資料採礦演算法＞。
在處理模型之後，您可以使用 Business Intelligence Development Studio 和 SQL Server Management Studio 中所提供的自訂檢視器來瀏覽它，或藉由查詢模型以執行預測來瀏覽它。如需有關 Analysis Services 中之自訂檢視器的詳細資訊，請參閱＜檢視資料採礦模型＞。
您可以建立以相同結構為基礎的多個模型。從相同結構建立的所有模型必須來自相同的資料來源。不過，至於使用結構的哪些資料行、資料行的使用方式、用來建立每一個模型的演算法類型以及每一個演算法的參數設定，模型在這些方面可以不同。例如，您可以建立個別的決策樹和群集模型，每一個都包含來自結構的不同資料行，並用來完成不同的商務工作。
請參閱
工作
如何：將採礦模型加入至現有的採礦結構
如何：建立新的關聯式採礦結構
如何：處理採礦模型
概念
Analysis Services 物件
資料採礦概念
採礦模型資料行
其他資源
Building Data Mining Models
採礦結構資料行