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Gilt für:
SQL Server 2019 und frühere Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Von Bedeutung
Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services verworfen und ist in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt worden. Die Dokumentation wird nicht für veraltete und nicht mehr unterstützte Features aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter "Analysis Services-Abwärtskompatibilität".
Wenn Sie ein Miningmodell oder eine Miningstruktur in Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services erstellen, müssen Sie die Datentypen für jede der Spalten in der Miningstruktur definieren. Der Datentyp teilt dem Analysemodul mit, ob die Daten in der Datenquelle numerisch oder textisch sind und wie die Daten verarbeitet werden sollen. Wenn Die Quelldaten beispielsweise numerische Daten enthalten, können Sie angeben, ob die Zahlen als ganze Zahlen behandelt werden sollen, oder indem Sie Dezimalstellen verwenden.
SQL Server Analysis Services unterstützt die folgenden Datentypen für Miningstrukturspalten:
| Datentyp | Unterstützte Inhaltstypen |
|---|---|
| Text | Zyklische, diskrete, diskretisierte, Schlüsselsequenz, sortiert, Sequenz |
| Lang | Fortlaufend, zyklische, diskrete, diskretisierte, Schlüssel, Schlüsselsequenz, Schlüsselzeit, Sortiert, Sequenz, Zeit Klassifiziert |
| Boolean | Zyklische, diskrete, sortierte |
| Doppel | Fortlaufend, zyklische, diskrete, diskretisierte, Schlüssel, Schlüsselsequenz, Schlüsselzeit, Sortiert, Sequenz, Zeit Klassifiziert |
| Datum | Fortlaufend, zyklische, diskrete, diskretisierte, Schlüssel, Schlüsselsequenz, Schlüsselzeit, sortiert |
Hinweis
Die Inhaltstypen "Time" und "Sequence" werden nur von Drittanbieteralgorithmen unterstützt. Die zyklischen und sortierten Inhaltstypen werden unterstützt, die meisten Algorithmen behandeln sie jedoch als diskrete Werte und führen keine spezielle Verarbeitung durch.
In der Tabelle werden auch die für jeden Datentyp unterstützten Inhaltstypen angezeigt.
Der Inhaltstyp ist spezifisch für Data Mining und ermöglicht es Ihnen, die Art und Weise anzupassen, wie Daten im Miningmodell verarbeitet oder berechnet werden. Selbst wenn Ihre Spalte Zahlen enthält, müssen Sie sie möglicherweise als diskrete Werte modellieren. Wenn die Spalte Zahlen enthält, können Sie auch angeben, dass sie binniert oder diskretisiert werden, oder angeben, dass das Modell sie als fortlaufende Werte behandelt. Daher kann der Inhaltstyp einen großen Einfluss auf das Modell haben.. Eine Liste aller Inhaltstypen finden Sie unter Content Types (Data Mining).
Hinweis
In anderen Machine Learning-Systemen können Sie auf die Begriffe Nominaldaten, Faktoren oder Kategorien, Ordinaldaten oder Sequenzdaten stoßen. Im Allgemeinen entsprechen diese Inhaltstypen. In SQL Server gibt der Datentyp nur den Werttyp für den Speicher an, nicht dessen Verwendung im Modell.
Angeben eines Datentyps
Wenn Sie das Miningmodell direkt mithilfe von Data Mining Extensions (SHAPE) erstellen, können Sie den Datentyp für jede Spalte definieren, während Sie das Modell definieren, und Analysis Services erstellt die entsprechende Miningstruktur mit den angegebenen Datentypen gleichzeitig. Wenn Sie das Miningmodell oder die Miningstruktur mithilfe eines Assistenten erstellen, schlägt Analysis Services einen Datentyp vor, oder Sie können einen Datentyp aus einer Liste auswählen.
Ändern eines Datentyps
Wenn Sie den Datentyp einer Spalte ändern, müssen Sie die Miningstruktur und alle Miningmodelle, die auf dieser Struktur basieren, immer neu verarbeiten. Wenn Sie den Datentyp ändern, kann diese Spalte in einem bestimmten Modell nicht mehr verwendet werden. In diesem Fall löst Analysis Services entweder einen Fehler aus, wenn Sie das Modell erneut verarbeiten oder das Modell verarbeiten, aber diese bestimmte Spalte auslassen.
Siehe auch
Inhaltstypen (Data Mining)
Inhaltstypen (CONTENT Types, UNIVERSE)
Data Mining-Algorithmen (Analysis Services - Data Mining)
Miningstrukturen (Analysis Services - Data Mining)
Datentypen (DATASET)
Miningmodell-Spalten
Miningstrukturspalten