次の方法で共有

データ マイニング オブジェクトの処理

適用対象: SQL Server 2019 以前の Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Important

データ マイニングは SQL Server 2017 Analysis Services で非推奨となり、現在は SQL Server 2022 Analysis Services で廃止されました。 非推奨および廃止された機能については、ドキュメントは更新されません。 詳細については、「 Analysis Services の下位互換性」を参照してください。

データ マイニング オブジェクトは、処理されるまでは空のコンテナーのみです。 データ マイニング モデルの処理は、トレーニングとも呼ばれます。

マイニング構造の処理: マイニング構造は、列バインドと使用状況メタデータによって定義された外部データ ソースからデータを取得し、データを読み取ります。 このデータは完全に読み取られ、分析されてさまざまな統計が抽出されます。 Analysis Services は、データ マイニング アルゴリズムによる分析に適したデータのコンパクトな表現をローカル キャッシュに格納します。 このキャッシュを保持するか、モデルの処理後に削除することができます。 既定では、キャッシュは格納されます。 詳細については、「 マイニング構造の処理」を参照してください。

マイニング モデルの処理: マイニング モデルは、処理されるまで、定義のみを含む空です。 マイニング モデルを処理するには、基になっているマイニング構造が処理されている必要があります。 マイニング モデルは、マイニング構造キャッシュからデータを取得し、モデルで作成された可能性のあるフィルターを適用した後、アルゴリズムを介してデータ セットを渡してパターンを検出します。 モデルが処理されると、モデルはデータ自体ではなく、処理の結果のみを格納します。 詳細については、「 マイニング モデルの処理」を参照してください。

次の図は、マイニング構造が処理されたとき、およびマイニング モデルが処理されたときのデータフローを示しています。

データの処理: ソースから構造、モデルへの

処理結果の表示

マイニング構造が処理されると、統計分析で使用するデータのコンパクトな表現が含まれます。 キャッシュがクリアされていない場合は、次の方法でこのキャッシュ内のデータにアクセスできます。

マイニング モデルが処理されると、分析から派生したパターンと、モデルの結果からキャッシュされたトレーニング データへのマッピングのみが含まれます。 モデル コンテンツと呼ばれるモデルの結果を参照またはクエリしたり、モデルと構造のケースがキャッシュされている場合はクエリを実行したりできます。

各マイニング モデルのモデル コンテンツは、それを作成するために使用されたアルゴリズムによって異なります。 たとえば、あるモデルがクラスタリング モデルで、もう 1 つのモデルがデシジョン ツリー モデルである場合、モデルでまったく同じデータが使用されている場合でも、モデルの内容は大きく異なります。 詳細については、「 マイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

処理要件

マイニング モデルがリレーショナル データのみに基づいているか、多次元データ ソースに基づいているかによって、処理要件が異なる場合があります。

リレーショナル データ ソースの場合、処理に必要なのは、トレーニング データを作成し、そのデータに対してマイニング アルゴリズムを実行することだけです。 ただし、ディメンションやメジャーなどの OLAP オブジェクトに基づくマイニング モデルでは、基になるデータが処理済みの状態である必要があります。 これには、マイニング モデルを設定するために多次元オブジェクトを処理することが必要になる場合があります。

詳細については、「 処理要件と考慮事項 (データ マイニング)」を参照してください。

こちらもご覧ください

ドリルスルー クエリ (データ マイニング)
マイニング ストラクチャー (Analysis Services - データ マイニング)
マイニング モデル (Analysis Services - データ マイニング)
論理アーキテクチャ (Analysis Services - データ マイニング)

  • Last updated on