Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Gäller för:
SQL Server 2019 och tidigare Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Viktigt!
Datautvinningen upphörde i SQL Server 2017 Analysis Services och upphörde nu i SQL Server 2022 Analysis Services. Dokumentationen uppdateras inte för inaktuella och utgångna funktioner. Mer information finns i Analysis Services bakåtkompatibilitet.
När du skapar en gruvmodell eller en gruvstruktur i Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services måste du definiera datatyperna för var och en av kolumnerna i gruvstrukturen. Datatypen talar om för analysmotorn om data i datakällan är numeriska eller text samt hur data ska bearbetas. Om dina källdata till exempel innehåller numeriska data kan du ange om talen ska behandlas som heltal eller med decimaler.
SQL Server Analysis Services stöder följande datatyper för kolumner med gruvstruktur:
| Datatyp | Innehållstyper som stöds |
|---|---|
| Text | Cyklisk, diskret, diskret, nyckelsekvens, ordnad, sekvens |
| Lång | Kontinuerlig, cyklisk, diskret, diskret, nyckel, nyckelsekvens, nyckeltid, ordnad, sekvens, tid Klassificeras |
| Boolean | Cyklisk, diskret, beställd |
| Double | Kontinuerlig, cyklisk, diskret, diskret, nyckel, nyckelsekvens, nyckeltid, ordnad, sekvens, tid Klassificeras |
| Datum | Kontinuerlig, cyklisk, diskret, diskret, nyckel, nyckelsekvens, nyckeltid, sorterad |
Anmärkning
Innehållstyperna Tid och Sekvens stöds endast av algoritmer från tredje part. Innehållstyperna Cykliskt och Ordnat stöds, men de flesta algoritmer behandlar dem som diskreta värden och utför inte särskild bearbetning.
Tabellen visar också de innehållstyper som stöds för varje datatyp.
Innehållstypen är specifik för datautvinning och gör att du kan anpassa hur data bearbetas eller beräknas i gruvmodellen. Även om kolumnen till exempel innehåller siffror kan du behöva modellera dem som diskreta värden. Om kolumnen innehåller tal kan du också ange att de ska vara diskreta eller att modellen hanterar dem som kontinuerliga värden. Innehållstypen kan därför ha en enorm effekt på modellen.. En lista över alla innehållstyper finns i Innehållstyper (datautvinning).
Anmärkning
I andra maskininlärningssystem kan du stöta på termernanominella data, faktorer eller kategorier, ordningsdata eller sekvensdata. I allmänhet motsvarar dessa innehållstyper. I SQL Server anger datatypen endast värdetypen för lagring, inte dess användning i modellen.
Ange en datatyp
Om du skapar gruvmodellen direkt med hjälp av Data Mining Extensions (DMX) kan du definiera datatypen för varje kolumn när du definierar modellen, och Analysis Services skapar motsvarande gruvstruktur med de angivna datatyperna samtidigt. Om du skapar gruvmodellen eller gruvstrukturen med hjälp av en guide föreslår Analysis Services en datatyp, eller så kan du välja en datatyp i en lista.
Ändra en datatyp
Om du ändrar datatypen för en kolumn måste du alltid bearbeta om gruvstrukturen och eventuella gruvmodeller som baseras på den strukturen. Ibland om du ändrar datatypen kan den kolumnen inte längre användas i en viss modell. I så fall skapar Analysis Services antingen ett fel när du bearbetar modellen igen eller bearbetar modellen men utelämnar den specifika kolumnen.
Se även
Innehållstyper (datautvinning)
Innehållstyper (DMX)
Algoritmer för datautvinning (Analysis Services – datautvinning)
Gruvstrukturer (Analysis Services – datautvinning)
Datatyper (DMX)
Kolumner för gruvmodell
Kolumner för gruvstruktur