Bearbeta datautvinningsobjekt

Gäller för: SQL Server 2019 och tidigare Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Ett datautvinningsobjekt förblir en tom container tills Analysis Services bearbetar det. Utbildning avser bearbetning av en datautvinningsmodell.

Bearbetning av gruvstrukturer: En gruvstruktur hämtar data från en extern datakälla, enligt definitionen i kolumnbindningarna och användningsmetadata, och läser data. Dessa data läss i sin helhet och analyseras sedan för att extrahera olika statistik. Analysis Services lagrar en kompakt representation av data, som är lämplig för analys av datautvinningsalgoritmer, i en lokal cache. Du kan antingen behålla den här cachen eller ta bort den när dina modeller har bearbetats. Som standard lagras cachen. Mer information finns i Bearbeta en gruvstruktur.

Bearbetning av gruvmodeller: En gruvmodell är tom och innehåller endast definitioner tills den bearbetas. För att bearbeta en gruvmodell måste den gruvstruktur som den baseras på ha bearbetats. Gruvmodellen hämtar data från cacheminnet för gruvstrukturen, tillämpar alla filter som kan ha skapats på modellen och skickar sedan datauppsättningen via algoritmen för att identifiera mönster. När modellen har bearbetats lagrar modellen endast resultatet av bearbetningen, inte själva data. Mer information finns i Bearbeta en gruvmodell.

Följande diagram visar hur data flödar när Analysis Services bearbetar en gruvstruktur och en gruvmodell.

Visa resultatet av bearbetningen

När du har bearbetat en gruvstruktur har den en kompakt representation av data för statistisk analys. Om cacheminnet fortfarande har data använder du dem på följande sätt:

• Skapa en DMX-fråga (Data Mining Extensions) i modellen och gå vidare till strukturen. Mer information finns i SELECT FROM <model>.CASES (DMX).

• Bläddra i en modell utifrån strukturen och använd ett alternativ i användargränssnittet för att gå vidare till strukturfall. Mer information finns i Visningsprogram för datautvinningsmodeller eller Gå igenom till falldata från en datautvinningsmodell.

• Skapa en DMX-fråga i strukturfallen. Mer information finns i SELECT FROM <struktur>.FALL.

När du har bearbetat en gruvmodell har den bara mönster från analysen och mappningarna från modellresultatet till cachelagrade träningsdata. Termen modellinnehåll refererar till modellresultatet. Bläddra i eller sök i modellinnehållet. Efterfråga även modell- och strukturärenden om cachen innehåller dem.

Modellinnehållet beror på algoritmen. Till exempel skapar modeller för klustring och beslutsträd olika innehåll även när de använder samma data. Mer information finns i Mining Model Content (Analysis Services – Data Mining).

Bearbetningskrav

Bearbetningskraven kan variera beroende på om dina gruvmodeller endast använder relationsdata eller använder flerdimensionella datakällor.

För relationsdatakällor skapar du träningsdata och kör gruvalgoritmer på dessa data. Gruvmodeller som använder OLAP-objekt, till exempel dimensioner och mått, kräver också bearbetade underliggande data. Du kan behöva bearbeta flerdimensionella objekt för att fylla i gruvmodellen.

Mer information finns i Bearbetningskrav och överväganden (datautvinning).

Se även

Drillthrough-frågor (datautvinning)
Gruvstrukturer (Analysis Services – datautvinning)
Gruvmodeller (Analysis Services – datautvinning)
Logisk arkitektur (Analysis Services – datautvinning)