істить складові ключі, то модель інтелектуального аналізу даних повинна включати в себе всі ключові стовпці, визначені в структурі.
Якщо моделі не потрібна прогнозований стовпець (наприклад, при кластеризації), то в інструкцію не потрібно включати визначення стовпця.
У загальному випадку визначення стовпця виконується у відповідності з наступним форматом:
lt; structure column name gt; [AS lt; model column name gt;] [ lt; modeling flags gt;] [ lt; prediction gt;]
Таблиця 5. Значення наведених атрибутів
АтрібутОпісаніеstructure column nameімя стовпця відповідно до визначення структури; model column nameпсевдонім (необов'язковий параметр, що дозволяє в моделі використовувати); modeling flagsфлагі моделювання, про які говорилося вище: значення REGRESSOR вказує, що алгоритм регресії може використовувати заданий стовпець у формулі регресії; значення MODEL_EXISTENCE_ONLY вказує, що сама присутність атрибуту важливіше, ніж значення стовпця атрибуту; predictionфлаг прогнозування (або прапор використання), який вказує, що даний стовпець містить прогнозовану величину. Може приймати значення PREDICT (стовпець є як входом, так і виходом) або PREDICT_ONLY (стовпець є тільки виходом). Стовпець без прапора вважається входом.
Якщо у визначенні моделі варто WITH DRILLTHROUGH, то користувачам дозволяється проводити деталізацію (тобто переглядати не тільки параметри моделі, але й дані варіантів у цій моделі).
Визначення фільтрів дозволяє використовувати при обробці моделі тільки варіанти, що відповідають умовам фільтрації.
Після визначення структур і моделей, наступним кроком є ??обробка, що включає заповнення структури інтелектуального аналізу даними. Це робиться за допомогою інструкції INSERT INTO, формат якої наведено нижче:
INSERT INTO [MINING MODEL] | [MINING STRUCTURE] lt; model gt; | lt; structure gt; ( lt; mapped model columns gt;) lt; source data query gt;
або
INSERT INTO [MINING MODEL] | [MINING STRUCTURE] lt; model gt; | lt; structure gt; .COLUMN_VALUES ( lt; mapped model columns gt;) lt; source data query gt;
Таблиця 6. Значення наведених атрибутів
АтрібутОпісаніеmodelназваніе моделі; structureназваніе структури; mapped model columnsспісок через кому з назвами стовпців, в т.ч. вкладених таблиць з їх стовпцями; source data queryзапрос, що описує завантажуваний набір вихідних даних.
Якщо в операторі вказана структура інтелектуального аналізу даних, обробляється ця структура і всі пов'язані з нею моделі. Якщо задана модель, інструкція обробляє тільки цю модель. Якщо не зазначений аргумент MININGMODEL або MININGSTRUCTURE, служби AnalysisServices проводять пошук типу об'єкта на основі імені, і потім обробляється коректний об'єкт. Якщо сервер містить структуру і модель інтелектуального аналізу даних з однаковими іменами, повертається помилка.
Форма INSERT INTO lt; об'єкт gt; .COLUMN_VALUES, дозволяє виробляти вставку даних безпосередньо в стовпці моделі без її навчання. При використанні цього методу, дані стовпців поставляються моделі в стислому і впорядкованому вигляді, що корисно при роботі з наборами даних, що містять ієрархії або впорядковані стовпці.
Елементи списку lt; mapped model columns gt; представіми у вигляді:
lt; column identifier gt; | SKIP | lt; table identifier gt; ( lt; column identifier gt; | SKIP)
Таблиця 7. Значення наведених атрибутів
АтрібутОпісаніе lt; columnidentifier gt; назва стовпчика; lt; tableidentifier gt; назва вкладеної таблиці;
Ключове слово SKIP вказує на те, що відповідний стовпець вихідного запиту (вихідних даних) не використовуватиметься для заповнення структури або моделі (тобто пропускається).
. 5.2 Лістинг
Видалити дані, модель або структуру можна за допомогою оператора DELETE. Його синтаксис наведений нижче:
DELETE FROM [MINING MODEL] lt; model gt; [. CONTENT] FROM [MINING STRUCTURE] lt; structure gt; [. CONTENT] | [.CASES]
Таблиця 8. Значення наведених атрибутів
АтрібутОпісаніеmodelімя моделі; structureімя структури.
Якщо не зазначений аргумент MININGMODEL або MININGSTRUCTURE, Analysis Services здійснює пошук типу об'єкта на основі імені та потім обробляє коректний об'єкт.
Якщо сервер містить структуру імодель інтелектуального аналізу даних з однаковими іменами, повертається помилка.
...
