Обработка объектов интеллектуального анализа данных

Применимо к: SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Объект интеллектуального анализа данных — это только пустой контейнер, пока он не будет обработан. Обработка модели интеллектуального анализа данных также называется обучением.

Обработка структур интеллектуального анализа данных: Структура интеллектуального анализа данных получает данные из внешнего источника данных, как определено привязками столбцов и метаданными использования, и считывает данные. Эти данные считываются в полном объеме, а затем анализируются для извлечения различных статистических данных. Службы Analysis Services хранят компактное представление данных, которое подходит для анализа алгоритмами интеллектуального анализа данных в локальном кэше. Вы можете сохранить этот кэш или удалить его после обработки моделей. По умолчанию кэш хранится. Дополнительные сведения см. в разделе "Обработка структуры интеллектуального анализа данных".

Обработка моделей интеллектуального анализа данных: Модель интеллектуального анализа данных пуста, содержащая только определения, пока она не будет обработана. Чтобы обработать модель интеллектуального анализа данных, необходимо предварительно обработать структуру интеллектуального анализа данных, на которой она основана. Модель интеллектуального анализа данных получает данные из кэша структуры майнинга, применяет все фильтры, которые могли быть созданы в модели, а затем передает набор данных через алгоритм для обнаружения шаблонов. После обработки модели модель сохраняет только результаты обработки, а не сами данные. Дополнительные сведения см. в разделе "Обработка модели интеллектуального анализа данных".

На следующей схеме показан поток данных при обработке структуры интеллектуального анализа данных и при обработке модели интеллектуального анализа данных.

Просмотр результатов обработки

После обработки структуры майнинга данных, она содержит компактное представление данных для использования в статистическом анализе. Если кэш не был снят, доступ к данным в этом кэше можно получить следующим образом:

• Создание запроса расширений интеллектуального анализа данных (DMX) для модели и детализации до структуры. Дополнительные сведения см. в разделе SELECT FROM <model>.CASES (DMX).

• Просмотр модели, основанной на структуре, использование одного из вариантов в пользовательском интерфейсе для детализации до уровней структуры. Дополнительные сведения можно найти в разделе Просмотр моделей интеллектуального анализа данных или Проведение детального анализа данных из модели интеллектуального анализа данных.

• Создание DMX-запроса для случаев структуры. Дополнительные сведения см. в SELECT FROM <structure>.CASES.

После обработки модели интеллектуального анализа она содержит только шаблоны, выведенные из анализа, и сопоставления результатов модели с кэшированными данными обучения. Вы можете просматривать или запрашивать результаты модели, называемые содержимым модели, или запрашивать варианты модели и структуры, если они были кэшированы.

Содержимое каждой модели интеллектуального анализа данных зависит от алгоритма, который использовался для её создания. Например, если одна модель является моделью кластеризации, а другая — модель дерева принятия решений, содержимое модели очень отличается, даже если модели используют точно те же данные. Дополнительные сведения см. в разделе "Содержимое модели интеллектуального анализа данных" (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Требования к обработке

Требования к обработке могут различаться в зависимости от того, основаны ли ваши модели интеллектуального анализа данных исключительно на реляционных данных или на многомерном источнике данных.

Для реляционного источника данных процесс требует только создания обучающих данных и запуска алгоритмов анализа данных на их основе. Однако модели интеллектуального анализа данных, основанные на объектах OLAP, таких как измерения и меры, требуют, чтобы базовые данные были в обработанном состоянии. Это может потребовать обработки многомерных объектов для заполнения модели анализа данных.

Дополнительные сведения см. в разделе "Требования к обработке и рекомендации" (интеллектуальный анализ данных).

См. также

Детализация запросов (интеллектуальный анализ данных)
Структуры интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Модели анализа данных (службы Analysis Services - интеллектуальный анализ данных)
Логическая архитектура (Analysis Services — дата майнинг)