Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Мастер интеллектуального анализа данных в Службах Microsoft SQL Server Analysis Services можно использовать для создания структуры интеллектуального анализа данных, которая использует данные из многомерной модели. Модели интеллектуального анализа данных, основанные на кубах OLAP, могут использовать столбцы и значения в фактических таблицах, измерениях и группах мер в качестве атрибутов для анализа.
Создание новой структуры интеллектуального анализа данных OLAP
В обозревателе решений в SQL Server Data Tools (SSDT) щелкните правой кнопкой мыши папку Структуры интеллектуального анализа данных в проекте служб Analysis Services, затем выберите Создать структуру интеллектуального анализа данных, чтобы открыть мастер интеллектуального анализа данных.
На странице "Добро пожаловать в мастер интеллектуального анализа данных " нажмите кнопку "Далее".
На странице "Выбор метода определения " выберите "Из существующего куба" и нажмите кнопку "Далее".
Если появится сообщение об ошибке, не удалось получить список поддерживаемых алгоритмов интеллектуального анализа данных, откройте диалоговое окно "Свойства проекта " и убедитесь, что вы указали имя экземпляра служб Analysis Services, поддерживающего многомерные модели. Невозможно создавать модели данных для анализа на экземпляре служб анализа, которые поддерживают табличное моделирование.
На странице "Создание структуры интеллектуального анализа данных " определите, будет ли создана только структура интеллектуального анализа данных или структура интеллектуального анализа данных, а также одна связанная модель интеллектуального анализа данных. Как правило, проще создать модель интеллектуального анализа данных одновременно, чтобы получить подсказки по включению необходимых столбцов.
Если вы создадите модель интеллектуального анализа данных, выберите алгоритм интеллектуального анализа данных, который вы хотите использовать, и нажмите кнопку "Далее". Для получения дополнительной информации о выборе алгоритма см. раздел "Алгоритмы интеллектуального анализа данных" (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
На странице "Выбор измерения исходного куба" в разделе "Выбор измерения исходного куба" найдите измерение, содержащее большинство данных вашего дела.
Например, если вы пытаетесь определить группы клиентов, можно выбрать измерение "Клиент"; Если вы пытаетесь проанализировать покупки в транзакциях, можно выбрать измерение сведений о заказах в Интернете. Вы не ограничены использованием только данных в этом измерении, но он должен содержать важные атрибуты для использования в анализе.
Нажмите кнопку Далее.
На странице "Выбор ключа дела " в разделе "Атрибуты" выберите атрибут, который будет ключом структуры интеллектуального анализа данных, а затем нажмите кнопку "Далее".
Обычно атрибут, используемый в качестве ключа для структуры интеллектуального анализа данных, также является ключом для измерения и будет предварительно выбран.
На странице "Выбор столбцов уровня случая " в разделе "Связанные атрибуты и меры", выберите атрибуты и меры, содержащие значения, которые нужно добавить в структуру данных интеллектуального анализа в качестве данных случая. Нажмите кнопку Далее.
На странице "Указание использования столбцов модели интеллектуального анализа данных " в разделе "Структура модели интеллектуального анализа данных" сначала задайте прогнозируемый столбец, а затем выберите столбцы для использования в качестве входных данных.
Установите флажок в самом левом столбце, чтобы включить данные в структуру анализа данных. Можно включить столбцы в структуру, которую вы будете использовать для ссылки, но не использовать их для анализа.
Установите флажок в столбце входных данных, чтобы использовать атрибут в качестве переменной в анализе.
Установите флажок в столбце Predict только для прогнозируемых атрибутов.
Обратите внимание, что столбцы, назначенные в качестве ключей, нельзя использовать для ввода или прогнозирования.
Нажмите кнопку Далее.
На странице «Указание использования столбцов модели интеллектуального анализа данных» можно также добавлять и удалять вложенные таблицы в структуре модели интеллектуального анализа данных, используя функцию «Добавить вложенные таблицы» и «Вложенные таблицы».
В модели интеллектуального анализа данных OLAP вложенная таблица — это другой набор данных в кубе с отношением "один ко многим" с измерением, представляющее атрибуты регистра. Поэтому, когда открывается диалоговое окно, система автоматически предварительно выбирает группы мер, которые уже связаны с измерением, которое вы выбрали в качестве таблицы примера. На этом этапе вы выберете другое измерение, содержащее дополнительные сведения, полезные для анализа.
Например, если вы анализируете клиентов, вы будете использовать измерение [Customer] в качестве таблицы вариантов. Для вложенной таблицы можно добавить причину, которую клиенты ссылаются при совершении покупки, которая включена в измерение [Причина продаж].
При добавлении вложенных данных необходимо указать два дополнительных столбца:
Ключ вложенной таблицы: это должно быть предварительно выбрано на странице, выберите вложенный ключ таблицы.
Атрибуты, используемые для анализа: страница Выбор вложенных столбцов таблицы предоставляет список мер и атрибутов в выборе вложенной таблицы.
Для каждого атрибута, включенного в модель, установите флажок в левом столбце.
Если вы хотите использовать атрибут только для анализа, проверьте входные данные.
Если вы хотите включить столбец в качестве одного из прогнозируемых атрибутов модели, выберите "Прогноз".
Любой элемент, который вы включаете в структуру, но не указывается в качестве входного или прогнозируемого атрибута, добавляется в структуру с флагом
Ignore. Это означает, что данные обрабатываются при сборке модели, но не используются в анализе и доступны только для детализации. Это может быть удобно, если вы хотите включить такие сведения, как имена клиентов, но не хотите использовать их в анализе.
Нажмите Готово, чтобы закрыть раздел мастера, работающий с вложенными таблицами. Можно повторить процесс, чтобы добавить несколько вложенных столбцов.
На странице Указание содержимого столбцов и типа данных, в структуре модели интеллектуального анализа задайте тип контента и тип данных для каждого столбца.
Замечание
Модели интеллектуального анализа данных OLAP не поддерживают использование функции обнаружения для автоматического определения того, содержит ли столбец непрерывные или дискретные данные.
Нажмите кнопку Далее.
На странице «Исходный куб Slice» вы можете отфильтровать данные, используемые для создания структуры интеллектуального анализа данных.
Срез куба позволяет ограничить данные, используемые для сборки модели. Например, можно создать отдельные модели для каждого региона, сегментировав данные по иерархии географии и
Измерение: выберите связанное измерение из раскрывающегося списка.
Иерархия: выберите уровень иерархии измерений, с которой требуется применить фильтр. Например, если вы выполняете срез по измерению [Geography], вы выберете уровень иерархии, такой как [Имя региона страны].
Оператор: выберите оператор из списка.
Выражение фильтра: введите значение или выражение, чтобы служить условием фильтра, или используйте раскрывающийся список для выбора значения из списка элементов на указанном уровне иерархии.
Например, если вы выбрали [Geography] в качестве измерения и [Имя страны региона] в качестве уровня иерархии, раскрывающийся список содержит все допустимые страны или регионы, которые можно использовать в качестве условия фильтра. Можно выбрать несколько элементов. В результате данные в структуре интеллектуального анализа данных будут ограничены данными куба из этих географических областей.
Параметры: игнорировать этот флажок. Это диалоговое окно поддерживает несколько сценариев фильтрации кубов, и этот параметр не имеет отношения к построению структуры анализа данных.
Нажмите кнопку Далее.
На странице "Разделение данных на наборы обучения и тестирования " укажите процент данных структуры интеллектуального анализа данных для использования в тестировании или укажите максимальное количество тестовых примеров. Нажмите кнопку Далее.
При указании обоих значений ограничения объединяются для использования наименьшего значения.
На странице "Завершение работы мастера" укажите имя новой структуры интеллектуального анализа данных OLAP и начальной модели интеллектуального анализа данных.
Нажмите кнопку Готово.
На странице "Завершение работы мастера" можно также создать измерение модели анализа данных или куб с использованием измерения модели анализа данных. Эти параметры поддерживаются только для моделей, созданных с помощью следующих алгоритмов:
Алгоритм кластеризации Майкрософт
Алгоритм деревьев принятия решений Майкрософт
Алгоритм правил ассоциации Майкрософт
Создайте размерность модели добычи данных: отметьте этот флажок и задайте название типа для размерности модели добычи данных. При использовании этого параметра создается новое измерение в исходном кубе, который использовался для создания структуры анализа данных. Это измерение можно использовать для детализации и проведения дальнейшего анализа. Так как измерение находится в кубе, измерение автоматически сопоставляется с измерением данных дела.
Создайте куб с использованием измерения модели интеллектуального анализа данных, выбрав этот флажок, и укажите имя для нового куба. При использовании этого параметра создается новый куб, содержащий как существующие измерения, используемые в построении структуры, так и новое измерение интеллектуального анализа данных, содержащее результаты модели.