Guida di riferimento a DMX (Data Mining Extensions)

Articolo
05/07/2013

DMX (Data Mining Extensions) è un linguaggio che è possibile utilizzare per creare e gestire modelli di data mining in Microsoft SQL Server Analysis Services. DMX consente di creare la struttura di nuovi modelli di data mining, eseguirne il training, nonché esplorarli, gestirli ed eseguire stime basate su tali modelli. DMX comprende istruzioni DDL (Data Definition Language) e DML (Data Manipulation Language), funzioni e operatori.

Specifica Microsoft OLE DB for Data Mining

Le caratteristiche di data mining disponibili in Analysis Services sono compilate in modo conforme alla specifica Microsoft OLE DB per il data mining.

La specifica Microsoft OLE DB per il data mining definisce quanto segue:

Una struttura per contenere le informazioni che definiscono un modello di data mining.
Un linguaggio per la creazione e l'utilizzo di modelli di data mining.

La specifica definisce gli aspetti fondamentali del data mining, ad esempio l'oggetto virtuale modello di data mining. L'oggetto modello di data mining incapsula tutte le informazioni note su un determinato modello di data mining. Tale oggetto è strutturato come una tabella SQL, con colonne, tipi di dati e metainformazioni che descrivono il modello. Grazie a questa struttura è possibile utilizzare il linguaggio DMX, che è un'estensione di SQL, per creare e utilizzare i modelli.

Per ulteriori informazioni: Strutture di data mining (Analysis Services – Data mining)

Istruzioni DMX

È possibile utilizzare istruzioni DMX per creare, elaborare, eliminare, copiare ed esplorare modelli di data mining e generare stime basate su tali modelli. DMX include due tipi di istruzioni, le istruzioni per la definizione dei dati e istruzioni per la manipolazione dei dati. Ogni tipo di istruzione consente di eseguire attività diverse.

Ulteriori informazioni sull'utilizzo delle istruzioni DMX sono disponibili nelle sezioni seguenti:

Istruzioni per la definizione dei dati
Istruzioni per la manipolazione dei dati
Nozioni fondamentali sulle query

Istruzioni per la definizione dei dati

Le istruzioni DMX per la definizione dei dati consentono di creare e definire nuovi modelli e strutture di data mining, importare ed esportare modelli e strutture di data mining ed eliminare i modelli esistenti da un database. Le istruzioni DMX per la definizione dei dati fanno parte del linguaggio DDL (Data Definition Language).

Le istruzioni DMX per la definizione dei dati consentono di eseguire le attività seguenti:

Creare una struttura di data mining utilizzando l'istruzione CREATE MINING STRUCTURE e aggiungere un modello di data mining a tale struttura utilizzando l'istruzione ALTER MINING STRUCTURE.
Creare contemporaneamente un modello di data mining e la struttura di data mining associata utilizzando l'istruzione CREATE MINING MODEL per compilare un oggetto modello di data mining vuoto.
Esportare in un file un modello di data mining e la struttura di data mining associata utilizzando l'istruzione EXPORT. Importare un modello di data mining e la struttura di data mining associata da un file creato con l'istruzione EXPORT, utilizzando l'istruzione IMPORT.
Copiare la struttura di un modello di data mining esistente in un nuovo modello ed eseguirne il training con gli stessi dati utilizzando l'istruzione SELECT INTO.
Rimuovere completamente un modello di data mining da un database utilizzando l'istruzione DROP MINING MODEL. Rimuovere completamente dal database una struttura di data mining e tutti i modelli di data mining associati utilizzando l'istruzione DROP MINING STRUCTURE.

Per ulteriori informazioni sulle attività di data mining che è possibile eseguire utilizzando le istruzioni DMX, vedere Guida di riferimento alle istruzioni DMX (Data Mining Extensions).

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Istruzioni per la manipolazione dei dati

Le istruzioni DMX per la manipolazione dei dati consentono di utilizzare modelli di data mining esistenti, esplorare i modelli e creare stime basate su di essi. Le istruzioni DMX per la manipolazione dei dati fanno parte del linguaggio DML (Data Manipulation Language).

Le istruzioni DMX per la manipolazione dei dati consentono di eseguire le attività seguenti:

Eseguire il training di un modello di data mining utilizzando l'istruzione INSERT INTO. Tale istruzione non inserisce i dati effettivi dell'origine in un oggetto modello di data mining, ma crea un'astrazione che descrive il modello di data mining creato dall'algoritmo. Per informazioni sulla query di origine di un'istruzione INSERT INTO, vedere l'argomento <source data query>.
Estendere l'istruzione SELECT in modo da visualizzare le informazioni calcolate durante il training del modello e archiviate nel modello di data mining, ad esempio le statistiche dei dati di origine. Per estendere le funzionalità dell'istruzione SELECT è possibile includere le clausole seguenti:
Creare stime basate su un modello di data mining esistente utilizzando la clausola PREDICTION JOIN dell'istruzione SELECT. Per informazioni sulla query di origine di un'istruzione PREDICTION JOIN, vedere l'argomento <source data query>.
Rimuovere da un modello o da una struttura di data mining tutti i dati utilizzati per il training utilizzando l'istruzione DELETE (DMX).

Per ulteriori informazioni sulle attività di data mining che è possibile eseguire utilizzando le istruzioni DMX, vedere Guida di riferimento alle istruzioni DMX (Data Mining Extensions).

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Nozioni fondamentali sulle query DMX

L'istruzione SELECT costituisce la base della maggior parte delle query DMX. A seconda delle clausole utilizzate con tale istruzione, è possibile visualizzare o copiare modelli di data mining oppure eseguire stime basate su tali modelli. Per le query di stima viene utilizzata una forma dell'istruzione SELECT che consente di creare stime basate su modelli di data mining esistenti. È inoltre possibile utilizzare funzioni per estendere oltre le capacità intrinseche del modello di data mining le funzionalità di esplorazione e per l'esecuzione di query sui modelli di data mining.

Le funzioni DMX consentono di calcolare nuove informazioni e di ottenere informazioni individuate durante il training dei modelli. È possibile utilizzare tali funzioni per vari scopi, inclusa la generazione di statistiche che descrivono i dati sottostanti o l'accuratezza di una stima oppure una descrizione dettagliata di una stima.

Ulteriori informazioni: Informazioni sull'istruzione Select (DMX), Funzioni di stima correlate (DMX), Struttura e utilizzo di query di stima DMX, Guida di riferimento alle funzioni DMX (Data Mining Extensions)

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