Programmazione di oggetti di data mining AMO

Articolo
08/01/2012

La programmazione di oggetti di data mining tramite AMO è un'operazione estremamente semplice. Il primo passaggio consiste nella creazione del modello della struttura dei dati per supportare il progetto di data mining. Successivamente viene creato il modello di data mining che supporta l'algoritmo di data mining da utilizzare per stimare o individuare le relazioni non visibili sottostanti ai dati. Dopo avere creato il progetto di data mining, inclusi la struttura e gli algoritmi, è possibile elaborare i modelli di data mining per ottenere i modelli di cui è stato eseguito il training da utilizzare in un secondo momento durante l'esecuzione di query e di stime dall'applicazione client.

È importante tenere presente che AMO non è un modello per l'esecuzione di query, ma consente di gestire e amministrare le strutture e i modelli di data mining. Per eseguire query sui dati, utilizzare Sviluppo con ADOMD.NET.

In questo argomento sono contenute le sezioni seguenti:

Oggetti MiningStructure
Oggetti MiningModel

Oggetti MiningStructure

Una struttura di data mining è la definizione della struttura dei dati utilizzati per creare tutti i modelli di data mining. Una struttura di data mining contiene un'associazione a una vista origine dati definita nel database e contiene definizioni per tutte le colonne che partecipano ai modelli di data mining. In una struttura di data mining possono essere contenuti più modelli di data mining.

Per creare un oggetto MiningStructure, sono necessari i passaggi seguenti:

Creazione dell'oggetto MiningStructure e popolamento degli attributi di base. Gli attributi di base includono il nome dell'oggetto, l'ID dell'oggetto (identificazione interna) e l'associazione all'origine dati.
Creazione delle colonne per il modello. Le colonne possono essere scalari o definizioni di tabella.

Per ogni colonna è necessario definire un nome e un ID interno, un tipo, una definizione del contenuto e un'associazione.
Aggiornamento dell'oggetto MiningStructure nel server tramite il metodo Update dell'oggetto.

Le strutture di data mining possono essere elaborate. Quando vengono elaborate, i modelli di data mining figlio vengono elaborati oppure ne viene eseguito nuovamente il training.

Nel codice di esempio seguente viene creata una struttura di data mining per prevedere le vendite in una serie temporale. Prima di eseguire il codice di esempio, verificare che il database db, passato come parametro per CreateSalesForecastingMiningStructure contenga in db.DataSourceViews[0] un riferimento alla vista dbo.vTimeSeries nel database di esempio Adventure Works DW Multidimensional 2012 .

public static MiningStructure CreateSalesForecastingMiningStructure(Database db)
{
    MiningStructure ms = db.MiningStructures.FindByName("Forecasting Sales Structure");
    if (ms != null)
        ms.Drop();
    ms = db.MiningStructures.Add("Forecasting Sales Structure", "Forecasting Sales Structure");
    ms.Source = new DataSourceViewBinding(db.DataSourceViews[0].ID);

    ScalarMiningStructureColumn amount = ms.Columns.Add("Amount", "Amount");
    amount.Type = MiningStructureColumnTypes.Double;
    amount.Content = MiningStructureColumnContents.Continuous;
    amount.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "Amount", OleDbType.Currency);

    ScalarMiningStructureColumn modelRegion = ms.Columns.Add("Model Region", "Model Region");
    modelRegion.IsKey = true;
    modelRegion.Type = MiningStructureColumnTypes.Text;
    modelRegion.Content = MiningStructureColumnContents.Key;
    modelRegion.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "ModelRegion", OleDbType.WChar, 56);

    ScalarMiningStructureColumn qty = ms.Columns.Add("Quantity", "Quantity");
    qty.Type = MiningStructureColumnTypes.Long;
    qty.Content = MiningStructureColumnContents.Continuous;
    qty.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "Quantity", OleDbType.Integer);

    ScalarMiningStructureColumn timeIndex = ms.Columns.Add("TimeIndex", "TimeIndex");
    timeIndex.IsKey = true;
    timeIndex.Type = MiningStructureColumnTypes.Long;
    timeIndex.Content = MiningStructureColumnContents.KeyTime;
    timeIndex.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "TimeIndex", OleDbType.Integer);

    ms.Update();
    return ms;
}

Oggetti MiningModel

Un modello di data mining è un repository per tutte le colonne e le definizioni di colonna che verranno utilizzate in un algoritmo di data mining.

Per creare un oggetto MiningModel, sono necessari i passaggi seguenti:

Creazione dell'oggetto MiningModel e popolamento degli attributi di base.

Gli attributi di base includono il nome dell'oggetto, l'ID dell'oggetto (identificazione interna) e la specifica dell'algoritmo di data mining.
Aggiunta delle colonne al modello di data mining. Una delle colonne deve essere definita come chiave del case.
Aggiornamento dell'oggetto MiningModel nel server tramite il metodo Update dell'oggetto.

Gli oggetti MiningModel possono essere elaborati indipendentemente di altri modelli nell'oggetto padre MiningStructure.

Nel codice di esempio seguente viene creato un modello di previsione Microsoft Time Series basato sulla struttura di data mining "Forecasting Sales Structure":

public static MiningModel CreateSalesForecastingMiningModel(MiningStructure ms)
{
    if (ms.MiningModels.ContainsName("Sales Forecasting Model"))
    {
        ms.MiningModels["Sales Forecasting Model"].Drop();
    }
    MiningModel mm = ms.CreateMiningModel(true, "Sales Forecasting Model");
    mm.Algorithm = MiningModelAlgorithms.MicrosoftTimeSeries;
    mm.AlgorithmParameters.Add("PERIODICITY_HINT", "{12}");

    MiningModelColumn amount = new MiningModelColumn();
    amount.SourceColumnID = "Amount";
    amount.Usage = MiningModelColumnUsages.Predict;

    MiningModelColumn modelRegion = new MiningModelColumn();
    modelRegion.SourceColumnID = "Model Region";
    modelRegion.Usage = MiningModelColumnUsages.Key;

    MiningModelColumn qty = new MiningModelColumn();
    qty.SourceColumnID = "Quantity";
    qty.Usage = MiningModelColumnUsages.Predict;

    MiningModelColumn ti = new MiningModelColumn();
    ti.SourceColumnID = "TimeIndex";
    ti.Usage = MiningModelColumnUsages.Key;

    mm.Update();
    mm.Process(ProcessType.ProcessFull);
    return mm;
}