Lezione 1: Creazione della struttura di data mining Market Basket

Articolo
03/03/2017

Si applica a: SQL Server 2016 Preview

In questa lezione verrà creata una struttura di data mining che consente di stimare quali prodotti di Adventure Works Cycles un cliente tende ad acquistare contemporaneamente. Se non si ha familiarità con strutture di data mining e il relativo ruolo nel data mining, vedere strutture di Data Mining ( Analysis Services - Data Mining e 41 #;.

Struttura di data mining di associazione che verrà creato in questa lezione supporta l'aggiunta di modelli di data mining in base il algoritmo Microsoft Association Rules. Nelle lezioni successive si utilizzeranno i modelli di data mining per stimare il tipo di prodotti che un cliente tende ad acquistare contemporaneamente, ovvero per un'analisi di mercato sugli acquisti. Ad esempio, è possibile individuare la tendenza ad acquistare contemporaneamente mountain bike, pneumatici per bicicletta e caschi.

In questa lezione, la struttura di data mining viene definita utilizzando le tabelle nidificate. L'utilizzo delle tabelle nidificate è determinato dal fatto che il dominio dei dati che verrà definito dalla struttura è contenuto in due diverse tabelle di origine. Per ulteriori informazioni sulle tabelle nidificate, vedere tabelle nidificate ( Analysis Services - Data Mining e 41 #;.

Istruzione CREATE MINING STRUCTURE

Per creare una struttura di data mining contenente una tabella nidificata, utilizzare il DMX CREATE MINING STRUCTURE ( ) istruzione. Il codice nell'istruzione può essere suddiviso nelle parti seguenti:

Denominazione della struttura
Definizione della colonna chiave
Definizione delle colonne di data mining
Definizione delle colonne della tabella nidificata

Di seguito è riportato un esempio generico dell'istruzione CREATE MINING STRUCTURE:

CREATE MINING STRUCTURE [<Mining Structure Name>]  
(  
   <key column>,  
   <mining structure columns>,  
   <table columns>  
   (  <nested key column>,  
      <nested mining structure columns> )  
)

La prima riga del codice definisce il nome della struttura:

CREATE MINING STRUCTURE [Mining Structure Name]

Per informazioni sulla denominazione di un oggetto in DMX, vedere identificatori ( DMX ).

La riga successiva del codice definisce la colonna chiave per la struttura di data mining, che identifica in modo univoco un'entità nei dati di origine:

<key column>

La riga successiva del codice è utilizzata per definire le colonne di data mining che verranno utilizzate dai modelli di data mining associati alla struttura di data mining:

<mining structure columns>

Le righe successive del codice definiscono le colonne delle tabelle nidificate:

<table columns>  
(  <nested key column>,  
   <nested mining structure columns> )

Per informazioni sui tipi di che è possibile definire le colonne della struttura di data mining, vedere colonne della struttura di Data Mining.

Nota

Per impostazione predefinita, SQL Server Data Tools (SSDT) crea un set di dati di controllo del 30% per ogni struttura di data mining; tuttavia, quando si utilizza DMX per creare una struttura di data mining, è necessario aggiungere manualmente il set di dati di controllo, se lo si desidera.

Argomenti della lezione

In questa lezione verranno eseguite le attività seguenti:

Creazione di una nuova query vuota
Modifica della query per creare la struttura di data mining
Esecuzione della query

Creazione della query

Il primo passaggio consiste nella connessione a un'istanza di Analysis Services e nella creazione di una nuova query DMX in SQL Server Management Studio.

Per creare una nuova query DMX in SQL Server Management Studio

Aprire SQL Server Management Studio.
Nel Connetti al Server nella finestra di dialogo per tipo di Server, selezionare Analysis Services. In nome Server, tipo LocalHost, o il nome dell'istanza di Analysis Services che si desidera connettersi a fini di questa lezione. Fare clic su Connetti.
In Esplora oggetti, fare doppio clic sull'istanza di Analysis Services, scegliere Nuova Query, quindi fare clic su DMX.

Verrà avviato l'editor di query con una nuova query vuota.

Modifica della query

Il passaggio successivo consiste nella modifica dell'istruzione CREATE MINING STRUCTURE descritta in precedenza per creare la struttura di data mining Market Basket.

Per personalizzare l'istruzione CREATE MINING STRUCTURE

Nell'editor di query copiare l'esempio generico dell'istruzione CREATE MINING STRUCTURE nella query vuota.

Sostituire quanto segue:

[mining structure name]

con:

[Market Basket]

Sostituire quanto segue:
```
<key column>  
```
con:
```
OrderNumber TEXT KEY  
```

Sostituire quanto segue:

<table columns>  
(  <nested key column>,  
   <nested mining structure columns> )

con:

[Products] TABLE (  
    [Model] TEXT KEY  
)

Il linguaggio TEXT KEY specifica che la colonna Model è la colonna chiave per la tabella nidificata.

L'istruzione della struttura di data mining completa dovrebbe essere la seguente:

CREATE MINING STRUCTURE [Market Basket] (  
    OrderNumber TEXT KEY,  
    [Products] TABLE (  
        [Model] TEXT KEY  
    )  
)

Nel File menu, fare clic su Salva Dmxquery1.
Nel Salva con nome la finestra di dialogo, individuare la cartella appropriata e denominare il file Market Basket Structure.

Esecuzione della query

Il passaggio conclusivo consiste nell'esecuzione della query. Dopo la creazione e il salvataggio di una query, per creare la struttura di data mining sul server è necessario che la query (l'istruzione) venga eseguita. Per ulteriori informazioni sull'esecuzione di query nell'Editor di Query, vedere Editor di Query del motore di Database ( SQL Server Management Studio ).

Per eseguire la query

Nell'Editor di Query, sulla barra degli strumenti, fare clic su Execute.

Lo stato della query viene visualizzato nel messaggi scheda nella parte inferiore dell'Editor di Query al termine dell'esecuzione dell'istruzione. Dovrebbero essere visualizzati i messaggi seguenti:
```
Executing the query   
Execution complete  
```
Una nuova struttura denominata acquisti ora esistente nel server.

Nella lezione successiva verranno aggiunti modelli di data mining alla struttura di data mining Market Basket appena creata.

Lezione successiva

Lezione 2: Aggiunta di modelli di data mining alla struttura di data mining Market Basket

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