アソシエーション モデルのクエリ (Analysis Services - データ マイニング)

次のクエリは、アソシエーション モデル Association に関する基本的なメタデータ (モデルの名前、モデルが格納されているデータベース、モデルの子ノードの数など) を返します。このクエリでは、DMX コンテンツ クエリを使用してモデルの親ノードからメタデータを取得しています。

SELECT MODEL_CATALOG, MODEL_NAME, NODE_CAPTION, 
NODE_SUPPORT, [CHILDREN_CARDINALITY], NODE_DESCRIPTION
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 1

注意
CHILDREN_CARDINALITY という列名は、MDX の同名の予約済みキーワードと区別するために角かっこで囲む必要があります。

例の結果を次に示します。

アソシエーション モデルにおけるこれらの列の意味については、「アソシエーション モデルのマイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

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データ マイニング スキーマ行セットに対してクエリを実行すると、DMX コンテンツ クエリで返されたのと同じ情報を取得できます。ただし、スキーマ行セットから返される情報にはいくつかの追加の列があります (モデルが最後に処理された日、マイニング構造、予測可能な属性として使用されている列の名前など)。

SELECT MODEL_CATALOG, MODEL_NAME, SERVICE_NAME, PREDICTION_ENTITY, 
MINING_STRUCTURE, LAST_PROCESSED
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'Association'

例の結果を次に示します。

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次のクエリは、モデルの作成時に使用されたパラメータ設定の詳細を含む 1 つの列を返します。

SELECT MINING_PARAMETERS 
from $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'Association'

例の結果を次に示します。

MAXIMUM_ITEMSET_COUNT=200000,MAXIMUM_ITEMSET_SIZE=3,MAXIMUM_SUPPORT=1,MINIMUM_SUPPORT=9.40923449156529E-04,MINIMUM_IMPORTANCE=-999999999,MINIMUM_ITEMSET_SIZE=0,MINIMUM_PROBABILITY=0.4

次のクエリは、すべてのアイテムセットを、各アイテムセットに含まれる製品のリストから成る入れ子になったテーブルと共に取得します。NODE_NAME 列にはモデル内のアイテムセットの一意の ID が、NODE_CAPTION 列にはアイテムの説明テキストが含まれています。この例では、入れ子になったテーブルがフラット化されているため、アイテムセットに 2 つの製品が含まれている場合は結果に 2 つの行が生成されます。使用しているクライアントが階層データをサポートしている場合は FLATTENED キーワードを省略できます。

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,
NODE_PROBABILITY, NODE_SUPPORT,
(SELECT ATTRIBUTE_NAME FROM NODE_DISTRIBUTION) as PurchasedProducts
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 7

例の結果を次に示します。

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この例は、DMX に既定で用意されているグループ化と順序付けの関数の使用方法を示しています。このクエリでは、各ノードのサポートで順序付けした場合の上位 10 個のアイテムセットが返されます。Transact-SQL の場合のように結果を明示的にグループ化する必要はなく、各クエリで集計関数を 1 つ使用するだけで済みます。

SELECT TOP 10 (NODE_SUPPORT),NODE_NAME, NODE_CAPTION
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 7

例の結果を次に示します。

この例では、「基本的なデータ マイニング チュートリアル」で作成したアソシエーション モデルを使用しています。この例は、特定の製品を購入した顧客に対してどの製品を提案すればよいかを示す予測クエリの作成方法を示しています。このクエリのように、SELECT...UNION ステートメントでモデルに値を渡す種類のクエリを、単一クエリと呼びます。新しい値に対応する予測可能なモデル列は入れ子になったテーブルなので、2 つの SELECT 句を使用して、新しい値を入れ子になったテーブルの列 ([Model]) にマップし、入れ子になったテーブルの列をケース レベルの列 ([v Assoc Seq Line Items]) にマップする必要があります。キーワード INCLUDE-STATISTICS をクエリに追加すると、提案の確率とサポートも確認できます。

SELECT PredictAssociation([Association].[vAssocSeqLineItems],INCLUDE_STATISTICS, 3)
FROM [Association]
NATURAL PREDICTION JOIN 
(SELECT
(SELECT 'Classic Vest' as [Model])
AS [v Assoc Seq Line Items])
AS t

例の結果を次に示します。

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提案を生成するにはルールが便利ですが、データセット内のパターンをより深く分析するためにはアイテムセットの方が興味深い対象であると言えます。たとえば、前のサンプル クエリで返された提案が満足できるものでなかった場合、Product A を含む他のアイテムセットを調べると、Product A があらゆる種類の製品と一緒に購入されるような付属品なのか、それとも特定の製品の購入との間に強い相関関係があるのかがわかります。これらの関係は、Microsoft アソシエーション ビューアでアイテムセットにフィルタを適用することによって簡単に調べることができますが、同じ情報をクエリで取得することもできます。

次のサンプル クエリは、Water Bottle というアイテムを含むすべてのアイテムセットを、単一のアイテムの Water Bottle も含めて返します。

SELECT TOP 100 FROM 
(
SELECT FLATTENED NODE_CAPTION, NODE_SUPPORT, 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME from NODE_DISTRIBUTION
WHERE ATTRIBUTE_NAME = 'v Assoc Seq Line Items(Water Bottle)') as D
FROM Association.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 7
) AS Items
WHERE [D.ATTRIBUTE_NAME] <> NULL
ORDER BY NODE_SUPPORT DESC

例の結果 :

入れ子になったテーブルを含むクエリを作成すると、条件に一致した入れ子になったテーブルの行だけでなく、外部テーブル (ケース テーブル) のすべての行も返されます。そのため、この例では WHERE 句を追加して、対象の属性名が NULL 値になっているケース テーブル行を除外しています。