• Статья

Классы интеллектуального анализа объектов AMO

Классы интеллектуального анализа данных позволяют создавать, изменять, удалять и обрабатывать объекты интеллектуального анализа данных. Среди действий при работе с объектами интеллектуального анализа данных создание структур интеллектуального анализа данных, создание моделей интеллектуального анализа и их обработка.

Дополнительные сведения о настройке среды, а также об объектах Server, Database, DataSource и DataSourceView см. в разделе Основные классы AMO.

Для определения объектов в объектах AMO требуется задать несколько свойств для каждого объекта, чтобы создать правильный контекст. Сложные объекты, например OLAP и объекты интеллектуального анализа данных, требуют написания длинного и подробного кода.

Этот раздел состоит из следующих подразделов.

  • Объекты MiningStructure

  • Объекты MiningModel

На следующем рисунке показана связь между классами, описываемыми в этом разделе.

Классы AMO для интеллектуального анализа данных

Объекты MiningStructure

Структура интеллектуального анализа данных является контейнером для моделей интеллектуального анализа данных. Структура определяет все возможные столбцы, которые могут использоваться в модели интеллектуального анализа данных. В каждой модели интеллектуального анализа данных определяются собственные столбцы из набора столбцов, определенных в структуре.

Простой объект MiningStructure содержит базовые сведения, представление источника данных, один или несколько объектов ScalarMiningStructureColumn, ноль или более объектов TableMiningStructureColumn и объект MiningModelCollection.

Базовые сведения содержат имя и идентификатор (внутренний) объекта MiningStructure.

Объект DataSourceView содержит базовую модель данных для структуры интеллектуального анализа данных.

ScalarMiningStructureColumn — это столбцы или атрибуты, имеющие одно значение.

TableMiningStructureColumn — это столбцы или атрибуты, имеющие по нескольку значения для каждого варианта.

Объект MiningModelCollection содержит все модели интеллектуального анализа данных, построенные на одних и тех же данных.

Объект MiningStructure создается путем добавления его в коллекцию MiningStructureCollection базы данных и обновления объекта MiningStructure до сервера при помощи метода Update.

Чтобы удалить объект MiningStructure, к нему необходимо применить метод «Drop» объекта MiningStructure. Удаление объекта MiningStructure из коллекции не влияет на сервер.

Объект MiningStructure может обрабатываться при помощи собственного метода обработки, либо когда родительский объект обрабатывает себя с помощью своего метода обработки.

Columns

Столбцы содержат данные модели и могут принадлежать к разным типам в зависимости от использования: Key, Input, Predictable или InputPredictable. Прогнозируемые столбцы являются целью построения модели интеллектуального анализа данных.

В объектах AMO столбцы с одним значением называются ScalarMiningStructureColumn. Столбцы с несколькими значениями называются TableMiningStructureColumn.

ScalarMiningStructureColumn

Простой объект ScalarMiningStructureColumn состоит из базовых сведений, типа, содержимого и привязки данных.

В общие сведения входит имя и идентификатор (внутренний) столбца ScalarMiningStructureColumn.

Тип является типом данных значения: LONG, BOOLEAN, TEXT, DOUBLE, DATE.

Содержимое указывает подсистеме, как можно моделировать столбец. Может принимать следующие значения: Discrete, Continuous, Discretized, Ordered, Cyclical, Probability, Variance, StdDev, ProbabilityVariance, ProbabilityStdDev, Support, Key.

Привязка данных — это связывание столбца интеллектуального анализа данных с базовой моделью данных при помощи элемента представления источника данных.

Объект ScalarMiningStructureColumn создается путем добавления его в родительский объект MiningStructureCollection и обновления родительского объекта MiningStructure до сервера при помощи метода Update.

Чтобы удалить объект ScalarMiningStructureColumn, его следует удалить из коллекции родительского объекта MiningStructure, а сам родительский объект MiningStructure необходимо обновить до сервера при помощи метода Update.

TableMiningStructureColumn

Простой объект TableMiningStructureColumn состоит из базовых сведений и скалярных столбцов.

В общие сведения входит имя и идентификатор (внутренний) столбца TableMiningStructureColumn.

Скалярные столбцы — ScalarMiningStructureColumn.

Объект TableMiningStructureColumn создается путем добавления его в родительскую коллекцию MiningStructure и обновления родительского объекта TableMiningStructureColumn до сервера при помощи метода Update.

Чтобы удалить объект ScalarMiningStructureColumn, его следует удалить из коллекции родительского объекта MiningStructure, а сам родительский объект MiningStructure необходимо обновить до сервера при помощи метода Update.

Объекты MiningModel

MiningModel — это объект, позволяющий выбирать для использования столбцы из структуры, алгоритмы, а также дополнительные определенные параметры для настройки модели. Например, требуется определить несколько моделей интеллектуального анализа в одной структуре интеллектуального анализа, которые будут использовать одинаковые алгоритмы, но при этом в одной модели необходимо пропустить некоторые столбцы из структуры интеллектуального анализа, использовать их в качестве входных данных в другой модели, а также использовать их в качестве входных данных и прогноза в третей. Это полезно в случае, если в одной модели интеллектуального анализа требуется рассматривать столбцы, как непрерывные, а в другой — как дискретизированные.

Простой объект MiningModel содержит базовые сведения, определение алгоритма и столбцы.

Базовые сведения содержат имя и идентификатор (внутренний) модели интеллектуального анализа.

Под определением алгоритма понимается один из стандартных алгоритмов, представленных в службах Службы Analysis Services либо любые пользовательские алгоритмы, включенные на сервере.

Столбцы — это коллекции столбцов, используемых алгоритмом, и определение их использования.

Объект MiningModel создается путем добавления его в коллекцию MiningModelCollection базы данных и обновления объекта MiningModel до сервера при помощи метода Update.

Чтобы удалить объект MiningModel, к нему необходимо применить метод «Drop» объекта MiningModel. Удаление объекта MiningModel из коллекции не влияет на сервер.

После создания объект MiningModel может обрабатываться при помощи собственного метода обработки, либо когда родительский объект обрабатывает себя с помощью своего метода обработки.