第 3 课：处理市场篮挖掘结构

项目
03/06/2017

在本课中，你将使用 INSERT INTO (DMX) 语句以及 AdventureWorksDW2012 示例数据库中的 vAssocSeqLineItems 和 vAssocSeqOrders 来处理你在第 1 课：创建市场篮挖掘结构和第 2 课：将挖掘模型添加到市场篮挖掘结构中创建的挖掘结构和挖掘模型。

处理挖掘结构时，Analysis Services 会读取源数据并生成支持挖掘模型的结构。处理挖掘模型时，挖掘结构定义的数据将通过所选的数据挖掘算法传递。该算法将搜索趋势和模式，然后在挖掘模型中存储此信息。因此，挖掘模型不包含实际源数据，而是包含由算法发现的信息。有关处理挖掘模型的详细信息，请参阅处理要求和注意事项 (数据挖掘) 。

如果更改了结构列或源数据，则只需要重新处理挖掘结构。如果将挖掘模型添加到已处理的挖掘结构中，则可以使用 INSERT INTO MINING MODEL 语句针对现有数据为新的挖掘模型定型。

由于市场篮挖掘结构包含嵌套表，因此，需要使用嵌套表结构定义要定型的挖掘列，并使用 SHAPE 命令定义从源表请求定型数据的查询。

INSERT INTO 语句

若要训练市场篮挖掘结构及其关联的挖掘模型，请使用 INSERT INTO (DMX) 语句。可以将该语句中的代码分为下列几部分。

标识挖掘结构
列出挖掘结构中的列
使用 SHAPE 定义定型数据

下面是 INSERT INTO 语句的一般示例：

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
   [<nested table>]  
   ( SKIP, <skipped column> )  
)  
SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

代码的第一行标识将定型的挖掘结构：

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

代码的接下来各行指定该挖掘结构定义的列。必须列出挖掘结构的每一列，并且每列必须映射到源查询数据所包含的对应列。可以使用 SKIP 来忽略源数据中存在但挖掘结构中不存在的列。有关如何使用 SKIP的详细信息，请参阅 INSERT INTO (DMX) 。

(  
   <mining structure columns>  
   [<nested table>]  
   ( SKIP, <skipped column> )  
)

代码的最后几行定义将用于定型挖掘结构的数据。由于源数据包含在两个表中，因此，将使用 SHAPE 来关联这两个表。

SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],''<nested SELECT statement>'')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

在本课中，您将使用 OPENQUERY 来定义源数据。有关定义源数据查询的其他方法的信息，请参阅 <源数据查询>。

课程任务

你将在本课中执行以下任务：

处理市场篮挖掘结构

处理市场篮挖掘结构

使用 INSERT INTO 处理挖掘结构

在“对象资源管理器”中，右键单击 Analysis Services 实例，指向“新建查询”，然后单击“DMX”。

将打开查询编辑器，其中包含一个新的空白查询。
将 INSERT INTO 语句的一般示例复制到空白查询中。
将
```
[<mining structure>]  
```
替换为：
```
Market Basket  
```
将
```
<mining structure columns>  
[<nested table>]  
( SKIP, <skipped column> )  
```
替换为：
```
[OrderNumber],  
[Products]   
(SKIP, [Model])  
```
在语句中，Products 指代 SHAPE 语句定义的 Products 表。 SKIP 用于忽略 Model 列，该列在源数据中作为键存在，但是挖掘结构未使用它。

将

SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

替换为：

SHAPE {  
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber  
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')  
}  
RELATE OrderNumber to OrderNumber   
) AS [Products]

源查询引用 AdventureWorksDW2012 示例项目中定义的 AdventureWorksDW2012 数据源。它使用此数据源访问 vAssocSeqLineItems 和 vAssocSeqOrders 视图。这些视图包含将用于定型挖掘模型的源数据。如果尚未创建此项目或这些视图，请参阅基本数据挖掘教程。

在 SHAPE 命令中，将使用 OPENQUERY 定义两个查询。第一个查询定义父表，第二个查询定义嵌套表。这两个表是使用 OrderNumber 列关联的，两个表中都包含该列。

现在，完整的语句应该如下所示：

INSERT INTO MINING STRUCTURE [Market Basket]  
(  
   [OrderNumber],[Products] (SKIP, [Model])  
)  
SHAPE {  
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber  
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')  
}  
RELATE OrderNumber to OrderNumber   
) AS [Products]

在“ 文件 ”菜单上，单击“ 将 DMXQuery1.dmx 另存为”。
在“ 另存为 ”对话框中，浏览到相应的文件夹，并将文件 Process Market Basket.dmx命名为。
在工具栏上，单击“ 执行 ”按钮。

在该查询完成运行之后，可以查看已经找到的模式和项集，查看关联，或按项集、概率或重要性进行筛选。若要查看此信息，请在SQL Server Management Studio中右键单击数据模型的名称，然后单击“浏览”。

在下一课中，您将基于添加到市场篮结构中的挖掘模型创建多个预测。

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INSERT INTO 语句

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