第 3 课:处理市场篮挖掘结构
适用于: SQL Server 2016 Preview
在本课程中,您将使用 INSERT INTO #40; DMX ) 语句的 vAssocSeqLineItems 和 vAssocSeqOrders 从 AdventureWorksDW2012 可处理的挖掘结构和挖掘模型中创建示例数据库 第 1 课︰ 创建市场篮挖掘结构 和 第 2 课︰ 向市场篮挖掘结构添加挖掘模型。
处理挖掘结构时,Analysis Services 将读取源数据并生成支持挖掘模型的结构。 处理挖掘模型时,由挖掘结构定义的数据被通过您选择的数据挖掘算法。 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和 #40; 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。 如果到已处理的挖掘结构添加挖掘模型,则可以使用 INSERT INTO MINING MODEL 语句,以基于现有数据为新挖掘模型定型。
由于市场篮挖掘结构包含嵌套的表,您将需要定义要使用嵌套的表结构中,要定型的挖掘列,并使用 形状 命令来定义请求定型数据从源表的查询。
INSERT INTO 语句
为了定型市场篮挖掘结构及其关联的挖掘模型,请使用 INSERT INTO #40; 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
定义定型数据使用 形状
下面是一般示例, INSERT INTO 语句︰
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。 您可以使用 跳过 以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 跳过, ,请参阅 INSERT INTO #40; 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内,您将使用 形状 若要将表关联起来。
SHAPE {
OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }
APPEND
(
{OPENQUERY([<datasource>],''<nested SELECT statement>'')
}
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]
) AS [<nested table>]
在本课程中,您将使用 OPENQUERY 来定义源数据。 对源数据定义查询的其他方法的信息,请参阅 < 源数据查询 >。
课程任务
在本课程中,将执行以下任务︰
- 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, ,用鼠标右键单击实例 Analysis Services, ,指向 新查询, ,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>]
使用︰
Market Basket
将
<mining structure columns> [<nested table>] ( SKIP, <skipped column> )
使用︰
[OrderNumber], [Products] (SKIP, [Model])
在语句中, 产品 指由 SHAPE 语句定义的 Products 表。 跳过 用于忽略模型列,该列作为键,将源数据中存在但不是由挖掘结构。
将
SHAPE { OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') } APPEND ( {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>') } RELATE [<case key>] TO [<foreign key>] ) AS [<nested table>]
使用︰
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 中定义数据源 AdventureWorksDW2012 示例项目。 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 数据挖掘基础教程。
在 形状 命令时,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 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。
在工具栏上,单击 Execute 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。 要查看此信息在 SQL Server Management Studio, ,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。