レッスン 3: Market Basket マイニング構造の処理

[アーティクル]
03/03/2017

対象: SQL Server 2016 Preview

このレッスンでは使用して、 INSERT INTO #40; DMX ) ステートメントと vAssocSeqLineItems および vAssocSeqOrders を AdventureWorksDW2012 マイニング構造とマイニングモデルで作成したを処理するサンプルデータベースレッスン 1: Market Basket マイニング構造を作成するとレッスン 2: Market Basket マイニング構造にマイニングモデルの追加します。

マイニング構造の処理では、Analysis Services でソースデータが読み込まれ、マイニングモデルをサポートする構造が構築されます。マイニングモデルを処理すると、マイニング構造で定義されたデータは選択したデータマイニングアルゴリズムを介して渡されます。このアルゴリズムでは傾向とパターンが検索され、結果の情報がマイニングモデルに保存されます。したがって、マイニングモデルには、実際のソースデータではなく、アルゴリズムで検出された情報が含まれます。マイニングモデルの処理の詳細については、次を参照してください。処理要件と考慮事項と #40; データマイニング )します。

マイニング構造の再処理は、構造列またはソースデータを変更した場合にのみ必要です。既に処理されているマイニング構造にマイニングモデルを追加する場合は、使用、 INSERT INTO MINING MODEL ステートメントが既存のデータに対して新しいマイニングモデルをトレーニングします。

Market Basket マイニング構造に入れ子になったテーブルが含まれているためにを入れ子になったテーブル構造を使用してトレーニングするマイニング列を定義する必要を使用して、図形コマンドを元のテーブルからトレーニングデータを抽出するクエリを定義します。

INSERT INTO ステートメント

Market Basket マイニング構造とそれに関連するマイニングモデルをトレーニングするために使用して、 INSERT INTO #40; DMX ) ステートメントです。ステートメントのコードは次の部分に分けることができます。

マイニング構造の指定
マイニング構造の列の一覧
使用してトレーニングデータを定義する図形

汎用例を次に示します、 INSERT INTO ステートメント。

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>]

コードの最初の行では、トレーニングするマイニング構造を指定します。

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

コードの次の数行では、マイニング構造で定義される列を指定します。ここではマイニング構造の各列を指定する必要があります。各列はソースクエリデータ内の列にマップされている必要があります。使用する SKIP に存在するソースデータがマイニング構造に存在しない列を無視します。使用する方法の詳細についての SKIP, を参照してください INSERT INTO #40; DMX )します。

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

コードの最後の行では、マイニング構造のトレーニングに使用されるデータを定義します。使用するソースデータが 2 つのテーブルに含まれているため図形テーブルを関連付けます。

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

このレッスンで使用して OPENQUERY ソースデータを定義します。ソースデータに対してクエリを定義するその他の方法の詳細については、次を参照してください。 < ソースデータクエリ >します。

このレッスンの作業

このレッスンでは、次のタスクを実行します。

Market Basket マイニング構造を処理します。

Market Basket マイニング構造の処理

INSERT INTO を使用してマイニング構造を処理するには

オブジェクトエクスプローラー, のインスタンスを右クリックして Analysis Services, 、指す 新しいクエリ, 、順にクリック DMXします。

クエリ エディターが開き、新しい空のクエリが表示されます。

上の INSERT INTO ステートメントの汎用例を空のクエリにコピーします。
次の部分を探します。
```
[<mining structure>]  
```
これを次の文字列に置き換えます。
```
Market Basket  
```
次の部分を探します。
```
<mining structure columns>  
[<nested table>]  
( SKIP, <skipped column> )  
```
これを次の文字列に置き換えます。
```
[OrderNumber],  
[Products]   
(SKIP, [Model])  
```
ステートメントでは、製品 SHAPE ステートメントで定義される Products テーブルを参照します。 SKIP をキーとしてソースデータ内に存在するがマイニング構造で使用されていないモデルの列を無視するために使用します。
次の部分を探します。
```
SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]  
```
これを次の文字列に置き換えます。
```
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]  
```
ソースクエリの参照、 AdventureWorksDW2012 で定義されているデータソース、 AdventureWorksDW2012 サンプルプロジェクトです。ソースクエリはこのデータソースを使用して、vAssocSeqLineItems ビューと vAssocSeqOrders ビューにアクセスします。これら 2 つのビューには、マイニングモデルのトレーニングに使用されるソースデータが含まれます。このプロジェクトやこれらのビューを作成していない場合は、次を参照してください。基本的なデータマイニングチュートリアルします。

内で、図形コマンドを使用する OPENQUERY を 2 つのクエリを定義します。最初のクエリでは親テーブルを定義し、2 つ目のクエリでは入れ子になったテーブルを定義します。 2 つのテーブルは、両方のテーブルに存在する OrderNumber 列を使用して関連付けられます。

最終的なステートメントは次のようになります。
```
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]  
```
ファイル ] メニューのをクリックして 付けて DMXQuery1.dmx を保存します。
名前を付けて保存 ダイアログボックスで、適切なフォルダーに移動し、ファイル名 プロセス Market Basket.dmxします。
ツールバーで、 Execute ] ボタンをクリックします。

クエリの実行終了後、見つかったパターンとアイテムセットを表示したり、関連付けを表示したり、アイテムセット、確率、または重要度でフィルタリングしたりできます。この情報を表示する SQL Server Management Studio, 、データモデルの名前を右クリックし、参照します。

次のレッスンでは、Market Basket 構造に追加したマイニングモデルに基づいて、いくつかの予測を作成します。

次のレッスン

レッスン 4: マーケットバスケット予測の実行

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