Tipos de conteúdo (DMX)

Os algoritmos de mineração de dados requerem informações que vão além do tipo de dados para funcional corretamente, como tipo de conteúdo. O tipo de conteúdo ajuda o algoritmo a determinar como trabalhar com os dados na coluna.

Cada algoritmo oferece suporte a tipos de conteúdo específicos. Por exemplo, o algoritmo Naive Bayes do Microsoft não pode usar colunas contínuas. Para usar uma coluna contínua em um modelo Microsoft Naive Bayes, é preciso diferenciar os dados na coluna. Alguns algoritmos requerem determinados tipos de conteúdo para funcionar corretamente. Por exemplo, o algoritmo Times Series do Microsoft exige uma coluna de chave de tempo para identificação do período em que os dados foram coletados.

Para obter uma descrição completa dos tipos de conteúdo aos quais o Analysis Services oferece suporte, consulte Tipos de conteúdo (mineração de dados).

Consulte também

Referência

Referência DMX (Data Mining Extensions)

Elementos de sintaxe de DMX (Data Mining Extensions)

Referência de função de DMX (Data Mining Extensions)

Referência de operador de DMX (Data Mining Extensions)

Referência de instrução DMX (Data Mining Extensions)

Convenções de sintaxe de DMX (Data Mining Extensions)

Funções de previsão gerais (DMX)

Estrutura e uso de consultas de previsão DMX

Compreendendo a instrução Select (DMX)

Conceitos

Algoritmos de mineração de dados (Analysis Services – Mineração de Dados)