數據採礦設計工具
適用於：
SQL Server 2019 和舊版 Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
重要
SQL Server 2017 Analysis Services 中已淘汰數據採礦，現在已在 SQL Server 2022 Analysis Services 中停止。 檔不會更新為已淘汰和已停止的功能。 若要深入瞭解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。
數據採礦設計工具是您在 Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services 中使用採礦模型的主要環境。 您可以選取現有的採礦結構，或使用 [數據採礦精靈] 來建立新的採礦結構和採礦模型，來存取設計工具。 您可以使用資料採礦設計師來執行下列工作：
修改數據採礦精靈最初建立的採礦結構和採礦模型。
根據現有的採礦結構建立新的模型。
定型和瀏覽採礦模型。
使用精確度圖表比較模型。
根據採礦模型建立預測查詢。
採礦結構索引標籤
使用 [採礦結構] 索引標籤來新增數據行，並修改現有採礦結構的屬性。 下列工作和主題提供有關使用採礦結構的詳細資訊：
採礦結構 （Analysis Services - 數據採礦）
採礦模型索引標籤
使用 [採礦模型] 索引卷標來管理現有的採礦模型，以及建立新的模型。 採礦模型一律以現有的採礦結構為基礎。
在 [採礦模型] 索引標籤中，您可以變更演算法類型、新增或移除與模型結構相關聯的數據行、調整演算法特定的數據行屬性、指定採礦模型數據行使用方式，以及調整與採礦模型相關聯的演算法參數。 您也可以將採礦結構與選取的模型或所有相關聯的模型一起處理。
如需使用採礦模型的詳細資訊，請參閱下列主題：
採礦模型 （Analysis Services - 數據採礦）
採礦模型查看器索引標籤
使用 [採礦模型查看器] 索引卷標，以可視化方式探索您的採礦模型。 每個採礦模型都會與顯示該模型特定內容的自定義查看器相關聯。 您也可以使用內容查看器來檢視採礦模型內容。
如需使用數據採礦查看器探索採礦模型的詳細資訊，請參閱下列主題：
採礦精確度圖表索引標籤
使用 [採礦精確度圖表] 索引卷標來測試單一採礦模型的預測精確度，或比較採礦結構中包含的多個採礦模型的有效性。 索引標籤包含篩選數據、選取採礦模型，以及在增益圖、收益圖或分類矩陣中顯示結果的工具。
如需測試和驗證採礦模型的詳細資訊，請參閱下列主題：
採礦模型預測索引標籤
[採礦模型預測] 索引標籤包含 [預測查詢產生器]，可用來建立數據採礦延伸模組 （DMX） 預測查詢。 索引標籤包含指定採礦模型和輸入數據表的工具、將採礦模型中的數據行對應至輸入數據表中的數據行、將函式新增至查詢，以及指定每個數據行的準則。
設計查詢之後，您可以使用索引標籤中的不同檢視來顯示查詢的結果，並手動修改查詢。 您也可以將查詢的結果儲存到資料庫中的數據表。
如需建立數據採礦查詢的詳細資訊，請參閱下列主題：