處理資料採礦物件
資料採礦物件在處理之前只是一個空容器。 「處理」 (Processing) 資料採礦模型也稱為 「定型」(Training)。
處理採礦結構 ：採礦結構會從外部資料來源取得資料 (依資料行繫結和使用方式中繼資料的定義)，並讀取資料。 系統會完整地讀取這項資料，再加以分析以擷取各種統計資料。 Analysis Services 會在本機快取中儲存資料的壓縮表示 (適合以資料採礦演算法進行分析)。 您可在模型經過處理後保存此快取或加以刪除。 依預設會儲存此快取。 如需詳細資訊，請參閱 處理採礦結構。
處理採礦模型 ：採礦模型在處理之前是空的，只包含定義。 若要處理採礦模型，則該模型所依據的採礦結構必須已經過處理。 採礦模型在從採礦結構快取取得資料之後，會套用已在模型上建立的任何篩選，然後再透過演算法傳遞資料集來偵測模式。 採礦模型在經過處理之後，只會儲存處理的結果，而非資料本身。 如需詳細資訊，請參閱 處理採礦模型。
下列圖表說明在處理採礦結構和資料模型時的資料流程。
的來源
檢視處理的結果
採礦結構經過處理之後會包含資料的壓縮表示，以供統計資料分析使用。 如果尚未清除快取，可以用下列方式存取此快取的資料：
在模型上建立資料採礦延伸模組 (DMX) 查詢並鑽研至結構。 如需詳細資訊，請參閱 SELECT FROM < 模型 > 。案例 (DMX) 。
請根據結構瀏覽模型，並使用使用者介面中的一個選項以鑽研至結構案例。 如需詳細資訊，請參閱 Data Mining Model Viewers(資料採礦模型檢視器) 或 Drill Through to Case Data from a Mining Model(鑽研採礦模型的案例資料)。
在結構案例上建立 DMX 查詢。 如需詳細資訊，請參閱 SELECT FROM < 結構 > 。案例。
採礦模型經過處理之後只會包含衍生自分析的模式，以及模型結果與快取之定型資料的對應。 您可以瀏覽或查詢模型結果 (稱為 「模型內容」)，或者也可以查詢模型和結構案例 (若已存入快取)。
每個採礦模型的模型內容都是根據建立時所使用的演算法而定。 例如，如果某個模式是叢集模型，而另一個模型是決策樹模型，則即使模型使用的資料完全相同，模型的內容也會非常不同。 如需詳細資訊，請參閱 Analysis Services - 資料採礦) (採礦模型內容 。
處理需求
根據採礦模型只根據關聯式資料還是多維度資料來源，處理需求可能會有所差異。
如果是關聯式資料來源，處理作業只需要您建立定型資料，並在該資料上執行採礦演算法。 但是，根據 OLAP 物件的採礦模型 (例如維度和量值) 需要基礎資料處於已處理的狀態。 這可能需要處理多維度物件，才能擴展採礦模型。
如需詳細資訊，請參閱 處理需求和考慮 (資料採礦) 。
另請參閱
鑽研查詢 (資料採礦)
採礦結構 (Analysis Services - 資料採礦)
採礦模型 (Analysis Services - 資料採礦)
邏輯架構 (Analysis Services – 資料採礦)