Средства интеллектуального анализа данных
Применимо к: SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Важно!
Интеллектуальный анализ данных не рекомендуется использовать в службах SQL Server 2017 Analysis Services, а в SQL Server 2022 Analysis Services его поддержка прекращена. Документация не обновляется для устаревших и неподдерживаемых функций. Дополнительные сведения см. в статье об обратной совместимости служб Analysis Services.
Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services предоставляет следующие средства, которые можно использовать для создания решений интеллектуального анализа данных:
Мастер интеллектуального анализа данных в SQL Server Data Tools упрощает создание структур интеллектуального анализа данных и моделей интеллектуального анализа данных с использованием реляционных источников данных или многомерных данных в кубах.
С помощью этого мастера пользователь выбирает нужные данные и затем применяет необходимые методы интеллектуального анализа — кластеризацию, нейронные сети или моделирование временных рядов.
Средства просмотра моделей предоставляются в SQL Server Management Studio и SQL Server Data Tools для изучения моделей интеллектуального анализа данных после их создания. Можно просматривать модели с помощью средств, специально созданных для каждого алгоритма, либо выполнить более глубокий анализ с помощью средства просмотра содержания модели.
Построитель прогнозирующих запросов предоставляется в SQL Server Management Studio и SQL Server Data Tools для создания прогнозирующих запросов. Чтобы оценить качество набора данных, можно проверить точность моделей по набору контрольных или внешних данных либо выполнить перекрестную проверку.
SQL Server Management Studio — это интерфейс управления существующими решениями интеллектуального анализа данных, развернутыми в экземпляре SQL Server Analysis Services. Чтобы обновить данные структур и моделей, необходимо выполнить их повторную обработку.
SQL Server службы Integration Services содержат средства, которые можно использовать для очистки данных, автоматизации таких задач, как создание прогнозов и обновление моделей, а также для создания решений интеллектуального анализа текста.
В следующих разделах содержатся дополнительные сведения об инструментах интеллектуального анализа данных в SQL Server.
Мастер интеллектуального анализа данных
Чтобы перейти к созданию решения по интеллектуальному анализу данных, запустите мастер интеллектуального анализа данных. Мастер прост для освоения и призван помочь пользователю в процессе создания структуры интеллектуального анализа данных и связанной с ней исходной модели интеллектуального анализа данных, а также включает задачи по выбору типа алгоритма, выбору источника данных и определению данных варианта, используемого для анализа.
Дополнительные сведения:Мастер интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Конструктора моделей интеллектуального анализа данных
После создания структуры интеллектуального анализа данных и модели интеллектуального анализа данных с помощью мастера интеллектуального анализа данных можно использовать Designer интеллектуального анализа данных из SQL Server Data Tools или SQL Server Management Studio для работы с существующими моделями и структурами.
Конструктор содержит средства для решения следующих задач.
Изменение свойств структур интеллектуального анализа данных, добавление столбцов и создание их псевдонимов, изменение метода привязки или ожидаемого распределения значений.
Добавление новых моделей в существующую структуру; копирование моделей, изменение свойств или метаданных модели или определение фильтров на модели интеллектуального анализа данных.
Просмотр шаблонов и правил в рамках модели. Исследование связей или деревьев принятия решений. Получение подробной статистики
Имеются специализированные средства просмотра для каждого отдельного времени модели, которые помогают анализировать данные и исследовать закономерности, выявленные в процессе интеллектуального анализа данных.
Проверка модели путем создания диаграммы точности прогнозов или анализ кривой прибыли для моделей. Сравнение моделей с помощью классификационных матриц либо проверка набора данных и его моделей путем перекрестной проверки.
Создание прогнозов и запросы содержания существующей модели интеллектуального анализа данных. Построение запросов с неизвестным компонентом, а также настройка запросов для формирования прогнозов для полных таблиц внешних данных.
SQL Server Management Studio
После создания и развертывания моделей интеллектуального анализа данных на сервере можно использовать SQL Server Management Studio для управления базой данных SQL Server Analysis Services, в которую размещаются объекты интеллектуального анализа данных. Можно также продолжить выполнять задачи, в которых используется созданная модель, — исследование моделей, обработку новых данных и создание прогнозов.
Среда Management Studio также содержит редакторы запросов, которые можно использовать для разработки и выполнения запросов расширений интеллектуального анализа данных (DMX) или для работы с объектами интеллектуального анализа данных с помощью XMLA.
Преобразования и задачи интеллектуальной обработки данных служб Integration Services
SQL Server службы Integration Services предоставляют множество компонентов, поддерживающих интеллектуальный анализ данных.
Некоторые средства в службах Integration Services предназначены для автоматизации распространенных задач интеллектуального анализа данных, включая прогнозирование, создание и обработку моделей. Пример:
Создание пакета служб Integration Services, который автоматически обновляет модель при каждом обновлении набора данных новыми клиентами.
Выполнение сегментации клиентов или задание нестандартных настроек выборки записей вариантов.
Автоматическое создание моделей на основе переданных параметров.
В пакетном рабочем процессе интеллектуальный анализ данных можно использовать в качестве вводных данных для других процессов. Пример:
Вероятностные значения, созданные моделью, могут использоваться для оценки показателей интеллектуального анализа текстовых данных, а также для других задач, требующих классификации.
Автоматическое создание прогнозов на основе предыдущих данных и использование полученных значений для оценки достоверности новых данных.
Использование логистической регрессии для сегментирования новых клиентов по уровням риска.
Дополнительные сведения см. в разделеСвязанные проекты для решений интеллектуального анализа данных
См. также:
Справочник по расширениям интеллектуального анализа данных
Задачи и инструкции по модели интеллектуального анализа данных
Задачи и инструкции средства просмотра моделей интеллектуального анализа данных
Решения для интеллектуального анализа данных
Обратная связь
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделеОтправить и просмотреть отзыв по