Microsoft Generic Content Tree Anzeiger (Datenanalyse)

Der Microsoft Generic Content Tree Viewer zeigt detaillierte Informationen zum Inhalt eines Data Mining-Modus in einem standardisierten HTML-Tabellenformat an. Diese Ansicht ist nützlich, da sie die zugrunde liegende Struktur des Modells sowie Details zu Koeffizienten, die Verteilung von Werten und vieles mehr verfügbar macht.

Der tatsächliche Inhalt, der in der Tabelle angezeigt wird, variiert je nach verwendetem Algorithmus und kann Spalten, Regeln, Eigenschaften, Attribute, Knoten und Formeln enthalten. Weitere Informationen zu Modellinhalten und zur Interpretation der Informationen für jeden Modelltyp finden Sie unter Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining).For more information about model content, and how to interpret the information for each model type, see Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining).

Die informationen, die im Viewer angezeigt werden, verwenden eine allgemeine Struktur, die auf dem Inhaltsschema-Rowset für Miningmodelle basiert. Das Inhaltsschema-Rowset ist ein generisches Framework zum Speichern von Mustern, Statistiken und anderen Inhalten eines Data Mining-Modells. Eine Liste der Spalten im Data Mining-Schema-Rowset für Miningmodelle finden Sie unter DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT Rowset.

Optionen

Knotenbeschriftung (eindeutige ID)
In diesem Bereich wird eine Liste aller Knoten im ausgewählten Miningmodell angezeigt. Die Art und Weise, in der die Knoten in der Baumstruktur angeordnet sind, unterscheidet sich je nach Typ des Modells, das Sie betrachten.

Sie können auf jeden Knoten klicken, um Details zum Knoten im Bereich "Knotendetails " anzuzeigen.

Knotendetails
Zeigt detaillierte Informationen zum Inhalt des ausgewählten Knotens an. Jeder Knoten speichert seine Informationen in einem standardisierten Format, aber der Inhalt und die Bedeutung jeder Zeile der Tabelle hängt vom Typ des Modells oder Typs des angezeigten Knotens ab. Die Informationen, die für einen Knoten gespeichert sind, der eine Regel in einem Zuordnungsmodell darstellt, enthalten beispielsweise andere Informationen als bei einem Knoten, der einen Baum in einem Entscheidungsbaum-Modell darstellt.

Informationen zum Interpretieren der Knoteninformationen für einen bestimmten Modelltyp finden Sie unter Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining).For information about how to interpret the node information for a specific model type, see Mining Model Content (Analysis Services - Data Mining).

Siehe auch

Data Mining-Algorithmen (Analysis Services - Data Mining)
Miningmodell-Viewer (Data Mining Model Designer)
Data Mining-Abfragen