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Puede usar el Asistente para minería de datos de Microsoft SQL Server Analysis Services para crear una estructura de minería de datos que use datos de un modelo multidimensional. Los modelos de minería de datos basados en cubos OLAP pueden usar la columna y los valores de tablas de hechos, dimensiones y grupos de medida como atributos para el análisis.
Para crear una nueva estructura de minería de datos OLAP
En el Explorador de soluciones de SQL Server Data Tools (SSDT), haga clic con el botón derecho en la carpeta Estructuras de minería de datos de un proyecto de Analysis Services y, a continuación, haga clic en Nueva estructura de minería de datos para abrir el Asistente para minería de datos.
En la página Bienvenido al Asistente para minería de datos, haga clic en Siguiente.
En la página Seleccionar el método de definición , seleccione Desde el cubo existente y, a continuación, haga clic en Siguiente.
Si recibe un error con el mensaje, No se puede recuperar una lista de algoritmos de minería de datos admitidos, abra el cuadro de diálogo Propiedades del proyecto y compruebe que ha especificado el nombre de una instancia de Analysis Services que admite modelos multidimensionales. No se pueden crear modelos de minería de datos en una instancia de Analysis Services que admita el modelado tabular.
En la página Crear la estructura de minería de datos , decida si va a crear solo una estructura de minería de datos o una estructura de minería de datos más un modelo de minería de datos relacionado. Por lo general, es más fácil crear un modelo de minería de datos al mismo tiempo, de modo que se le pida que incluya las columnas necesarias.
Si va a crear un modelo de minería de datos, seleccione el algoritmo de minería de datos que desea usar y, a continuación, haga clic en Siguiente. Para obtener más información sobre cómo elegir un algoritmo, consulte Algoritmos de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).
En la página Seleccionar la dimensión de cubo de origen, en Seleccionar una dimensión de cubo de origen, busque la dimensión que contiene la mayoría de los datos del caso.
Por ejemplo, si intenta identificar agrupaciones de clientes, puede elegir la dimensión Customer; Si está intentando analizar las compras entre transacciones, puede elegir la dimensión Detalles del pedido de ventas por Internet. No está restringido a usar solo los datos de esta dimensión, pero debe contener atributos importantes para usarlos en el análisis.
Haga clic en Next.
En la página Seleccionar la Clave del Caso, en Atributos, seleccione el atributo que será la clave de la estructura de minería, y a continuación, haga clic en Siguiente.
Normalmente, el atributo que se usa como clave para la estructura de minería de datos también es una clave para la dimensión y se seleccionará previamente.
En la página Seleccionar columnas de nivel de caso, en Atributos y medidas relacionados, seleccione los atributos y medidas que contienen valores que desea agregar a la estructura de minería como datos de caso. Haga clic en Next.
En la página Especificar el uso de columnas del modelo de minería, bajo estructura del modelo de minería, establezca primero la columna predecible y, a continuación, elija columnas para usarlas como entradas.
Seleccione la casilla de la columna situada más a la izquierda para incluir los datos en la estructura de minería. Puede incluir columnas en la estructura que usará como referencia, pero no usarlas para el análisis.
Active la casilla de la columna Entrada para usar el atributo como una variable en el análisis.
Active la casilla de la columna Predecir solo para los atributos de predicción.
Tenga en cuenta que las columnas designadas como claves no se pueden usar para la entrada o predicción.
Haga clic en Next.
En la página Especificar el uso de columnas del modelo de minería, también puede agregar y eliminar tablas anidadas a la estructura de minería usando Agregar tablas anidadas y Tablas anidadas.
En un modelo de minería de datos OLAP, una tabla anidada es otro conjunto de datos dentro del cubo que tiene una relación uno a varios con la dimensión que representa los atributos de caso. Por lo tanto, cuando se abre el cuadro de diálogo, selecciona previamente los grupos de medida que ya están relacionados con la dimensión seleccionada como tabla de casos. En este momento, elegiría una dimensión diferente que contenga información adicional útil para el análisis.
Por ejemplo, si está analizando clientes, usaría la dimensión [Customer] como tabla de casos. Para la tabla anidada, puede agregar el motivo que los clientes mencionan al realizar una compra, que se incluye en la dimensión [Sales Reason].
Si agrega datos anidados, debe especificar dos columnas adicionales:
Clave de la tabla anidada: debe seleccionarse previamente en la página , Seleccionar clave de tabla anidada.
Los atributos que se van a usar para el análisis: la página Seleccionar columnas de tabla anidada proporciona una lista de medidas y atributos en la selección de tabla anidada.
Para cada atributo que incluya en el modelo, active la casilla de la columna izquierda.
Si solo desea usar el atributo para el análisis, marque Entrada.
Si desea incluir la columna como uno de los atributos de predicción del modelo, seleccione Predecir.
Cualquier elemento que se incluya en la estructura pero no se especifique como un atributo de entrada o predecible se agrega a la estructura con la marca
Ignore; esto significa que los datos se procesan al compilar el modelo, pero no se usan en el análisis y solo están disponibles para la obtención de detalles. Esto puede ser útil si desea incluir detalles como nombres de cliente, pero no quiere usarlos en el análisis.
Haga clic en Finalizar para cerrar la parte del asistente que funciona con tablas anidadas. Puede repetir el proceso para agregar varias columnas anidadas.
En la página Especificar contenido y tipo de datos de columnas, en Estructura del modelo de minería, establezca el tipo de contenido y el tipo de datos de cada columna.
Nota:
Los modelos de minería de datos OLAP no admiten el uso de la característica Detectar para detectar automáticamente si una columna contiene datos continuos o discretos.
Haga clic en Next.
En la página Slice Source Cube (Cubo de origen de segmento ), puede filtrar los datos que se usan para crear la estructura de minería de datos.
La segmentación del cubo permite restringir los datos que se usan para compilar el modelo. Por ejemplo, podría crear modelos independientes para cada región segmentando en la jerarquía de geografía y
Dimensión: elija una dimensión relacionada en la lista desplegable.
Jerarquía: seleccione el nivel de la jerarquía de dimensiones en la que desea aplicar el filtro. Por ejemplo, si va a segmentar por la dimensión [Geography], puede elegir un nivel de jerarquía como [Nombre del país en la región].
Operador: elija un operador de la lista.
Expresión de filtro: escriba un valor o expresión para que actúe como condición de filtro o use la lista desplegable para seleccionar un valor de la lista de miembros en el nivel especificado de la jerarquía.
Por ejemplo, si seleccionó [Geography] como dimensión y [Region Country Name] como nivel de jerarquía, la lista desplegable contiene todos los países o regiones válidos que puede usar como condición de filtro. Puede hacer selecciones múltiples. Como resultado, los datos en la estructura de minería estarán limitados a los datos del cubo de estas áreas geográficas.
Parámetros: omita esta casilla. Este cuadro de diálogo admite varios escenarios de filtrado de cubos y esta opción no es relevante para crear una estructura de minería de datos.
Haga clic en Next.
En la página Dividir datos en conjuntos de entrenamiento y pruebas, especifique un porcentaje de datos de la estructura de minería que se van a reservar para las pruebas o especifique el número máximo de casos de prueba. Haga clic en Next.
Si especifica ambos valores, los límites se combinan para usar el más bajo.
En la página Finalización del Asistente , proporcione un nombre para la nueva estructura de minería de datos OLAP y el modelo de minería de datos inicial.
Haga clic en Finalizar
En la página Finalización del Asistente, también tiene la opción de crear una dimensión del modelo de minería de datos y/o un cubo utilizando la dimensión del modelo de minería de datos. Estas opciones solo se admiten para los modelos creados con los algoritmos siguientes:
Algoritmo de agrupación en clústeres de Microsoft
Algoritmo de árboles de decisión de Microsoft
Algoritmo de reglas de asociación de Microsoft
Crear dimensión del modelo de minería: active esta casilla y proporcione un nombre para la dimensión del modelo de minería. Cuando usas esta opción, se crea una nueva dimensión dentro del cubo original que se utilizó para construir la estructura de minería. Puede usar esta dimensión para explorar en profundidad y realizar análisis adicionales. Dado que la dimensión se encuentra dentro del cubo, la dimensión se asigna automáticamente a la dimensión de datos Case.
Crear cubo utilizando la dimensión del modelo de minería: active esta casilla y proporcione un nombre para el nuevo cubo. Al usar esta opción, se crea un nuevo cubo que contiene las dimensiones existentes que se usaron en la creación de la estructura y la nueva dimensión de minería de datos que contiene los resultados del modelo.