Procesamiento de objetos de minería de datos

Un objeto de minería de datos es solo un contenedor vacío hasta que se haya procesado. El procesamiento de un modelo de minería de datos también se denomina entrenamiento.

Procesamiento de estructuras de minería de datos: Una estructura de minería de datos obtiene datos de un origen de datos externo, tal como se define en los enlaces de columna y los metadatos de uso, y lee los datos. Estos datos se leen en su totalidad y, a continuación, se analizan para extraer diversas estadísticas. Analysis Services almacena una representación compacta de los datos, que es adecuada para el análisis por algoritmos de minería de datos, en una memoria caché local. Puede conservar esta memoria caché o eliminarla una vez procesados los modelos. De forma predeterminada, la memoria caché se almacena. Para obtener más información, vea Procesar una estructura de minería.

Procesamiento de modelos de minería de datos: Un modelo de minería de datos está vacío, que contiene solo definiciones, hasta que se procesa. Para procesar un modelo de minería de datos, se debe haber procesado la estructura de minería de datos en la que se basa. El modelo de minería de datos obtiene los datos de la caché de la estructura de minería de datos, aplica los filtros que se pueden haber creado en el modelo y, a continuación, pasa el conjunto de datos a través del algoritmo para detectar patrones. Una vez procesado el modelo, el modelo almacena solo los resultados del procesamiento, no los datos en sí. Para obtener más información, consulte Procesar un modelo de minería.

En el siguiente diagrama se ilustra el flujo de datos cuando se procesa una estructura de minería y cuando se procesa un modelo de minería.

Visualización de los resultados del procesamiento

Una vez procesada una estructura de minería de datos, contiene una representación compacta de los datos para su uso en el análisis estadístico. Si no se ha borrado la memoria caché, puede acceder a los datos de esta caché de las maneras siguientes:

• Crear una consulta de extensiones de minería de datos (DMX) en el modelo y explorar en profundidad la estructura. Para obtener más información, vea SELECT FROM <model>.CASES (DMX).

• Examinar un modelo basado en la estructura y usar una de las opciones de la interfaz de usuario para explorar en profundidad los casos de estructura. Para obtener más información, consulte Visores de modelos de minería de datos o Acceder a datos de casos desde un modelo de minería.

• Creación de una consulta DMX en los casos estructurales. Para obtener más información, vea SELECT FROM <structure>.CASOS.

Una vez procesado un modelo de minería de datos, solo contiene los patrones derivados del análisis y las asignaciones de los resultados del modelo a los datos de entrenamiento almacenados en caché. Puede examinar o consultar los resultados del modelo, denominado contenido del modelo, o puede consultar los casos de modelo y estructura, si se han almacenado en caché.

El contenido del modelo de cada modelo de minería de datos depende del algoritmo que se usó para crearlo. Por ejemplo, si un modelo es un modelo de agrupación en clústeres y otro es un modelo de árboles de decisión, el contenido del modelo es muy diferente aunque los modelos usen exactamente los mismos datos. Para obtener más información, vea Contenido del modelo de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).

Requisitos de procesamiento

Los requisitos de procesamiento pueden diferir en función de si los modelos de minería de datos se basan únicamente en datos relacionales o en el origen de datos multidimensional.

Para el origen de datos relacional, el procesamiento solo requiere que cree datos de entrenamiento y ejecute algoritmos de minería de datos en esos datos. Sin embargo, los modelos de minería de datos basados en objetos OLAP, como dimensiones y medidas, requieren que los datos subyacentes estén en un estado procesado. Esto puede requerir que los objetos multidimensionales se procesen para rellenar el modelo de minería de datos.

Para obtener más información, vea Requisitos y consideraciones de procesamiento (minería de datos).

Véase también

Consultas de obtención de detalles (minería de datos)
Estructuras de minería (Servicios de Análisis - Minería de Datos)
Modelos de minería de datos (Analysis Services - Data Mining)
Arquitectura lógica (Analysis Services - Minería de datos)