Rozszerzenia eksploracji danych
Data Mining Extensions ( DMX ) to język zapytań dla modeli eksploracji danych obsługiwanych przez produkt SQL Server Analysis Services firmy Microsoft .
Podobnie jak SQL, obsługuje język definicji danych, język manipulacji danymi i język zapytań o dane, wszystkie trzy ze składnią podobną do SQL. Podczas gdy instrukcje SQL działają na tabelach relacyjnych, instrukcje DMX działają na modelach eksploracji danych. Podobnie SQL Server obsługuje MDX dla baz danych OLAP . DMX służy do tworzenia i uczenia modeli eksploracji danych oraz do przeglądania, zarządzania i przewidywania na ich podstawie. DMX składa się z instrukcji języka definicji danych (DDL), instrukcji języka manipulacji danymi (DML) oraz funkcji i operatorów.
Zapytania
Zapytania DMX są formułowane przy użyciu instrukcji SELECT . Mogą wydobywać informacje z istniejących modeli eksploracji danych na różne sposoby.
Język definicji danych
Można użyć części języka definicji danych (DDL ) DMX
- Twórz nowe modele eksploracji danych i struktury eksploracji -
CREATE MINING STRUCTURE, CREATE MINING MODEL - Usuń istniejące modele eksploracji danych i struktury eksploracji -
DROP MINING STRUCTURE, DROP MINING MODEL - Eksport i import konstrukcji górniczych -
EKSPORT, IMPORT - Skopiuj dane z jednego modelu eksploracji do drugiego —
WYBIERZ DO
Język manipulacji danymi
Można użyć części języka manipulacji danymi (DML ) DMX
- Kolejowe modele górnictwa —
WSTAW DO - Przeglądaj dane w modelach eksploracji -
WYBIERZ Z - Dokonuj prognoz za pomocą modelu wyszukiwania -
WYBIERZ ... Z PRZEWIDYWANIA DOŁĄCZ
Przykład: zapytanie prognozujące
Ten przykład to zapytanie predykcyjne singleton, które przewiduje dla danego klienta, czy będzie on zainteresowany produktami kredytowymi na cele mieszkaniowe.
WYBIERZ [ Poszukujący pożyczki ] , PredictProbability ( [ Poszukujący pożyczki ] ) Z [ Drzewa decyzyjnego ] NATURALNE PRZEWIDYWANIE DOŁĄCZ ( WYBIERZ 35 AS [ Wiek ] , „Y” JAKO [ Właściciel domu ] , „M” AS [ Stan cywilny ] , „K ” AS [ płeć ] , 2 AS [ liczba posiadanych samochodów ] , 2 AS [ liczba dzieci ] , 18 AS [ liczba lat nauki ] )