第 3 课：处理购物篮挖掘结构

2017-03-06

在本课中，你将使用 AdventureWorksDW2012 示例数据库中的 INSERT INTO （DMX）语句和 vAssocSeqLineItems 和 vAssocSeqOrders 来处理在第 1 课中创建的挖掘结构和挖掘模型：创建市场篮挖掘结构和第 2 课：将挖掘模型添加到市场篮挖掘结构。

处理挖掘结构时，Analysis Services 会读取源数据并生成支持挖掘模型的结构。处理挖掘模型时，挖掘结构定义的数据将通过所选的数据挖掘算法传递。该算法搜索趋势和模式，然后将此信息存储在挖掘模型中。因此，挖掘模型不包含实际源数据，而是包含算法发现的信息。有关处理挖掘模型的详细信息，请参阅处理要求和注意事项（数据挖掘）。

仅当更改结构列或更改源数据时，才必须重新处理挖掘结构。如果将挖掘模型添加到已处理的挖掘结构，则可以使用该 INSERT INTO MINING MODEL 语句对现有数据训练新的挖掘模型。

由于 Market Basket 挖掘结构包含嵌套表，因此必须使用嵌套表结构定义要训练的挖掘列，并使用 SHAPE 命令定义从源表拉取训练数据的查询。

INSERT INTO 语句

若要训练市场篮挖掘结构及其关联的挖掘模型，请使用 INSERT INTO （DMX）语句。语句中的代码可以分为以下部分。

确定挖掘结构
列出挖掘结构中的列
使用 SHAPE 定义训练数据

下面是INSERT INTO语句的通用示例：

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]  
(  
   <mining structure columns>  
   [<nested table>]  
   ( SKIP, <skipped column> )  
)  
SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

代码的第一行标识要训练的挖掘结构：

INSERT INTO MINING STRUCTURE [<mining structure name>]

代码的接下几行指定了由挖掘结构定义的列。必须列出挖掘结构中的每个列，并且每个列必须映射到源查询数据中包含的列。可用于 SKIP 忽略源数据中存在但不存在于挖掘结构中的列。有关如何使用SKIP的详细信息，请参阅 INSERT INTO （DMX）。

(  
   <mining structure columns>  
   [<nested table>]  
   ( SKIP, <skipped column> )  
)

代码的最后一行定义将用于训练挖掘结构的数据。由于源数据包含在两个表中，因此将用于 SHAPE 关联表。

SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],''<nested SELECT statement>'')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

在本课中，你将用于 OPENQUERY 定义源数据。有关定义源数据查询的其他方法的信息，请参阅 <源数据查询>。

课程任务

在本课中，你将执行以下任务：

处理市场购物篮数据挖掘结构

处理市场购物篮数据挖掘结构

使用 INSERT INTO 处理挖掘结构

在 对象资源管理器中，右键单击 Analysis Services 实例，指向 “新建查询”，然后单击 “DMX”。

查询编辑器打开后，将包含一个新的空白查询。
将 INSERT INTO 语句的泛型示例复制到空白查询中。
替换以下内容：
```
[<mining structure>]  
```
替换为：
```
Market Basket  
```
替换以下内容：
```
<mining structure columns>  
[<nested table>]  
( SKIP, <skipped column> )  
```
替换为：
```
[OrderNumber],  
[Products]   
(SKIP, [Model])  
```
在语句中， Products 引用 SHAPE 语句定义的 Products 表。 SKIP 用于忽略源数据中作为键存在的 Model 列，但未由挖掘结构使用。

替换以下内容：

SHAPE {  
  OPENQUERY([<datasource>],'<SELECT statement>') }  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([<datasource>],'<nested SELECT statement>')  
}  
RELATE [<case key>] TO [<foreign key>]  
) AS [<nested table>]

替换为：

SHAPE {  
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber  
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')  
}  
RELATE OrderNumber to OrderNumber   
) AS [Products]

源查询引用 AdventureWorksDW2012 示例项目中定义的 AdventureWorksDW2012 数据源。它使用此数据源访问 vAssocSeqLineItems 和 vAssocSeqOrders 视图。这些视图包含将用于训练挖掘模型的源数据。如果尚未创建此项目或这些视图，请参阅基本数据挖掘教程。

你将在SHAPE命令中使用OPENQUERY来定义两个查询。第一个查询定义父表，第二个查询定义嵌套表。这两个表通过两个表中都存在的 OrderNumber 列而相关。

完整语句现在应如下所示：

INSERT INTO MINING STRUCTURE [Market Basket]  
(  
   [OrderNumber],[Products] (SKIP, [Model])  
)  
SHAPE {  
  OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber  
            FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')}  
APPEND  
(   
  {OPENQUERY([Adventure Works DW],'SELECT OrderNumber, Model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')  
}  
RELATE OrderNumber to OrderNumber   
) AS [Products]

在“ 文件 ”菜单上，单击“ 保存 DMXQuery1.dmx As”。
在“ 另存为 ”对话框中，浏览到相应的文件夹，并命名该文件 Process Market Basket.dmx。
在工具栏上，单击“ 执行 ”按钮。

查询完成运行后，可以查看找到的模式和项集、查看关联或按项集、概率或重要性进行筛选。若要查看此信息，请在 SQL Server Management Studio 中右键单击数据模型的名称，然后单击“ 浏览”。

在下节课中，您将基于添加到购物篮结构中的挖掘模型创建多个预测。

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第 4 课：执行市场购物篮分析预测

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第 3 课：处理购物篮挖掘结构

INSERT INTO 语句

课程任务

处理市场购物篮数据挖掘结构

使用 INSERT INTO 处理挖掘结构

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