為一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘模型定型后，可以通過(guò)使用 SQL Server Management Studio 或 Business Intelligence Development Studio 中提供的自定義查看器來(lái)瀏覽此模型。但是，如果您希望進(jìn)行預(yù)測(cè)或者從模型中獲取更深入的或更具體的信息，則必須依據(jù)此數(shù)據(jù)挖掘模型創(chuàng)建一個(gè)查詢。在以下情況下，查詢可幫助您更好地理解和處理模型中的信息：

　　進(jìn)行單個(gè)預(yù)測(cè)和批預(yù)測(cè)。

　　了解有關(guān)模型發(fā)現(xiàn)的模式的更多信息。

　　查看有關(guān)模型的特定模式或子集的詳細(xì)信息或定型事例。

　　在挖掘模型中鉆取到事例的詳細(xì)信息。

　　提取有關(guān)全部或部分模型和數(shù)據(jù)的公式、規(guī)則或統(tǒng)計(jì)信息。

　　SQL Server Analysis Services 提供用于創(chuàng)建查詢的圖形設(shè)計(jì)界面，以及一種稱為數(shù)據(jù)挖掘擴(kuò)展插件 (DMX) 的查詢語(yǔ)言，這種語(yǔ)言對(duì)于創(chuàng)建自定義預(yù)測(cè)和復(fù)雜查詢很有用。若要生成 DMX 預(yù)測(cè)查詢，可以使用 SQL Server Management Studio 和 Business Intelligence Development Studio 中均提供的查詢生成器。SQL Server Management Studio 中還提供了一組 DMX 查詢模板。

　　有關(guān)如何使用查詢生成器的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱使用預(yù)測(cè)查詢生成器創(chuàng)建 DMX 預(yù)測(cè)查詢。

　　有關(guān)如何使用 DMX 查詢模板的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱在 SQL Server Management Studio 中創(chuàng)建 DMX 查詢或如何在 SQL Server Management Studio 中使用模板。

　　預(yù)測(cè)查詢

　　許多數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的主要目標(biāo)是使用挖掘模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如，您可能要在十二月期間預(yù)測(cè)公司明年銷售的產(chǎn)品數(shù)量，或者可能要預(yù)測(cè)在某個(gè)廣告活動(dòng)后潛在客戶是否會(huì)購(gòu)買產(chǎn)品。

　　創(chuàng)建預(yù)測(cè)時(shí)，通常會(huì)提供一些新數(shù)據(jù)，并要求模型基于新數(shù)據(jù)生成一個(gè)預(yù)測(cè)。可以通過(guò)在“預(yù)測(cè)聯(lián)接”中將模型映射到一個(gè)外部數(shù)據(jù)源來(lái)以批方式進(jìn)行預(yù)測(cè)。或者，可以通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)“單獨(dú)”查詢一次提供一個(gè)值。

　　單獨(dú)預(yù)測(cè)查詢和批預(yù)測(cè)查詢都使用 PREDICTION JOIN 語(yǔ)法來(lái)定義新數(shù)據(jù)：不同之處在于預(yù)測(cè)聯(lián)接輸入端的指定方式。在單獨(dú)查詢中，數(shù)據(jù)是作為查詢的一部分內(nèi)聯(lián)提供的。在批查詢中，數(shù)據(jù)來(lái)自使用 OPENQUERY 語(yǔ)法指定的外部數(shù)據(jù)源。有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱 OPENQUERY (DMX)。

　　此外，使用時(shí)序模型可以僅僅基于模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，即不需要提供任何新數(shù)據(jù)，而僅僅基于現(xiàn)有序列來(lái)請(qǐng)求預(yù)測(cè)。

　　下面提供有關(guān)如何創(chuàng)建上述每一類查詢的信息：

　　查詢類型  查詢選項(xiàng) 
　　單獨(dú)預(yù)測(cè)查詢
　　針對(duì)在查詢中鍵入的單個(gè)新事例或者多個(gè)新事例進(jìn)行預(yù)測(cè)。
 
　　批預(yù)測(cè)
　　將外部數(shù)據(jù)源中的新事例映射到模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。
 
　　時(shí)序預(yù)測(cè)
　　基于現(xiàn)有模型預(yù)測(cè)指定數(shù)目的將來(lái)步驟。

　　通過(guò)添加新數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)展現(xiàn)有模型，并基于組合序列來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　通過(guò)使用 REPLACE_MODEL_CASES 選項(xiàng)向新數(shù)據(jù)序列應(yīng)用現(xiàn)有模型。
 
　　除了預(yù)測(cè)特定值，例如，下個(gè)月的銷售額，或者要向客戶建議的產(chǎn)品，您還可以自定義預(yù)測(cè)查詢，以返回與預(yù)測(cè)有關(guān)的各種類型的信息。例如，知道預(yù)測(cè)正確的概率可能很有幫助，這樣您就可以決定是否向用戶提出建議。

　　若要自定義預(yù)測(cè)查詢所返回的信息，應(yīng)向查詢中添加“預(yù)測(cè)函數(shù)”。每個(gè)模型或查詢類型都支持特定的函數(shù)。例如，聚類分析模型支持特殊預(yù)測(cè)函數(shù)，這些函數(shù)提供有關(guān)模型創(chuàng)建的分組的額外詳細(xì)信息。時(shí)序模型支持計(jì)算隨時(shí)間的變化的預(yù)測(cè)函數(shù)。還有可處理幾乎所有模型類型的通用預(yù)測(cè)函數(shù)。有關(guān)不同查詢類型支持的預(yù)測(cè)函數(shù)的列表，請(qǐng)參閱將函數(shù)映射到查詢類型 (DMX)。有關(guān)預(yù)測(cè)函數(shù)的完整列表，請(qǐng)參閱數(shù)據(jù)挖掘擴(kuò)展插件 (DMX) 函數(shù)參考。

　　單獨(dú)查詢

　　如果要實(shí)時(shí)創(chuàng)建簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)，則單獨(dú)查詢很有用。例如，您可能通過(guò)使用網(wǎng)站從客戶那里獲取信息，然后使用這些數(shù)據(jù)返回預(yù)測(cè)，這些預(yù)測(cè)以特定于該客戶的建議信息的形式呈現(xiàn)。或者，您也可能分析電子郵件的內(nèi)容，然后使用現(xiàn)有分類模型來(lái)對(duì)電子郵件進(jìn)行分類，并相應(yīng)地傳送郵件。

　　單獨(dú)查詢不需要包含輸入的單獨(dú)表。只需將一行數(shù)據(jù)傳遞給模型，便會(huì)實(shí)時(shí)地返回一個(gè)預(yù)測(cè)。您還可以將單獨(dú)查詢擴(kuò)展為進(jìn)行多個(gè)預(yù)測(cè)，方法是鍵入包含單個(gè)事例的 SELECT 語(yǔ)句，再添加 UNION 運(yùn)算符，然后鍵入另一個(gè) SELECT 語(yǔ)句以指定另一個(gè)事例。

　　可以通過(guò)以下方式基于現(xiàn)有模型創(chuàng)建單獨(dú)查詢：

　　使用數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)器。

　　使用單獨(dú)查詢模板。

　　以編程方式或者在另一個(gè) Analysis Services 客戶端中創(chuàng)建 DMX 語(yǔ)句。

　　創(chuàng)建單獨(dú)查詢時(shí)，必須以 PREDICTION JOIN 的形式向模型提供新數(shù)據(jù)。這意味著即使不映射到實(shí)際表，也必須確保新數(shù)據(jù)與挖掘模型中的現(xiàn)有列匹配。如果新數(shù)據(jù)列與新數(shù)據(jù)完全匹配，則 Analysis Services 將自動(dòng)映射列。這稱為“NATURAL PREDICTION JOIN”。但是，如果列不匹配，或者新數(shù)據(jù)在類型和量上與模型所包含的數(shù)據(jù)并不相同，則必須指定模型映射中的哪些列映射到新數(shù)據(jù)，或者指定缺少的值。

　　批預(yù)測(cè)查詢

　　執(zhí)行預(yù)測(cè)聯(lián)接時(shí)，應(yīng)將模型映射到新數(shù)據(jù)源，之后 Analysis Services 將基于模型中的模式針對(duì)新數(shù)據(jù)中的每一行進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果表或其他外部數(shù)據(jù)源中有許多信息，并且您要使用經(jīng)過(guò)定型的模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，則預(yù)測(cè)聯(lián)接很有用。

　　可以通過(guò)以下方式基于現(xiàn)有模型創(chuàng)建批預(yù)測(cè)查詢：

　　使用數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)器。

　　使用模板。

　　以編程方式或者在另一個(gè) Analysis Services 客戶端中創(chuàng)建 DMX 語(yǔ)句。

　　如果通過(guò)使用數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)器來(lái)創(chuàng)建批預(yù)測(cè)查詢，則必須先將外部數(shù)據(jù)源定義為一個(gè)數(shù)據(jù)源視圖。

　　如果使用 DMX 來(lái)創(chuàng)建預(yù)測(cè)聯(lián)接，則可以通過(guò)使用 OPENQUERY、OPENROWSET 或 SHAPE 命令來(lái)指定外部數(shù)據(jù)源。DMX 模板中的默認(rèn)數(shù)據(jù)訪問(wèn)方法是 OPENQUERY。有關(guān)這些方法的信息，請(qǐng)參閱 <source data query>。

　　無(wú)論您如何定義外部數(shù)據(jù)，指定的數(shù)據(jù)源都必須包含其數(shù)據(jù)與模型中的數(shù)據(jù)類似的列。但是，新的信息可以是不完整的。例如，您的客戶列表可能包含年齡列，但不包含有關(guān)收入的信息。即使在為模型定型時(shí)使用了收入數(shù)據(jù)，仍可以將新數(shù)據(jù)映射到該模型并創(chuàng)建一個(gè)預(yù)測(cè)；但是，在某些情況下，缺少完整的信息可能會(huì)影響預(yù)測(cè)的質(zhì)量。

　　為獲得最佳結(jié)果，應(yīng)當(dāng)在新數(shù)據(jù)與模型之間聯(lián)接盡可能多的匹配列。但是，即使沒(méi)有匹配項(xiàng)，查詢也會(huì)成功。如果不聯(lián)接任何列，則查詢將返回邊緣預(yù)測(cè)，這與不含 PREDICTION JOIN 子句的語(yǔ)句 SELECT <predictable-column> FROM <model> 是等效的。

　　處理預(yù)測(cè)查詢的結(jié)果

　　預(yù)測(cè)查詢與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的查詢不同。您添加到查詢中的每個(gè)預(yù)測(cè)函數(shù)都返回它自己的行集。因此，當(dāng)您針對(duì)一個(gè)事例進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，結(jié)果可能是一個(gè)預(yù)測(cè)的值，以及包含其他詳細(xì)信息的幾個(gè)嵌套表列。

　　只要在一個(gè)查詢中組合多個(gè)函數(shù)，返回結(jié)果都將組合為一個(gè)分層行集。但是，如果提供程序無(wú)法處理分層的行集，則可以通過(guò)在預(yù)測(cè)查詢中使用 FLATTEN 關(guān)鍵字來(lái)對(duì)結(jié)果進(jìn)行平展處理。

　　時(shí)序挖掘模型中的預(yù)測(cè)

　　在使用新數(shù)據(jù)和創(chuàng)建預(yù)測(cè)的方法這一方面，時(shí)序模型具有更高的靈活性。您既可以在需要?jiǎng)?chuàng)建預(yù)測(cè)時(shí)使用此模型，也可以向模型提供新數(shù)據(jù)，以基于最近的趨勢(shì)更新預(yù)測(cè)。如果您添加新數(shù)據(jù)，則可以指定新數(shù)據(jù)的使用方式，以擴(kuò)展或更換模型事例。

　　擴(kuò)展模型事例時(shí)，應(yīng)向時(shí)序模型添加新的事實(shí)數(shù)據(jù)，從而使進(jìn)一步的預(yù)測(cè)基于新的組合序列。更換模型事例時(shí)，應(yīng)保留定型后的模型，但將基礎(chǔ)事例更換為新的一組事例數(shù)據(jù)。

　　無(wú)論您使用那種方法，預(yù)測(cè)的起點(diǎn)都總是原始序列的終點(diǎn)。

　　例如，假定您有一個(gè)現(xiàn)有的時(shí)序模型，它的上一年銷售數(shù)據(jù)已定型。收集了幾個(gè)月的新銷售數(shù)據(jù)后，您決定更新今年的銷售預(yù)測(cè)。您可以添加新數(shù)據(jù)并擴(kuò)展模型以進(jìn)行新預(yù)測(cè)，從而創(chuàng)建更新模型的預(yù)測(cè)聯(lián)接。

　　或者，可以基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成模型，然后創(chuàng)建將事例數(shù)據(jù)更換為新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)聯(lián)接。這在某些情況下是很有用的，例如，當(dāng)一個(gè)存儲(chǔ)缺少很多數(shù)據(jù)，并且您希望使用基于其他存儲(chǔ)數(shù)據(jù)生成的模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)。有關(guān)如何在時(shí)序模型上創(chuàng)建預(yù)測(cè)聯(lián)接的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱“查詢時(shí)序模型”或 PredictTimeSeries (DMX)。

　　內(nèi)容查詢

　　內(nèi)容查詢是一種提取有關(guān)內(nèi)部統(tǒng)計(jì)信息以及挖掘模型結(jié)構(gòu)信息的一種方式。有時(shí)，內(nèi)容查詢可提供在查看器中不易查看的詳細(xì)信息。您還可以使用內(nèi)容查詢的結(jié)果以編程方式提取信息以供他用。例如，可以提取公式或概率進(jìn)行自己的計(jì)算，或者檢索有關(guān)模型中的事例的可操作信息。

　　查詢類型  查詢選項(xiàng) 
　　SELECT FROM <模型>.CASES
　　查找用于定型或測(cè)試模型的事例。鉆取到數(shù)據(jù)，包括基礎(chǔ)挖掘結(jié)構(gòu)中的列。
 
　　SELECT FROM <結(jié)構(gòu)>.CASES
　　查看結(jié)構(gòu)中包含的所有數(shù)據(jù)，包括特定挖掘模型中不包括的列。
 
　　SELECT FROM <模型>.CONTENT
　　檢索有關(guān)模型中特定節(jié)點(diǎn)的詳細(xì)信息，包括規(guī)則和公式、支持和方差統(tǒng)計(jì)信息等。
 
　　SELECT FROM <模型>.DIMENSIONCONTENT
　　支持對(duì)數(shù)據(jù)挖掘維度的查詢。

　　此查詢類型主要供內(nèi)部使用。如果您開(kāi)發(fā)自己的插件算法，則可使用此語(yǔ)法測(cè)試您的模型。

　　并非所有算法都支持此功能。是否支持將通過(guò) MINING_SERVICES 架構(gòu)行集中的一個(gè)標(biāo)志來(lái)指示。
 
　　一些模型內(nèi)容在所有算法中都是標(biāo)準(zhǔn)的。但是，通常而言，每個(gè)模型的內(nèi)容都依賴于用來(lái)生成模型的算法。因此，在創(chuàng)建內(nèi)容查詢時(shí)，必須了解模型中哪些類型的信息是最有用的。

　　例如，如果創(chuàng)建一個(gè)使用 SELECT FROM <model>.CONTENT 語(yǔ)法的查詢，則根據(jù)模型是順序分析和聚類分析模型、決策樹模型還是時(shí)序模型，此查詢會(huì)返回差異很大的信息。對(duì)于關(guān)聯(lián)模型，您可能要檢索特定規(guī)則的說(shuō)明，以便可以在自定義應(yīng)用程序中使用規(guī)則，而在時(shí)序或順序分析和聚類分析模型中，您可能要查找有關(guān)模型所檢測(cè)的時(shí)間模式的更多信息。

　　以下部分提供了一些示例，以說(shuō)明可以從內(nèi)容查詢中獲得的信息的廣度和深度；但是，有關(guān)挖掘模型內(nèi)容以及特定于每種模型類型的內(nèi)容的信息，請(qǐng)參閱挖掘模型內(nèi)容（Analysis Services - 數(shù)據(jù)挖掘）。

　　示例 1：關(guān)聯(lián)模型中的內(nèi)容查詢

　　可以使用 SELECT FROM <模型>.CONTENT 語(yǔ)句來(lái)返回不同類型的內(nèi)容，具體取決于所查詢的模型的類型。對(duì)于關(guān)聯(lián)模型，表示規(guī)則的節(jié)點(diǎn)具有 NODE_TYPE 值 8，而項(xiàng)集則具有 NODE_TYPE 值 7。因此，下面的查詢將返回最前面的 10 個(gè)項(xiàng)集，這些項(xiàng)集按支持度排序（默認(rèn)排序順序）。

　　SELECT TOP 10 NODE_DESCRIPTION, NODE_PROBABILITY, SUPPORT
　　　　FROM <model>.CONTENT WHERE NODE_TYPE = 7下面的示例返回三個(gè)列：節(jié)點(diǎn)的 ID、完整規(guī)則以及項(xiàng)集右側(cè)的產(chǎn)品，也就是被預(yù)測(cè)將作為項(xiàng)集的一部分與其他某些產(chǎn)品關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品。

　　FLATTENED 關(guān)鍵字表示嵌套行集應(yīng)轉(zhuǎn)換為平面表。表示規(guī)則右側(cè)產(chǎn)品的屬性包含在 NODE_DISTRIBUTION 表中；因此，我們通過(guò)添加長(zhǎng)度大于 2 的要求來(lái)僅檢索包含屬性名的行。使用一個(gè)簡(jiǎn)單的字符串函數(shù)從第三列中刪除模型的名稱。通常，模型名稱總是作為嵌套列的值的前綴。WHERE 子句指定 NODE_TYPE 的值應(yīng)當(dāng)為 8，這表示僅僅檢索規(guī)則。

SELECT FLATTENED NODE_UNIQUE_NAME , NODE_DESCRIPTION,
     (SELECT RIGHT(ATTRIBUTE_NAME, (LEN(ATTRIBUTE_NAME)-LEN('Association model name')))
FROM NODE_DISTRIBUTION
WHERE LEN(ATTRIBUTE_NAME)>2
)
AS RightSideProduct
FROM [Association model name].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 8
  ORDER BY NODE_SUPPORT DESC有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱查詢關(guān)聯(lián)模型（Analysis Services &ndash; 數(shù)據(jù)挖掘）。

　　示例 2：決策樹模型的內(nèi)容查詢

　　查詢模型內(nèi)容非常重要的一種情況是：您想返回規(guī)則，說(shuō)明預(yù)測(cè)該狀態(tài)的原因，從而對(duì)預(yù)測(cè)查詢執(zhí)行進(jìn)一步的操作。例如，可以通過(guò)使用如下語(yǔ)法向查詢中添加預(yù)測(cè)函數(shù) PredictNodeId，以獲取包含規(guī)則的節(jié)點(diǎn)的 ID：

SELECT  Predict([College Plans]), PredictNodeID([College Plans])
FROM [College Plans Tree]PREDICTION JOIN
  <input rowset> 對(duì)于決策樹模型，標(biāo)題包含指向輸出的路徑的說(shuō)明。因此，一旦您具有包含輸出的節(jié)點(diǎn)的 ID，就可通過(guò)創(chuàng)建如下所示的內(nèi)容查詢來(lái)檢索說(shuō)明此預(yù)測(cè)的規(guī)則或路徑：

SELECT NODE_CAPTION
FROM [College Plans Tree]
WHERE NODE_UNIQUE_NAME= '<node id>'