マイニングモデルの文書化 (Excel 用データマイニングアドイン)

[ドキュメントモデル] ボタン、[データマイニング] リボン

ドキュメントモデル ウィザードでは、作成したマイニングモデルに関する有用な情報を提供するレポートが作成されます。作成したモデルを文書化することで、モデルの生成に使用されるデータのソースを追跡したり、モデルがいつ処理されたかに関する追加情報を取得したり、モデルの結果に影響を与えるパラメーターの変更を追跡したりできます。

ドキュメントモデルウィザードの使用

[ データマイニング ] タブをクリックします。
[ モデルの使用状況] グループで、[ ドキュメントモデル] をクリックします。
[ モデルの選択 ] ダイアログボックスで、レポートするモデルを選択し、[ 次へ] をクリックします。 ドキュメントモデル ウィザードは、ドキュメント化するモデルごとに個別に実行する必要があります。
[ドキュメントの詳細の選択] ダイアログボックスで、[情報の入力] または [概要情報] の 2 つのオプションのいずれかを選択します。
[完了] をクリックします。
ウィザードは、指定されたレポートを含む新しいワークシートを自動的に作成します。" モデルドキュメント"、

レポートについて

データマイニングモデルを文書化するレポートを作成する場合は、概要を作成できます。この概要には、モデルの名前と説明を含む基本情報、または基になる構造に関する詳細とマイニングモデルに関する高度な情報を含む完全なレポートが含まれます。

モデルの作成に使用されたアルゴリズムに応じて、さまざまな種類の情報が提供されます。たとえば、関連付けモデルでは、生成されたアイテムセットとルールの数を把握することに関心があります。クラスタリングモデルの場合、クラスターの数の方が興味深くなります。

次の表に、オプションと、各オプションのレポートで提供される情報を示します。

注

レポート内の列は、既定で特定のサイズに設定されます。そのため、列名または値が非常に長い場合は、表示されないか、Excel で ### として表示される可能性があります。値を表示するには、行のサイズを変更します。セルが選択されている場合は、数式バーの右端にある二重矢印をクリックしてドラッグすると、完全な値または文字列が表示されます。

概要レポート


メタデータ	モデル名モデルの説明アルゴリズム名最後に処理された日付
モデルの結果	関連付け	アイテムセットの数ルールの数
	クラスタリング	クラスターの数各クラスターのサポート
	デシジョンツリー	ツリーの数各ツリー内のノードの数
	Linear regression (線形回帰)	ツリーの数 (常に 1) ノードの数 (常に 1)
	Naïve Bayes	重要な属性
	ニューラルネットワーク	入力ノードの数出力ノードの数非表示ノードの数
	シーケンスクラスタリング	クラスターの数

レポートの完成

完全なレポートには、概要レポートに含まれるすべてのものに加えて、モデルで使用されるデータの列と分析の結果に関する詳細情報が含まれています。


メタデータ	モデルメタデータ	アルゴリズムのパラメーターと値
	列メタデータ	列名使用方法データの種類コンテンツの種類値 (不連続値のリスト、または値の範囲)
モデル統計	連続するカラム	平均値最小値最大値二乗平均平方根誤差平均絶対誤差ロジットスコア回帰式 (線形回帰モデルの場合のみ)
	不連続列	合格の数失敗数ログスコア持ち上げる

注

SQL Server Analysis Services でサポートされている任意のモデルの種類を文書化できます。そのため、テーブル分析ツールを使用するか、データマイニングクライアントのウィザードを使用して作成できない一部のモデルの種類がテーブルに一覧表示されます。ただし、 高度なデータマイニングクエリエディターを使用して、すべてのモデルの種類を作成できます。詳細については、「クエリ (SQL Server データマイニングアドイン)」を参照してください。

こちらもご覧ください

マイニングモデルの配置とスケーリング (Excel 用データマイニングアドイン)

Last updated on 2017-03-06

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マイニング モデルの文書化 (Excel 用データ マイニング アドイン)

ドキュメント モデル ウィザードの使用