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Processando objetos de mineração de dados

Um objeto de mineração de dados é apenas um contêiner vazio até que tenha sido processado. O processamento de um modelo de mineração de dados também é chamado treinamento.

Processando estruturas de mineração: Uma estrutura de mineração obtém dados de uma fonte de dados externa, conforme definido pelas associações de coluna e metadados de uso, e lê os dados. Esses dados são lidos na íntegra e analisados para extrair várias estatísticas. O Analysis Services armazena uma representação compacta dos dados, que é adequada para análise por algoritmos de mineração de dados, em um cache local. Você pode manter esse cache ou excluí-lo depois que seus modelos tiverem sido processados. Por padrão, o cache é armazenado. Para obter mais informações, consulte Processar uma estrutura de mineração.

Processando modelos de mineração: Um modelo de mineração está vazio, contendo apenas definições, até que seja processado. Para processar um modelo de mineração, a estrutura de mineração na qual ela se baseia deve ter sido processada. O modelo de mineração obtém os dados do cache da estrutura de mineração, aplica todos os filtros que podem ter sido criados no modelo e, em seguida, passa o conjunto de dados por meio do algoritmo para detectar padrões. Depois que o modelo é processado, o modelo armazena apenas os resultados do processamento, não os dados em si. Para obter mais informações, consulte Processar um modelo de mineração.

O diagrama a seguir ilustra o fluxo de dados quando uma estrutura de mineração é processada e quando um modelo de mineração é processado.

Processamento de dados: origem para estrutura para modelo

Exibindo os resultados do processamento

Depois que uma estrutura de mineração é processada, ela contém uma representação compacta dos dados para uso na análise estatística. Se o cache não tiver sido limpo, você poderá acessar os dados nesse cache das seguintes maneiras:

Depois que um modelo de mineração é processado, ele contém apenas os padrões derivados da análise e mapeamentos dos resultados do modelo para os dados de treinamento armazenados em cache. Você pode procurar ou consultar os resultados do modelo, chamado conteúdo do modelo ou consultar os casos de modelo e estrutura, se eles tiverem sido armazenados em cache.

O conteúdo do modelo para cada modelo de mineração depende do algoritmo que foi usado para criá-lo. Por exemplo, se um modelo for um modelo de clustering e outro for um modelo de árvores de decisão, o conteúdo do modelo será muito diferente, embora os modelos usem exatamente os mesmos dados. Para obter mais informações, consulte Conteúdo do Modelo de Mineração (Analysis Services – Mineração de Dados).

Requisitos de processamento

Os requisitos de processamento podem ser diferentes dependendo se os modelos de mineração são baseados apenas em dados relacionais ou na fonte de dados multidimensional.

Para a fonte de dados relacional, o processamento requer apenas que você crie dados de treinamento e execute algoritmos de mineração nesses dados. No entanto, os modelos de mineração baseados em objetos OLAP, como dimensões e medidas, exigem que os dados subjacentes estejam em um estado processado. Isso pode exigir que os objetos multidimensionais sejam processados para preencher o modelo de mineração.

Para obter mais informações, consulte Requisitos e considerações de processamento (mineração de dados).

Consulte Também

Consultas de detalhamento (mineração de dados)
Estruturas de mineração (Analysis Services – Mineração de dados)
Modelos de mineração (Analysis Services – Mineração de dados)
Arquitetura lógica (Analysis Services – Mineração de dados)

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