Nota
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Si applica a:
SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato sospeso in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.
Utilizzare la Creazione guidata per data mining per creare una nuova struttura di data mining, utilizzando i dati di un database relazionale o di un'altra origine, quindi salvare la struttura e i modelli correlati in un database SQL Server Analysis Services di Microsoft SQL Server.
Per creare una struttura di data mining relazionale
In Esplora soluzioni fare clic con il pulsante destro del mouse sulla cartella Strutture di data mining in un progetto SQL Server Analysis Services e quindi scegliere Nuova struttura di data mining.
Verrà visualizzata la procedura guidata di data mining.
Nella pagina Creazione guidata per il Data Mining, fare clic su Avanti.
Nella pagina Selezionare il metodo di definizione, selezionare Da un database relazionale o un data warehouse esistente e quindi fare clic su Avanti.
Nella pagina Selezionare la tecnica di data mining selezionare l'algoritmo di data mining che si desidera utilizzare e quindi fare clic su Avanti.
Per altre informazioni sugli algoritmi di data mining, vedere Algoritmi di data mining (Analysis Services - Data mining).
Nella pagina Selezione vista origine dati, in Visualizzazioni origine dati disponibili fare clic sulla vista origine dati che si desidera utilizzare e quindi su Avanti.
Per altre informazioni sulla creazione di una vista origine dati, vedere Viste origine dati nei modelli multidimensionali.
Nella pagina Specifica tipi di tabella, in Tabelle di input selezionare una tabella dei casi e una tabella nidificata.
Nella pagina Specificare i dati di addestramento, in Struttura del modello di data mining selezionare la chiave, l'input e le colonne prevedibili.
Dopo aver selezionato la colonna stimabile, è possibile fare clic sul pulsante Suggerisci per aprire la finestra di dialogo Suggerisci colonne correlate . È possibile accettare le colonne suggerite facendo clic su OK in questa finestra di dialogo per includere le colonne selezionate nella struttura di data mining oppure è possibile modificare prima le selezioni nella colonna Input e quindi fare clic su OK. Per ignorare i suggerimenti, fare clic su Annulla.
Fare clic su Avanti.
Nella pagina Specificare contenuto colonne e tipo di dati, nella sezione Struttura del modello di data mining, è possibile regolare il tipo di contenuto e il tipo di dati per ogni colonna.
Annotazioni
È possibile fare clic su Rileva per rilevare automaticamente se una colonna contiene dati continui o discreti. Dopo aver fatto clic su questo pulsante, il contenuto della colonna e i tipi di dati verranno aggiornati nelle colonne Tipo di contenuto e Tipo di dati . Per altre informazioni sui tipi di contenuto e sui tipi di dati, vedere Tipi di contenuto (data mining) e tipi di dati (data mining).
Fare clic su Avanti.
Nella pagina Completamento della procedura guidata, specificare un nome per la struttura di data mining e il modello di data mining iniziale correlato che verrà creato, quindi fare clic su Fine.