【IT168 技术文档】在对数据挖掘模型创建查询时，可以创建内容查询，也可创建预测查询。内容查询提供有关分析时发现的模式的详细信息，预测查询使用模型中的模式来对新数据进行预测。例如，时序模型的内容查询可能提供有关检测到的周期性结构的其他详细信息，而预测查询可能给出接下来 5-10 个时间段的预测。也可以使用查询来检索有关模型的元数据。
时序模型的内容查询
模型内容查询可以提供有关模型的基本信息，例如创建模型时使用的参数、上次处理模型的时间。以下示例说明了使用数据挖掘架构行集查询模型内容的基本语法。
示例查询 1：检索模型的周期提示
通过查询 ARIMA 树或 ARTxp 树可以检索在时序内找到的周期。但是，已完成的模型中的周期可能与创建模型时指定为提示的周期不同。若要检索创建模型时作为参数提供的提示，可以使用以下 DMX 语句来查询挖掘模型内容架构行集：
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = '<model name>'部分结果：
COMPLEXITY_PENALTY=0.1,MINIMUM_SUPPORT=10,PERIODICITY_HINT={1,3},….
默认周期提示为 {1}，将出现在所有模型中；此示例模型是使用可能不在最终模型中出现的附加提示创建的。
注意：
此处已将结果截断以提高可读性。
示例查询 2：检索 ARIMA 模型的公式
通过查询单个树中的任何节点，可以检索 ARIMA 模型的公式。请记住，ARIMA 模型中的每个树都表示不同的周期，如果有多个数据序列，则每个数据序列都将有自己的周期树集。因此，若要检索特定数据序列的公式，必须先标识树。
例如，TA 前缀表示该节点是 ARIMA 树的一部分，而 TS 前缀用于 ARTXP 树。通过查询 NODE_TYPE 值为 27 的节点的模型内容可以找到所有的 ARIMA 根树。也可以使用 ATTRIBUTE_NAME 的值找到特定数据序列的 ARIMA 根节点。该查询示例找到表示 R250 型号在 Europe 地区销售数量的 ARIMA 节点。
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE ATTRIBUTE_NAME = 'R250 Europe: Quantity"
AND NODE_TYPE = 27通过使用该节点ID，可以检索关于该树的 ARIMA 公式的详细信息。下面的 DMX 语句检索该数据序列的
ARIMA 公式的缩写形式。该语句还从嵌套表 NODE_DISTRIBUTION 中检索截获。在此示例中，通过引用该节点的唯一 IDTA00000007 获取公式。但是，您需要使用不同的节点 ID，这样您可能会从模型中获得稍有不同的结果。
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE
FROM NODE_DISTRIBUTION) as t
FROM Forecasting.CONTENT
WHERE NODE_NAME = 'TA00000007'示例结果：
短公式 t.ATTRIBUTE_NAME t.ATTRIBUTE_VALUE
R250 Europe:Quantity(Intercept)
15.24….
ARIMA (2,0,7)x(1,0,2)(12)
R250 Europe:Quantity(Periodicity)
1
ARIMA (2,0,7)x(1,0,2)(12)
R250 Europe:Quantity(Periodicity)
12
有关如何解释此信息的详细信息，请参阅时序模型的挖掘模型内容（Analysis Services - 数据挖掘）。
