OLAP多维数据集监视数据维度

　　某些类型的业务问题要求使用聚合数据进行分析，而不是使用单个输入行。例如，假定某位客户从各个商店购买若干产品。你可能不仅想要通过各个特性对客户进行吩咐按，还想通过他们在商店中花费的总金额对其进行分段。挖掘模型需要来自客户进行的各个的聚合销售额，在包含该金额作为聚类分析挖掘模型的输入特性。当然，可以使用命名查询将这样的一列添加到客户表中，但如果销售信息表包含几十亿条记录，那么对关系数据源执行聚合操作会非常慢。你还应该考虑挖掘模型的可维护性，因为你可能需要定期对其进行处理。有一种比在关系数据源级别聚合数据更好的解决方案，哪种数据聚合方法比创建多维数据集更好呢？
　　由于Analysis Services可以帮助你创建多维数据集以及挖掘模型，因此它提供了一种方式来基于多维数据集创建挖掘模型。此类挖掘模型被称为OLAP挖掘模型，因为这种挖掘模型的数据源是多维数据集，而多维数据集包含OLAP监控数据。Analysis Services2012还提供了创建新多维数据集的功能，这些新多维数据集包含自创建的挖掘模型的内容以及原始多维数据集监控数据，这种分析可以帮助你更好地了解数据并做出更明智的业务决策。若要创建OLAP挖掘模型，请执行以下操作：
　　（1）打开AnalysisServicesMultidimensionalTutorial项目。
　　（2）将整个项目部署到你的Analysis Services实例。
　　（3）在Solution Explorer中右击Mining Structures文件夹，然后选择New Mining Structure以启动Data Mining Wizard。
　　（4）在欢迎屏幕上单击Next按钮。
　　（5）在Data Mining Wizard的Select the Definition Method页面上，选择项目From Existing Cube，然后单击Next按钮。
　　（6）从Adventure Words DW多维数据集中选择多维数据集维度Dim Customer，然后单击Next按钮。你在Select the Case Key页面上选择的Customer特性将用作挖掘模型的键。在Select Case Level Columns页面上，需要选择将属于挖掘模型一部分的所有特性。应该在该页面上选择将用作输入特性或可预测特性的特性。
　　（7）可以使用挖掘模型查看器单击分析挖掘模型，但Analysis Services2012通过允许你创建包含挖掘模型结果的多维数据集使得该操作一步即可完成。在Analysis Services2012中，可以基于挖掘模型的结果创建一个维度，并将其添加到现有的多维数据集中。Mining Structure Wizard有助于创建包含现有多维数据集以及挖掘模型结果的新多维数据集。
　　OLAP挖掘模型已创建完成，现在可以在挖掘结构编辑器中看到该模型，数据挖掘结构的输入列将映射到多维数据集的对应多维数据集维度和度量值组，这通过挖掘结构编辑器的DSV窗格中连接事例级别列与事实网络销售的线条表示。在对挖掘模型进行处理时，将使用度量值的聚合数据而不是各个交易。