База ответов ИНТУИТ

Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008

<<- Назад к вопросам

Если необходимо удалить модель или структуру из базы данных аналитических служб, надо использовать оператор языка DMX:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
DELETE
DROP(Верный ответ)
CLEAR
KILL
Похожие вопросы
Пусть необходимо с помощью оператора INSERT INTO обработать структуру, включающую вложенные таблицы В приведенном списке выберите инструкцию, которую нужно использовать для формирования набора данных, помещаемого в структуру:
Сохранить модель или структуру интеллектуального анализа в файл резервной копии служб Analysis Services можно с помощью инструкции:
Если столбец исходных данных, помещаемых в модель или структуру оператором INSERT INTO, не должен использоваться для заполнения структуры или модели (те пропускается), это указывается с помощью:
Чтобы оператор DMX SELECT вернул не весь набор записей, а только первые 5, надо использовать формат:
Для создания временной структуры интеллектуального анализа данных в операторе CREATE MINING STRUCTURE надо использовать ключевое слово:
Если надо гарантировать возможность повторного создания такого же разбиения исходных данных на обучающий и проверочный набор (при условии, что исходные данные остались прежними), при создании структуры…
В языке DMX, если необходимо преобразовать возвращаемый запросом результат в "плоский" набор строк (к табличному виду), оператор SELECT дополняют инструкцией:
Пусть мы хотим, чтобы при прогнозирующем соединении автоматически сопоставлялись имена столбцов "исходного" запроса (исходных данных) с совпадающими по именам столбцами модели (те предложение ON можно было бы опустить) Для этого надо использовать инструкцию DMX (выберите наиболее точный вариант):
Чтобы на SQL Server 2008 (2008 R2) создать модель интеллектуального анализа, использующую стандартную реализацию упрощенного алгоритма Байеса, в коде на DMX в качестве названия алгоритма надо указать:
В запросах к модели, основанной на алгоритме Microsoft Sequence Clustering, в которых требуется получить наиболее вероятное продолжение последовательности, надо использовать функцию: