在 Microsoft SQL Server Analysis Services 中训练数据挖掘模型后，可以浏览模型以查找有趣的趋势。 由于挖掘模型的结果很复杂，并且难以以原始格式理解，因此以可视化方式调查数据通常是了解算法在数据中发现的规则和关系的最简单方法。
用于生成模型的每个算法都会返回不同类型的结果。 因此，Analysis Services 为每个算法提供单独的查看器。 在 SQL Server Data Tools （SSDT）中浏览挖掘模型时，该模型会显示在数据挖掘设计器的 “挖掘模型查看器 ”选项卡上，并使用模型的相应查看器。
如何使用模型查看器
首先选择挖掘模型，然后选择查看器。 每个模型始终有两个可用的查看器：一个自定义查看器，可以包含多个选项卡和通用查看器。
根据所选模型的类型，你将看到非常不同的选项来浏览模型。 与每个模型类型关联的自定义查看器是针对用于创建所选数据挖掘模型的算法定制的。 每个自定义查看器都有各种工具和对话框，可帮助你浏览模型、视图图表中的统计信息和模式，或者以交互方式处理概率阈值或按名称筛选出项目。
下图说明了为同一模型选择自定义查看器和泛型查看器时的差异。
首先，会看到基于Microsoft时序算法选择挖掘模型时显示的自定义查看器。
此特定自定义查看器会自动创建时序图并提供五个预测。
接下来，会看到使用 Microsoft泛型内容树查看器显示的同一模型。
在左侧，泛型查看器显示模型中节点的列表。 可以单击节点，在右侧窗格中查看其内容。
有关Microsoft泛型内容树查看器的详细信息
还可以使用 Microsoft泛型内容树查看器（数据挖掘）查看每个模型。 此查看器根据标准 HTML 表格式显示挖掘模型的内容。 但是，根据用于生成结果的算法，节点的排列方式和每个节点的内容将大相径庭。
虽然自定义查看器旨在探索和理解模型，但当你已经了解模型并想要从特定节点中提取统计信息或规则时，泛型查看器将更有用。 例如，如果要查看 Analysis Services 在分析期间捕获的模式和统计信息的详细信息，例如节点的概率或回归公式，则可以使用泛型查看器。
还可以使用 DMX 编写 内容查询 ，以获取此查看器中显示的所有信息。 有关详细信息，请参阅内容查询（数据挖掘）。
本节中
以下主题更详细地介绍了每个查看者，以及如何解释它们中的信息。
使用Microsoft树查看器浏览模型
描述Microsoft树查看器。 此查看器显示使用Microsoft决策树算法和Microsoft线性回归算法生成的挖掘模型。
使用Microsoft群集查看器浏览模型
介绍Microsoft群集查看器。 此查看器显示使用Microsoft聚类分析算法生成的挖掘模型。
使用Microsoft时序查看器浏览模型
描述 Microsoft 时间序列查看器。 此查看器显示使用Microsoft时序算法生成的挖掘模型。
使用 Microsoft Naive Bayes 查看器浏览模型
介绍Microsoft Naive Bayes 查看器。 此查看器显示使用 Microsoft Naive Bayes 算法生成的挖掘模型。
使用Microsoft序列分类查看器浏览模型
描述Microsoft序列群集查看器。 此查看器显示使用Microsoft序列聚类分析算法生成的挖掘模型。
使用Microsoft关联规则查看器浏览模型
描述 Microsoft 关联规则查看器。 此查看器显示使用 Microsoft 关联算法生成的挖掘模型。
使用Microsoft神经网络查看器浏览模型
介绍Microsoft神经网络查看器。 此查看器显示使用Microsoft神经网络算法生成的挖掘模型，包括使用Microsoft逻辑回归算法的模型。
使用Microsoft泛型内容树查看器浏览模型
介绍所有数据挖掘模型的泛型查看器中提供的详细信息，并提供有关如何解释每个算法的信息的示例。