挖掘模型的透视分析

钻取意味着能够查询挖掘模型或挖掘结构，并获取模型中未公开的详细数据。

SQL Server 2014 提供了两种不同的选项，用于穿透分析实例数据。可以深入查看用于生成数据的案例，也可以深入查看挖掘结构中的案例。

钻取到模型事例与钻取到结构

挖掘 模型事例 有助于查找模型中规则、模式或群集的其他详细信息。例如，即使数据可用，你也不会使用客户联系信息进行聚类模型中的分析。但是通过使用钻取功能，你可以从模型中获取该信息的访问权限。

相比之下， 对结构数据的钻取 旨在提供对模型中未提供的信息的访问权限。例如，某些结构列可能已从模型中排除，因为数据类型不兼容，或者数据对分析没有用处。

若要对挖掘模型使用钻取，必须满足以下条件：

如果挖掘模型已配置为允许钻取，并且如果你有适当的权限，则浏览模型时，可以单击相应查看器中的节点并检索有关该特定节点中事例的详细信息。

并非所有模型都支持钻取;这取决于用于创建模型的算法。下表列出了不支持钻取的模型类型，或支持有限制的钻取。如果此处未列出模型类型，则支持钻取。

算法名称	支持钻取
Microsoft Naïve Bayes 算法	不支持。这些算法不会将事例分配给内容中的特定节点。
Microsoft神经网络算法	不支持。这些算法不会将事例分配给内容中的特定节点。
Microsoft逻辑回归算法	不支持。这些算法不会将事例分配给内容中的特定节点。
Microsoft线性回归算法	支持. 但是，由于模型创建一个单独的节点，`All`钻取操作会返回模型的所有训练案例。如果训练集很大，加载结果可能需要很长时间。
Microsoft时序算法	支持. 但是，不能在数据挖掘设计器中使用挖掘模型查看器钻取到结构或事例数据。必须改为创建 DMX 查询。此外，不能钻取到特定节点，也不能编写 DMX 查询来检索时序模型特定节点中的事例。可以使用其他条件（如日期或属性值）从模型或结构中检索事例数据。如果想要查看由Microsoft时序算法创建的 ARTXP 和 ARIMA 节点的详细信息，则使用 Microsoft泛型内容树查看器（数据挖掘）可能更容易。

有关如何对挖掘模型使用钻取的详细信息，请参阅以下主题。