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SQL Server

在 Microsoft SQL Server Analysis Services 中,可以定义挖掘结构中各列的数据类型,以便影响创建挖掘模型时算法对这些列中数据的处理方式。

数据挖掘逻辑体系结构的内容类型

Microsoft Analysis Services 使用服务器组件和客户端组件为商业智能应用程序提供数据挖掘功能:

数据挖掘的物理体系结构

数据挖掘过程涉及多个组件的交互。您可以访问 SQL Server 数据库中的数据源或任何其他数据源,以便用于定型、测试或预测。

数据挖掘的逻辑体系结构

Paul Grabscheid是InterSystems公司战略规划部门副总裁,他一直在思考数据库的未来方向。本文由DDJ记者对话Paul Grabscheid先生(简称PG),看他是怎么回答的。

10日更新
DDJ访谈:数据库未来的方向

数据挖掘查询任务根据 Analysis Services 内置的数据挖掘模型运行预测查询。预测查询通过使用挖掘模型来创建对新数据的预测。

SQL Server 2008数据挖掘查询任务

使用“数据挖掘查询任务”对话框的“查询”选项卡可以基于挖掘模式创建预测查询。在此对话框中还可以将参数和结果集绑定到变量。

数据挖掘查询任务编辑器

使用“查询生成器”对话框可以创建在执行 SQL 任务、OLE DB 源和 OLE DB 目标以及查找转换中使用的查询。

SQL Server 2008查询任务生成器

如果您具有必要的权限,可以使用 SQL Server Profiler 监视作为请求发送到 SQL Server Analysis Services 实例的数据挖掘活动。数据挖掘活动可以包括处理模型或结构

SQL Server事件探查器监视数据挖掘任务

逻辑回归模型是使用带有约束模型以消除隐藏节点的参数的 Microsoft 神经网络算法创建的。因此,逻辑回归模型的总体结构几乎与神经网络的总体结构相同

挖掘模型任务的逻辑回归模型

线性回归模型的结构非常简单。每个模型均具有表示该模型及其元数据的单一父节点,以及包含每个可预测属性的回归公式的回归树节点 (NODE_TYPE = 25)。

挖掘模型任务的线性回归模型

通过浏览顺序分析和聚类分析模型,您了解到如 Region 或 Income 等其他属性对模型有巨大影响;因此为了更好地了解序列,您将创建一个相关的顺序分析和聚类分析模型,并删除与客户人口统计信息有关的属性。

数据挖掘任务的顺序分析和聚类分析

创建新的挖掘结构之后,必须部署您对数据挖掘解决方案所做的更改,然后再处理结构。处理完新结构和挖掘模型之后,就可以浏览挖掘模型了。

数据挖掘任务处理顺序分析和聚类分析

由于您已生成了 Sequence Clustering with Region 模型,因此可以使用数据挖掘设计器的“挖掘模型查看器”选项卡中的 Microsoft 顺序分析和聚类分析查看器来浏览该模型。

浏览数据挖掘任务的顺序分析聚类分析

为一个数据挖掘模型定型后,可以通过使用 SQL Server Management Studio 或 Business Intelligence Development Studio 中提供的自定义查看器来浏览此模型。

06日更新
SQL Server 2008中使用数据挖掘模型

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。内容查询提供有关在分析过程中发现的规则和项集的详细信息,预测查询使用在数据中发现的关联来做出预测。

06日更新
数据挖掘模型中的查询关联模型

当您已有一个模型并且想要查看单个新值的预测时,单独查询十分有用。SQL Server Management Studio 提供模板资源管理器以帮助快速创建对关系数据库或 Analysis Services 数据库的查询。

06日更新
数据挖掘模型的模板中创建单独预测查询

在生成提升图或执行预测查询时,有时生成预测所需的所有数据可能需要很长时间。 为防止查询超时,您可以更改控制 Analysis Services 服务器要等待完成查询的时间值。

更改数据挖掘查询的超时值

使用 AMO 或 XML/A 可以采用编程方式查询挖掘模型内容,但是使用 DMX 创建查询更简单。同时,在 SQL Server 2008 中,您还可以通过建立与 Analysis Services 服务

SQL Server 2008创建挖掘模型内容查询

因为挖掘模型的行为不仅受定型事例的组成的影响,而且还受在创建模型时设置的参数的影响,所以您可能发现检索现有模型的参数和值很有用,因为这样可以更好地了解模型的行为。

查询用于创建挖掘模型的参数

可以使用 AMO、DMX 或 XML/A 创建针对数据挖掘对象的各种查询。

使用XML/A 创建数据挖掘查询
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