Data Mining-Erweiterungen (SSAS)
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) enthält die folgenden Erweiterungen und neuen Features für Data Mining.
Microsoft Naive Bayes-Algorithmus
Der Microsoft Naive Bayes-Algorithmus ist ein Klassifikationsalgorithmus, der schnell erstellt werden kann und für die Vorhersagemodellierung geeignet ist. Dieser Algorithmus eignet sich gut zum Durchsuchen der Daten zwischen Eingabespalten und vorhersagbaren Spalten sowie zum Ermitteln der Beziehungen zwischen diesen Spalten. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Naive Bayes-Algorithmus.
Microsoft Association-Algorithmus
Der Microsoft Association-Algorithmus erstellt Regeln, die beschreiben, welche Elemente höchstwahrscheinlich zusammen in einer Transaktion vorhanden sein werden. Mithilfe dieser Regeln kann das Vorhandensein eines Elements basierend auf dem Vorhandensein anderer Elemente in einer Transaktion vorhergesagt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Association-Algorithmus.
Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus
Der Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus, eine Kombination aus Sequenzanalyse und Clustering, identifiziert Cluster ähnlich angeordneter Ereignisse in einer Sequenz. Mithilfe der Cluster kann die wahrscheinliche Anordnung von Ereignissen in einer Sequenz basierend auf bekannten Merkmalen vorhergesagt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Sequence Clustering-Algorithmus.
Microsoft Time Series-Algorithmus
Der Microsoft Time Series-Algorithmus verwendet eine Entscheidungsstruktur mit linearer Regression für die Analyse zeitbezogener Daten, z. B. monatliche Verkaufsdaten oder Jahresgewinne. Mithilfe der vom Algorithmus erkannten Muster können Werte für zukünftige Zeitschritte vorhergesagt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Time Series-Algorithmus.
Microsoft Neural Network-Algorithmus
Der Microsoft Neural Network-Algorithmus erstellt Klassifikations- und Regressionsminingmodelle, indem ein mehrschichtiges Perzeptronnetzwerk von Neuronen erstellt wird. Dadurch können nicht lineare Modelle unterstützt werden, die zu komplex sind, um mithilfe anderer Algorithmen abgeleitet zu werden. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Neural Network-Algorithmus (SSAS).
Microsoft Logistic Regression-Algorithmus
Der Microsoft Logistic Regression-Algorithmus bietet die Unterstützung für logistische Regression für mehr Unternehmensflexibilität. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Logistic Regression-Algorithmus.
Erweiterungen des Microsoft Decision Trees-Algorithmus
Sie können den Microsoft Decision Trees-Algorithmus jetzt mit einem kontinuierlichen Attribut (z. B. Zeit) als vorhersagbare Spalte verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Decision Trees-Algorithmus.
Microsoft Linear Regression-Algorithmus
Der Microsoft Linear Regression-Algorithmus bietet die Unterstützung für lineare Regression für mehr Unternehmensflexibilität. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Linear Regression-Algorithmus.
Miningmodell-Assistent
Der Data Mining-Assistent definiert eine Miningstruktur und ein Miningmodell für ein Analysis Services-Projekt. Mit dem Assistenten können Sie neue Miningstrukturen auf der Grundlage von relationalen oder multidimensionalen Daten erstellen, die später mithilfe des Data Mining-Designers geändert werden können. Weitere Informationen finden Sie unter Data Mining-Assistent.
Data Mining-Designer
Mit dem Data Mining-Designer können Sie in Business Intelligence Development Studio die Miningstruktur und alle Miningmodelle ändern, die Sie im Data Mining-Assistenten definiert haben. Darüber hinaus können Sie den Data Mining-Designer verwenden, um zusätzliche Miningmodelle basierend auf der Miningstruktur zu erstellen, vorhandene Miningmodelle mithilfe von Viewern zu durchsuchen, Miningmodelle zu vergleichen und Vorhersagen auf der Grundlage der Miningmodelle zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Data Mining-Designer.
Unterstützung für SQL Server Integration Services (SSIS)
Microsoft SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) wurde um mehrere Tasks erweitert, die zum Erstellen einer vollständigen Data Mining-Lösung verwendet werden können. Mithilfe von Integration Services-Transformationen können Sie Daten ändern, bevor Sie ein Miningmodell erstellen, Miningmodelle erstellen und verarbeiten sowie Vorhersageabfragen für vorhandene Data Mining-Modelle ausführen.
Siehe auch
Andere Ressourcen
Erweiterungen von Analysis Services (SSAS)