Data Mining-Tools

Verwenden Sie den Data Mining-Assistenten, um Ihre ersten Data Mining-Lösungen zu erstellen. Der Assistent ist einfach zu verwenden und führt Sie durch das Erstellen einer Data Mining-Struktur und eines verknüpften Ausgangsminingmodells und umfasst Tasks wie das Auswählen eines Algorithmustyps und einer Datenquelle sowie die Definition der Falldaten für die Analyse.

Weitere Informationen finden Sie unter Data Mining-Assistent (Analysis Services - Data Mining)

Nachdem Sie mit dem Data Mining-Assistenten eine Miningstruktur und ein Miningmodell erstellt haben, können Sie den Data Mining-Designer aus SQL Server-Datentools (SSDT) oder SQL Server Management Studio verwenden, um mit bereits vorhandenen Modellen und Strukturen zu arbeiten.

Der Designer enthält Tools für die folgenden Tasks:

• Ändern der Eigenschaften von Miningstrukturen, Hinzufügen von Spalten und Erstellen von Spaltenaliasen, Ändern der Methode zur Klasseneinteilung oder der erwarteten Verteilung von Werten.

• Hinzufügen neuer Modelle zu einer vorhandenen Struktur, Kopieren von Modellen, Ändern von Modelleigenschaften oder Metadaten und Definieren von Filtern für ein Miningmodell.

• Durchsuchen der Muster und Regeln im Modell und Untersuchen der Zuordnungen oder Entscheidungsstrukturen. Abrufen von ausführlichen Statistiken

  Benutzerdefinierte Viewer werden für jede Modellversion bereitgestellt, sodass Sie die Daten analysieren und durch das Data Mining identifizierte Muster untersuchen können.

• Überprüfen von Modellen durch das Erstellen von Prognosegütediagrammen oder Analysieren der Gewinnkurve von Modellen. Vergleichen von Modellen mithilfe von Klassifikationsmatrizen oder Überprüfen eines Datasets und seiner Modelle mit der Kreuzvalidierung.

• Erstellen von Vorhersagen und Inhaltsabfragen für vorhandene Miningmodelle. Erstellen von einmaligen Abfragen oder Einrichten von Abfragen, um Vorhersagen für ganze Tabellen mit externen Daten zu generieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Data Mining-Designer

Nachdem Sie Miningmodelle erstellt und auf einem Server bereitgestellt haben, können Sie die Analysis Services-Datenbank, die die Data Mining-Objekte hostet, mit SQL Server Management Studio verwalten. Sie können auch weiterhin Tasks ausführen, die das Modell verwenden, z. B. Untersuchen der Modelle, Verarbeiten von neuen Daten und Erstellen von Vorhersagen.

Management Studio enthält auch Abfrage-Editoren, die Sie verwenden können, um DMX-Abfragen (Data Mining Extensions) zu entwerfen und auszuführen oder mithilfe von XMLA Data Mining-Objekte zu bearbeiten.

Weitere Informationen finden Sie unter Data Mining in SQL Server Management Studio

SQL Server Integration Services stellt viele Komponenten bereit, die Data Mining unterstützen.

Einige Tools in Integration Services wurden entworfen, um die Automatisierung allgemeiner Data Mining-Tasks zu erleichtern. Dies umfasst Tasks für Vorhersagen, Modellerstellung und Verarbeitung. Beispiele:

• Erstellen eines Integration Services-Pakets, das jedes Mal das Modell automatisch aktualisiert, wenn das Dataset mit neuen Kunden aktualisiert wird

• Durchführen einer benutzerdefinierten Segmentierung oder Erstellen benutzerdefinierter Stichproben von Falldatensätzen.

• Automatisches Generieren von Modellen aus übergebenen Parametern.

Sie können Data Mining jedoch auch in einem Paketworkflow als Eingabe für andere Prozesse verwenden. Beispiele:

• Verwenden von Wahrscheinlichkeitswerten, die vom Modell generiert werden, um Ergebnisse für Text Mining oder andere Klassifizierungstasks zu bewerten.

• Automatisches Generieren von Vorhersagen, die auf früheren Daten basieren, und Bewerten der Gültigkeit neuer Daten anhand dieser Werte.

• Verwenden der logistischen Regression, um eine Risikoeinteilung für eingehende Kunden vorzunehmen.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwandte Projekte für Data Mining-Lösungen

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Konzepte

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