数据挖掘解决方案
数据挖掘解决方案是一个包含一个或多个数据挖掘项目的 Analysis Services 解决方案。
本节中的主题提供了有关如何使用 SQL Server Analysis Services 设计和实现集成数据挖掘解决方案的信息。 有关数据挖掘设计过程和相关工具的概述，请参阅数据挖掘概念。
有关对数据挖掘有用的其他项目类型的详细信息，请参阅数据挖掘解决方案的相关项目。
关系与 多维解决方案
部署数据挖掘解决方案
解决方案演练
关系与多维解决方案
数据挖掘解决方案可基于多维数据（即现有多维数据集）、纯关系数据（例如，数据仓库中的表和视图）、文本文件、Excel 工作簿或其他外部数据源。
可以在现有多维数据库解决方案中创建数据挖掘对象。
通常，如果您已创建一个多维数据集，并希望通过将该多维数据集用作数据源来执行数据挖掘，则您需要创建一个与此类似的解决方案。 当您基于一个多维数据集移动和备份模型时，该多维数据集也将被移动或复制。
可以创建仅包含数据挖掘对象（包括支持的数据源和数据源视图）的数据挖掘解决方案和仅使用关系数据源的数据挖掘解决方案。
这是创建数据挖掘模型的首选方法，因为通常针对关系数据源的处理和查询的速度最快。 还可以使用 EXPORT 和 IMPORT 命令在服务器间轻松移动和备份模型。
部署数据挖掘解决方案
要将解决方案部署到的 Analysis Services 实例必须在支持多维对象和数据挖掘对象的模式下运行；即，您不能将数据挖掘对象部署到承载表格模型或 PowerPivot 数据的实例。
因此，在 Visual Studio 中创建数据挖掘解决方案时，请务必使用模板**“Analysis Services 多维和数据挖掘项目”**。
在部署解决方案时，将在与解决方案文件同名的数据库中的指定 Analysis Services 实例中创建用于数据挖掘的对象。
有关如何同时部署关系解决方案和多维解决方案的详细信息，请参阅部署数据挖掘解决方案。
解决方案演练
概述了如何使用数据挖掘向导创建数据挖掘解决方案。
创建关系挖掘结构
从可组合到数据源视图中的关系数据、文本文件和其他源创建挖掘结构。创建 OLAP 挖掘结构
基于 OLAP 多维数据集中的数据创建挖掘结构。 可将从 OLAP 数据创建的模型另存为数据挖掘维度，也可将数据和模型集另存为新的多维数据集。
本节内容
相关任务和主题
在创建一个基本数据挖掘解决方案（包括数据源和挖掘结构）后，可通过添加新模型、测试并比较模型、创建预测和试用数据子集来基于该解决方案进行生成。
有关更多信息，请参见下列链接：
任务 |
主题 |
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测试您创建的模型，验证定型数据的质量并创建代表数据挖掘模型的准确性的图表。 |
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通过用数据填充结构及相关模型来定型模型。 使用新数据更新和扩展模型。 |
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通过对定型数据应用筛选器、选择其他算法或设置高级算法参数来自定义挖掘模型。 |
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通过对在定型模式下使用的数据应用筛选器来自定义挖掘模型。 |
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更新和管理数据挖掘解决方案。 |
链接 TBD |