Data Mining (SSAS)

 

SQL Server ist seit der Veröffentlichung im Jahr 2000 führend bei Predictive Analytics und stellt in Analysis Services Data Mining bereit. Die Kombination von Integration Services, Reporting Services und SQL Server Data Mining stellt eine integrierte Plattform für Predictive Analytics mit Datenbereinigung und -vorbereitung, Machine Learning und Berichterstellung bereit. SQL Server Data Mining umfasst mehrere Standardalgorithmen, einschließlich EM- und K-Means-Clustermodellen, neuronalen Netzwerken, logistischer und linearer Regression, Entscheidungsstrukturen und Naive Bayes-Klassifizierungen. Alle Modelle umfassen Visualisierungen, mit denen Sie Ihre Modelle entwickeln, optimieren und auswerten können. Die Integration von Data Mining in Business Intelligence-Lösungen unterstützt Sie bei fundierten Entscheidungen zu komplexen Problemen.

Data Mining (auch als Predictive Analytics und Machine Learning bezeichnet) verwendet gut erforschte statistische Prinzipien für die Erkennung von Mustern in Ihren Daten. Indem die in Analysis Services enthaltenen Data Mining-Algorithmen auf Daten angewendet werden, können Trends vorhergesagt, Muster identifiziert, Regeln und Empfehlungen aufgestellt, die Abfolge von Ereignissen in komplexen Datasets analysiert und neue Einblicke gewonnen werden.

In SQL Server 2016ist Data Mining leistungsstark, zugreifbar und integriert in die Tools, die viele für Analyse und Berichtswesen bevorzugen.

SQL Server Data Mining stellt die folgenden Funktionen zur Unterstützung integrierter Data Mining-Lösungen bereit:

  • Mehrere Datenquellen: Sie können beliebige tabellarische Datenquellen für Data Mining verwenden, einschließlich Tabellenkalkulationen und Textdateien. Darüber hinaus können Sie leicht für OLAP-Cubes, die in Analysis Serviceserstellt wurden, Data Mining durchführen. Sie können jedoch keine Daten aus einer speicherinternen Datenbank verwenden.

  • Integrierte Datenbereinigung, Datenverwaltung und Berichterstellung: Integration Servicesstellt Tools zur Profilerstellung und zum Bereinigen von Daten bereit. Sie können ETL-Prozesse zum Bereinigen von Daten als Vorbereitung für die Modellierung erstellen. Außerdem vereinfacht ssISnoversion auch das erneute Trainieren und Aktualisieren von Modellen.

  • Mehrere anpassbare Algorithmen: Neben Algorithmen, beispielsweise für das Clustering, neuronale Netzwerke und Entscheidungsstrukturen, unterstützt SQL Server Data Mining die Entwicklung eigener benutzerdefinierter Plug-In-Algorithmen.

  • Infrastruktur zum Testen von Modellen: Testen Sie die Modelle und Datasets unter Verwendung wichtiger Statistiktools, wie Kreuzvalidierung, Klassifikationsmatrizen, Prognosegütediagramme und Punktdiagramme. Erstellen und verwalten Sie einfach Test- und Trainingssätze.

  • Abfragen und Drillthrough: SQL Server Data Mining bietet die DMX-Sprache für die Integration von Vorhersageabfragen in Anwendungen. Sie können auch detaillierte Statistiken und Muster aus den Modellen extrahieren und Drillthroughs zu Falldaten durchführen.

  • Clienttools: Neben den Entwicklungs- und Entwurfsoberflächen von SQL Server können Sie mithilfe der Data Mining-Add-Ins für Excel Modelle erstellen, abfragen und durchsuchen. Alternativ können Sie benutzerdefinierte Clients, einschließlich Webdienste, erstellen.

  • Unterstützung von Skriptsprachen und verwaltete API: Alle Data Mining-Objekte sind vollständig programmierbar. Skripts können mithilfe von MDX, XMLA oder der PowerShell-Erweiterungen für Analysis Serviceserstellt werden. Verwenden Sie die DMX-Sprache (Data Mining Extensions, Data Mining-Erweiterungen) für die schnelle Abfrageausführung und Skripterstellung.

  • Sicherheit und Bereitstellung: Bietet rollenbasierte Sicherheit durch Analysis Services, einschließlich separater Berechtigungen für Drillthroughs zu Modell- und Strukturdaten. Einfache Bereitstellung von Modellen auf anderen Servern, damit Benutzer auf die Muster zugreifen oder Vorhersagen ausführen können

In den Themen in diesem Abschnitt werden die Hauptfunktionen von SQL Server Data Mining sowie verwandte Tasks eingeführt.

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