Data Mining-Tools
Microsoft SQL Server Analysis Services stellt die folgenden Tools zum Erstellen von Data Mining-Lösungen bereit:
Der Data Mining-Assistent in SQL Server-Datentools (SSDT) erleichtert das Erstellen von Miningstrukturen und Miningmodellen aus relationalen Datenquellen oder mehrdimensionalen Daten in Würfeln.
Im Assistenten wählen Sie die zu verwendenden Daten aus und wenden dann bestimmte Data Mining-Techniken an, z. B. Clustering, neuronale Netzwerke oder Zeitreihenmodellierungen.
Modell-Viewer werden in SQL Server Management Studio und in SQL Server-Datentools (SSDT) bereitgestellt, um Miningmodelle nach deren Erstellung untersuchen zu können. Sie können Modelle mit spezifischen Viewern durchsuchen, die auf den jeweiligen Algorithmus zugeschnitten sind, oder mit dem Viewer für Modellinhalte eine tiefer gehende Analyse vornehmen.
Der Generator für Vorhersageabfragen wird in SQL Server Management Studio und in SQL Server-Datentools (SSDT) bereitgestellt, um Sie beim Erstellen von Vorhersageabfragen zu unterstützen. Außerdem können Sie die Genauigkeit von Modellen an einem zurückgehaltenen Dataset oder externen Daten überprüfen oder anhand einer Kreuzvalidierung die Qualität des Datasets bewerten.
SQL Server Management Studio ist die Schnittstelle, über die Sie vorhandene Data Mining-Lösungen verwalten, die auf einer Instanz von Analysis Services bereitgestellt wurden. Sie können Strukturen und Modelle erneut verarbeiten, um die enthaltenen Daten zu aktualisieren.
SQL Server Integration Services beinhaltet Tools, die Sie verwenden können, um Daten zu bereinigen, Tasks zu automatisieren (z. B. für das Erstellen von Vorhersagen oder das Aktualisieren von Modellen) und Text Mining-Lösungen zu erstellen.
In den folgenden Abschnitten finden Sie weitere Informationen zu den Data Mining-Tools in SQL Server.
Data Mining-Assistent
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)
Data Mining-Designer
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
SQL Server Management Studio
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
Data Mining-Aufgaben und -Transformationen von Integration Services
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
Siehe auch
Verweis
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Referenz