Dolování dat (SSAS)

Platí pro: SQL Server 2019 a starší služby Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/ Power BI Premium

Důležité

Dolování dat bylo v SQL Serveru 2017 Analysis Services zastaralé a nyní ukončeno ve službě SQL Server 2022 Analysis Services. Dokumentace se neaktualizuje pro zastaralé a ukončené funkce. Další informace najdete v tématu Zpětná kompatibilita služby Analysis Services.

SQL Server je od vydání verze 2000 vedoucí k prediktivní analýze tím, že poskytuje dolování dat ve službě SQL Server Analysis Services. Kombinace služeb Integration Services, Reporting Services a SQL Server Data Mining poskytuje integrovanou platformu pro prediktivní analýzy, která zahrnuje čištění a přípravu dat, strojové učení a generování sestav. Sql Server Data Mining zahrnuje více standardních algoritmů, včetně clusteringových modelů EM a K-means, neurálních sítí, logistické regrese a lineární regrese, rozhodovacích stromů a klasifikátorů naïve bayes. Všechny modely mají integrované vizualizace, které vám pomůžou vyvíjet, upřesňovat a vyhodnocovat vaše modely. Integrace dolování dat do řešení business intelligence pomáhá při inteligentních rozhodnutích o složitých problémech.

Výhody dolování dat

Dolování dat (označované také jako prediktivní analýza a strojové učení) využívá dobře zjišťované statistické principy ke zjišťování vzorů ve vašich datech. Použitím algoritmů dolování dat ve službě SQL Server Analysis Services na vaše data můžete předpovídat trendy, identifikovat vzory, vytvářet pravidla a doporučení, analyzovat posloupnost událostí ve složitých datových sadách a získávat nové přehledy.

V SQL Serveru 2017 je dolování dat výkonné, přístupné a integrované s nástroji, které mnoho lidí preferuje k analýze a vytváření sestav.

Klíčové funkce dolování dat

SQL Server Data Mining poskytuje následující funkce pro podporu integrovaných řešení pro dolování dat:

  • Více zdrojů dat: Pro dolování dat můžete použít libovolný tabulkový zdroj dat, včetně tabulek a textových souborů. Datové krychle OLAP vytvořené ve službě SQL Server Analysis Services můžete také snadno použít. Nemůžete však použít data z databáze v paměti.

  • Integrované čištění dat, správa dat a vytváření sestav: Integrační služby poskytují nástroje pro profilaci a čištění dat. Procesy ETL pro čištění dat můžete vytvářet při přípravě modelování a ssISnoversion také usnadňuje přetrénování a aktualizaci modelů.

  • Více přizpůsobitelných algoritmů: Kromě poskytování algoritmů, jako jsou clustering, neurální sítě a rozhodovací stromy, SQL Server Data Mining podporuje vývoj vlastních algoritmů plug-in.

  • Infrastruktura testování modelů: Otestujte modely a sady dat pomocí důležitých statistických nástrojů jako křížové ověřování, klasifikační matice, lift charty a bodové grafy. Snadné vytváření a správa testovacích a trénovacích sad

  • Dotazování a podrobná analýza: Sql Server Data Mining poskytuje jazyk DMX pro integraci prediktivních dotazů do aplikací. Můžete také načíst podrobné statistiky a vzory z modelů a přejít k podrobným datům jednotlivých případů.

  • Klientské nástroje: Kromě vývojových a designových studií poskytovaných SQL Serverem můžete k vytváření, dotazování a procházení modelů používat doplňky pro dolování dat pro Excel. Nebo můžete vytvořit vlastní klienty, včetně webových služeb.

  • Podpora skriptovacího jazyka a spravované rozhraní API: Všechny objekty dolování dat jsou plně programovatelné. Skriptování je možné prostřednictvím MDX, XMLA nebo rozšíření PowerShellu pro SQL Server Analysis Services. K rychlému dotazování a skriptování použijte jazyk DMX (Data Mining Extensions).

  • Zabezpečení a nasazení: Poskytuje zabezpečení na základě rolí prostřednictvím služby SQL Server Analysis Services, včetně samostatných oprávnění pro podrobnou analýzu pro modelování a strukturování dat. Snadné nasazení modelů na jiné servery, aby uživatelé mohli přistupovat k vzorům nebo provádět předpovědi

V této sekci

Témata v této části představují hlavní funkce dolování dat SQL Serveru a související úlohy.

Viz také

SQL Server R Services