Data Mining (SSAS)
Gilt für:
SQL Server 2019 und früher Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Wichtig
Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services als veraltet eingestuft und wurde jetzt in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt. Die Dokumentation wird für veraltete und eingestellte Features nicht aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Abwärtskompatibilität von Analysis Services.
SQL Server ist seit dem Release 2000 führend im Bereich Predictive Analytics und bietet Data Mining in SQL Server Analysis Services. Die Kombination aus Integration Services, Reporting Services und SQL Server Data Mining bietet eine integrierte Plattform für predictive Analytics, die Datenbereinigung und -vorbereitung, Machine Learning und Berichterstellung umfasst. SQL Server Data Mining umfasst mehrere Standardalgorithmen, darunter EM- und K-Means-Clusteringmodelle, neuronale Netze, logistische Regression und lineare 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.
Vorteile des Data Minings
Data Mining (auch als Predictive Analytics und Machine Learning bezeichnet) verwendet gut erforschte statistische Prinzipien für die Erkennung von Mustern in Ihren Daten. Durch Anwenden der Data Mining-Algorithmen in SQL Server Analysis Services auf Ihre Daten können Sie Trends vorhersagen, Muster identifizieren, Regeln und Empfehlungen erstellen, die Sequenz von Ereignissen in komplexen Datasets analysieren und neue Erkenntnisse gewinnen.
In SQL Server 2017 ist Data Mining leistungsstark, zugänglich und in die Tools integriert, die viele Personen für Die Analyse und Berichterstellung bevorzugen.
Wichtige Data Mining-Funktionen
SQL Server Data Mining bietet die folgenden Features zur Unterstützung integrierter Data Mining-Lösungen:
Mehrere Datenquellen: Sie können beliebige tabellarische Datenquellen für Data Mining verwenden, einschließlich Tabellenkalkulationen und Textdateien. Sie können auch auf einfache Weise OLAP-Cubes abbauen, die in SQL Server Analysis Services erstellt wurden. Sie können jedoch keine Daten aus einer speicherinternen Datenbank verwenden.
Integrierte Datenbereinigung, Datenverwaltung und Berichterstellung: Integration Services bietet Tools für die Profilerstellung und Bereinigung von Daten. 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: Zusätzlich zur Bereitstellung von Algorithmen wie Clustering, neuronalen Netzwerken 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 stellt die DMX-Sprache für die Integration von Vorhersageabfragen in Anwendungen bereit. 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. Skripterstellung ist über MDX, XMLA oder die PowerShell-Erweiterungen für SQL Server Analysis Services möglich. Verwenden Sie die DMX-Sprache (Data Mining Extensions, Data Mining-Erweiterungen) für die schnelle Abfrageausführung und Skripterstellung.
Sicherheit und Bereitstellung: Bietet rollenbasierte Sicherheit durch SQL Server Analysis Services, einschließlich separater Berechtigungen für Drillthrough zum Modellieren und Strukturieren von Daten. Einfache Bereitstellung von Modellen auf anderen Servern, damit Benutzer auf die Muster zugreifen oder Vorhersagen ausführen können
In diesem Abschnitt
In den Themen in diesem Abschnitt werden die Hauptfunktionen von SQL Server Data Mining sowie verwandte Tasks eingeführt.