Penggalian Data (SSAS)

Berlaku untuk: SQL Server 2019 dan Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium sebelumnya

Penting

Penambangan data tidak digunakan lagi di SQL Server 2017 Analysis Services dan sekarang dihentikan di SQL Server 2022 Analysis Services. Dokumentasi tidak diperbarui untuk fitur yang tidak digunakan lagi dan dihentikan. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat Kompatibilitas mundur Analysis Services.

SQL Server telah menjadi pemimpin dalam analitik prediktif sejak rilis 2000, dengan menyediakan penggalian data di SQL Server Analysis Services. Kombinasi Integration Services, Reporting Services, dan SQL Server Data Mining menyediakan platform terintegrasi untuk analitik prediktif yang mencakup pembersihan dan persiapan data, pembelajaran mesin, dan pelaporan. SQL Server Data Mining mencakup beberapa algoritma standar, termasuk model pengklusteran EM dan K-means, jaringan neural, regresi logistik dan regresi linier, pohon keputusan, dan pengklasifikasi bayes naïve. Semua model memiliki visualisasi terintegrasi untuk membantu Anda mengembangkan, memperbaiki, dan mengevaluasi model Anda. Mengintegrasikan penggalian data ke dalam solusi kecerdasan bisnis membantu Anda membuat keputusan cerdas tentang masalah yang kompleks.

Manfaat Penggalian Data

Penggalian data (juga disebut analitik prediktif dan pembelajaran mesin) menggunakan prinsip statistik yang diteliti dengan baik untuk menemukan pola dalam data Anda. Dengan menerapkan algoritma penggalian data dalam SQL Server Analysis Services ke data Anda, Anda dapat memperkirakan tren, mengidentifikasi pola, membuat aturan dan rekomendasi, menganalisis urutan peristiwa dalam himpunan data yang kompleks, dan mendapatkan wawasan baru.

Pada SQL Server 2017, penggalian data sangat kuat, dapat diakses, dan terintegrasi dengan alat yang lebih disukai banyak orang untuk digunakan untuk analisis dan pelaporan.

Fitur Penggalian Data Utama

SQL Server Data Mining menyediakan fitur berikut untuk mendukung solusi penggalian data terintegrasi:

• Beberapa sumber data: Anda dapat menggunakan sumber data tabular apa pun untuk penggalian data, termasuk spreadsheet dan file teks. Anda juga dapat dengan mudah menambang kubus OLAP yang dibuat di SQL Server Analysis Services. Namun, Anda tidak dapat menggunakan data dari database dalam memori.

• Pembersihan data terintegrasi, manajemen data, dan pelaporan: Layanan Integrasi menyediakan alat untuk pembuatan profil dan pembersihan data. Anda dapat membangun proses ETL untuk membersihkan data dalam persiapan untuk pemodelan, dan ssISnoversion juga memudahkan untuk melatih kembali dan memperbarui model.

• Beberapa algoritma yang dapat disesuaikan: Selain menyediakan algoritma seperti pengklusteran, jaringan neural, dan pohon keputusan, SQL Server Data Mining mendukung pengembangan algoritma plug-in kustom Anda sendiri.

• Infrastruktur pengujian model: Uji model dan himpunan data Anda menggunakan alat statistik penting sebagai validasi silang, matriks klasifikasi, bagan angkat, dan plot sebar. Buat dan kelola set pengujian dan pelatihan dengan mudah.

• Kueri dan penelusuran: SQL Server Data Mining menyediakan bahasa DMX untuk mengintegrasikan kueri prediksi ke dalam aplikasi. Anda juga dapat mengambil statistik dan pola terperinci dari model, dan menelusuri data kasus.

• Alat klien: Selain studio pengembangan dan desain yang disediakan oleh SQL Server, Anda bisa menggunakan Add-in Penggalian Data untuk Excel untuk membuat, mengkueri, dan menelusuri model. Atau, buat klien kustom, termasuk layanan Web.

• Dukungan bahasa pembuatan skrip dan API terkelola: Semua objek penggalian data sepenuhnya dapat diprogram. Pembuatan skrip dimungkinkan melalui ekstensi MDX, XMLA, atau PowerShell untuk SQL Server Analysis Services. Gunakan bahasa Ekstensi Penggalian Data (DMX) untuk kueri dan pembuatan skrip yang cepat.

• Keamanan dan penyebaran: Menyediakan keamanan berbasis peran melalui SQL Server Analysis Services, termasuk izin terpisah untuk penelusuran model dan struktur data. Penyebaran model yang mudah ke server lain, sehingga pengguna dapat mengakses pola atau melakukan prediksi

Di Bagian Ini

Topik di bagian ini memperkenalkan fitur utama SQL Server Data Mining dan tugas terkait.

• Konsep Penggalian Data

• Algoritma Penggalian Data (Analysis Services - Penggalian Data)

• Struktur Penambangan (Analysis Services - Penggalian Data)

• Model Penambangan (Analysis Services - Penggalian Data)

• Pengujian dan Validasi (Penggalian Data)

• Kueri Penggalian Data

• Solusi Penggalian Data

• Alat Penggalian Data

• Arsitektur Penggalian Data

• Gambaran Umum Keamanan (Penggalian Data)

Lihat juga

Layanan SQL Server R