Data mining (SSAS)
Si applica a:
SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato interrotto in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.
SQL Server è leader nell'analisi predittiva sin dalla versione 2000, fornendo il data mining in SQL Server Analysis Services. La combinazione di Integration Services, Reporting Services e data mining SQL Server offre una piattaforma integrata per l'analisi predittiva che comprende la pulizia e la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la creazione di report. SQL Server data mining include più algoritmi standard, tra cui modelli di clustering EM e K-means, reti neurali, regressione logistica e regressione lineare, alberi delle decisioni e classificatori bayes ingenui. Tutti i modelli dispongono di visualizzazioni integrate che consentono di sviluppare, ridefinire e valutare i modelli. L'integrazione del data mining nella soluzione di business intelligence consente di prendere decisioni intelligenti sui problemi complessi.
Vantaggi del data mining
Il data mining (anche denominato analisi predittiva e Machine Learning) usa consolidati principi statistici per individuare modelli nei dati. Applicando gli algoritmi di data mining in SQL Server Analysis Services ai dati, è possibile prevedere le tendenze, identificare i modelli, creare regole e consigli, analizzare la sequenza di eventi in set di dati complessi e ottenere nuove informazioni dettagliate.
In SQL Server 2017, il data mining è potente, accessibile e integrato con gli strumenti che molte persone preferiscono usare per l'analisi e la creazione di report.
Caratteristiche principali del data mining
SQL Server data mining offre le funzionalità seguenti a supporto di soluzioni di data mining integrate:
Più origini dati: è possibile usare qualsiasi origine dati tabulare per il data mining, inclusi file di testo e fogli di calcolo. È anche possibile estrarre facilmente cubi OLAP creati in SQL Server Analysis Services. Tuttavia, non è possibile usare i dati di un database in memoria.
Pulizia integrata dei dati, gestione dei dati e creazione di report: Integration Services offre strumenti per la profilatura e la pulizia dei dati. È possibile creare processi ETL per la pulizia dei dati in preparazione per la modellazione e ssISnoversion facilita la ripetizione del training e l'aggiornamento dei modelli.
Più algoritmi personalizzabili: oltre a fornire algoritmi come clustering, reti neurali e alberi delle decisioni, SQL Server Data Mining supporta lo sviluppo di algoritmi plug-in personalizzati.
Infrastruttura di test del modello: testare i modelli e i set di dati utilizzando importanti strumenti statistici come la convalida incrociata, le matrici di classificazione, i grafici di accuratezza e a dispersione. Creare e gestire facilmente i set di testing e di training.
Esecuzione di query e drill-through: SQL Server data mining fornisce il linguaggio DMX per l'integrazione di query di stima nelle applicazioni. È anche possibile recuperare statistiche dettagliate e schemi dai modelli ed eseguire il drill-through nei dati del case.
Strumenti client: oltre agli strumenti di sviluppo e progettazione forniti da SQL Server, è possibile utilizzare i componenti aggiuntivi Data mining per Excel per creare ed esplorare i modelli, nonché per eseguirvi query. In alternativa creare client personalizzati, inclusi i servizi Web.
Supporto del linguaggio di scripting e API gestita: tutti gli oggetti di data mining sono completamente programmabili. Lo scripting è possibile tramite MDX, XMLA o le estensioni di PowerShell per SQL Server Analysis Services. Utilizzare il linguaggio DMX (Data Mining Extensions) per eseguire query e generare script velocemente.
Sicurezza e distribuzione: fornisce la sicurezza basata sui ruoli tramite SQL Server Analysis Services, incluse autorizzazioni separate per il drill-through per modellare e strutturare i dati. Distribuzione semplice di modelli agli altri server, in modo che gli utenti possano accedere agli schemi o effettuare stime
Contenuto della sezione
Negli argomenti di questa sezione sono illustrate le caratteristiche principali di Data mining di SQL Server e le attività correlate.