Новые возможности (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Примечание |
---|
Для SQL Server 2008 R2 не было изменений содержимого, перечисленных в этом разделе. |
В последнем выпуске служб Microsoft SQL Server Службы Analysis Services реализованы новые функции и усовершенствования. Дополнительные сведения о новых возможностях служб Analysis Services обработки в памяти и о режиме интеграции с SharePoint см. в разделе PowerPivot для SharePoint в PowerPivot для SharePoint.
Совместимость с надстройками интеллектуального анализа данных для Office 2007
SQL Server 2008 R2 поддерживает создание, управление и использование моделей интеллектуального анализа данных из Microsoft Excel с помощью надстроек интеллектуального анализа данных SQL Server 2008 для Office 2007. Версия этой популярной, свободно распространяемой надстройки может использоваться для соединения с экземпляром служб Analysis Services, работающим на SQL Server 2008 R2 или SQL Server 2008. Нельзя напрямую использовать расположенные в памяти многомерные наборы данных, созданные PowerPivot для Excel.
Совместимость с PowerPivot для Excel 2010
Можно установить надстройки интеллектуального анализа данных на тот же компьютер, что и надстройки PowerPivot для Excel, и использовать их с одной и той же книгой Excel 2010. Однако для работы с надстройками интеллектуального анализа данных необходимо установить 32-разрядную версию Excel 2010. Клиент PowerPivot может работать как на 32-разрядной, так и на 64-разрядной версии Excel 2010.
Дополнительные сведения о надстройках см. в разделе Надстройки интеллектуального анализа данных для Office 2007.
Новые примеры и ресурсы
В электронную документацию более не входят образцы баз данных и приложений SQL Server. Образцы баз данных и приложений находятся на веб-сайте Образцы SQL Server. На веб-сайте пользователям проще найти эти и дополнительные образцы, связанные с Microsoft SQL Server и бизнес-аналитикой. На веб-сайте образцов SQL Server можно выполнить следующие действия:
просмотреть образцы, присланные разработчиками, пользователями и членами сообщества Microsoft MVP;
загружать образцы баз данных и проектов кода;
участвовать в дискуссиях, сообщая о проблемах и задавая вопросы об образцах по любой области технологии, а также наблюдать за дискуссиями;
дополнительные образцы использования PowerPivot и интегрированного экземпляра служб Analysis Services SharePoint можно найти на веб-сайте PowerPivot.com.
Функции интеллектуального анализа данных SQL Server 2008
Выпуск SQL Server 2008 R2 поддерживает следующие функции, являющиеся новыми для SQL Server 2008.
Создание контрольных проверочных наборов
При создании структуры интеллектуального анализа данных теперь можно разделить данные на обучающие и проверочные наборы. Определение секции хранится в структуре, и обучающий и проверочный наборы можно использовать повторно с любыми моделями интеллектуального анализа данных, основанных на этой структуре.
Дополнительные сведения об использовании обучающих и проверочных наборов данных см. в разделе Секционирование данных на обучающий и проверочный наборы данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Дополнительные сведения обо всех функциях проверки моделей в SQL Server 2008 см. в разделе Проверка моделей интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Фильтрация по вариантам модели
Теперь есть возможность присоединения фильтров к моделям интеллектуального анализа данных и применения фильтров во время обучения и проверки. Применение фильтра к модели позволяет управлять данными, которые используются для обучения модели, а также упрощает доступ к результатам модели на подмножествах данных.
Дополнительные сведения о создании фильтров для моделей интеллектуального анализа данных см. в разделе Создание фильтров для моделей интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Дополнительные сведения о фильтрации данных для проверки моделей интеллектуального анализа данных см. в разделе Средства проверки точности построения моделей (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Перекрестная проверка нескольких моделей интеллектуального анализа данных
Перекрестная проверка является общепринятым методом оценки точности моделей интеллектуального анализа данных. При перекрестной проверке данные структуры интеллектуального анализа данных многократно секционируются в подмножества, на базе подмножеств строятся модели, затем измеряется точность модели для каждой секции. Полученная статистика позволяет определить надежность модели интеллектуального анализа данных и упрощает сравнение моделей на основе одной структуры.
Дополнительные сведения см. в разделе Перекрестная проверка (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Расширения к алгоритму временных рядов (Майкрософт)
Чтобы увеличить точность и стабильность некоторых прогнозов в моделях с временными рядами, к алгоритму временных рядов Майкрософт был добавлен новый алгоритм. Построенный на основе хорошо известного алгоритма ARIMA, новый алгоритм обеспечивает лучшие долгосрочные прогнозы, чем ARTxp, который использовался в службах Службы Analysis Services. (Алгоритм ARTxp, в котором используется дерево с авторегрессией, оптимизирован для одного временного среза или краткосрочных прогнозов.)
Дополнительные сведения о моделях временных рядов для интеллектуального анализа данных см. в разделах Алгоритм временных рядов (Майкрософт) и PredictTimeSeries (расширения интеллектуального анализа данных).
Детализация до структуры и столбцов структуры интеллектуального анализа данных
При включенной детализации структуры интеллектуального анализа данных в SQL Server 2008 можно создавать запросы для структуры интеллектуального анализа данных и возвращать подробные сведения о вариантах, использованных для обучения и проверки. Запросы детализации к структуре можно создавать при помощи расширений интеллектуального анализа данных.
Дополнительные сведения см. в разделе Использование детализации в моделях и структурах интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Примеры запросов расширений интеллектуального анализа данных к структуре интеллектуального анализа данных см. в разделе SELECT FROM <структура>.CASES.
Примеры детализации из модели в структуру данных см. в разделе SELECT FROM <модель>.CASES (расширения интеллектуального анализа данных).
Создание псевдонимов для столбцов модели интеллектуального анализа данных
Теперь для столбцов модели интеллектуального анализа данных можно создавать псевдонимы, что облегчает понимание содержимого столбца и упрощает ссылку на столбцы в инструкциях расширений интеллектуального анализа данных.
Дополнительные сведения о просмотре псевдонимов и управлении ими см. в разделах Настройка свойств в модели интеллектуального анализа данных или Как создать псевдоним для столбца модели.
Дополнительные сведения о создании псевдонима столбца с помощью расширений интеллектуального анализа данных см. в разделе ALTER MINING STRUCTURE (расширения интеллектуального анализа данных).
Запрос набора строк схемы интеллектуального анализа данных
В SQL Server 2008 многие существующие наборы строк схемы интеллектуального анализа данных OLE DB доступны как набор системных таблиц, к которым легко осуществлять запросы с помощью инструкций DMX. Это упрощает получение метаданных, связанных с моделями и структурами, извлечение подробностей из содержимого модели интеллектуального анализа данных или мониторинг экземпляра служб Analysis Services или службы.
Дополнительные сведения см. в разделе Запрос наборов строк схемы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Изменения в моделях кластеризации
В SQL Server 2008 конфигурация по умолчанию для алгоритма кластеризации (Майкрософт) была изменена для использования при нормализации по умолчанию z-показателя. Целью данного изменения является минимизация влияния атрибутов, которые могут иметь большие размеры и много выбросов. Как правило, нормализация с использованием z-показателя улучшает результаты кластеризации. Тем не менее, она может изменить результаты кластеризации в абнормальных распределениях. Обратите внимание, что при переносе решений более ранних версий служб Службы Analysis Services в службы SQL Server 2008 Службы Analysis Services модели кластеризации могут давать другие результаты. Дополнительные сведения см. в разделе Технический справочник по алгоритму кластеризации (Майкрософт).
Улучшения служб Analysis Services
При создании кубов OLAP (используемых также для интеллектуального анализа данных) с помощью служб Службы Analysis Services теперь стало намного проще конструировать измерения и связанные с ними иерархии и атрибуты. В состав конструктора измерений входит новый конструктор связей атрибутов, который помогает создавать связи между атрибутами и предоставляет по ним рекомендации.
Дополнительные сведения см. в разделе Новые возможности (службы Analysis Services — многомерная база данных).