數據採礦工具

適用於： SQL Server 2019 和舊版 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

SQL Server 2017 Analysis Services 中已淘汰數據採礦，現在已在 SQL Server 2022 Analysis Services 中停止。檔不會更新為已淘汰和已停止的功能。若要深入瞭解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。

Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services 提供下列工具來建立數據採礦解決方案：

SQL Server Data Tools 中的 數據採礦精靈 可讓您輕鬆地使用關係型數據源或 Cube 中的多維度數據來建立採礦結構和採礦模型。

在精靈中，您可以選擇要使用的數據，然後套用特定的數據採礦技術，例如叢集、神經網路或時間序列模型。
SQL Server Management Studio 和 SQL Server Data Tools 中都會提供 模型檢視者，以便在建立採礦模型之後加以探索。您可以使用針對每個演算法量身打造的檢視者來流覽模型，或使用模型內容查看器深入分析。
SQL Server Management Studio 和 SQL Server Data Tools 中提供 預測查詢產生器，以協助您建立預測查詢。您也可以針對鑒效組或外部數據測試模型的精確度，或使用交叉驗證來評估數據集的品質。
SQL Server Management Studio 是一種介面，可讓您管理已部署至 SQL Server Analysis Services 實例的現有數據採礦解決方案。您可以重新處理結構和模型，以更新其中的數據。
SQL Server Integration Services 包含可用來清理數據、自動化建立預測和更新模型等工作，以及建立文字採礦解決方案的工具。

下列各節提供有關 SQL Server 中數據採礦工具的詳細資訊。

數據採礦精靈

使用 [數據採礦精靈] 開始建立數據採礦解決方案。精靈快速又簡單，並引導您完成建立數據採礦結構和初始相關採礦模型的程式，並包含選取演算法類型和數據源的工作，以及定義用於分析的案例數據。

使用數據採礦精靈建立採礦結構和採礦模型之後，您可以從 SQL Server Data Tools 或 SQL Server Management Studio 使用數據採礦設計師，以使用現有的模型和結構。

設計工具包含下列工作的工具：

建立採礦模型並將其部署至伺服器之後，您可以使用 SQL Server Management Studio 來管理裝載數據採礦物件的 SQL Server Analysis Services 資料庫。您也可以繼續執行使用模型的工作，例如探索模型、處理新數據，以及建立預測。

Management Studio 也包含可用來設計和執行數據採礦延伸模組（DMX）查詢的查詢編輯器，或使用 XMLA 來處理數據採礦物件。

SQL Server Integration Services 提供許多支援數據採礦的元件。

Integration Services 中的某些工具旨在協助自動化常見的數據採礦工作，包括預測、模型建置和處理。例如：

不過，您也可以在封裝工作流程中使用數據採礦，做為其他進程的輸入。例如：