Analysis Services 為納入數據採礦的解決方案提供整合式平臺。 您可以使用關係型或 Cube 數據來建立具有預測性分析的商業智慧解決方案。
數據採礦的優點
數據採礦使用經過精心研究的統計原則來探索數據中的模式，協助您針對複雜問題做出明智的決策。 藉由將 Analysis Services 中的數據採礦演算法套用至您的數據，您可以預測趨勢、識別模式、建立規則和建議、分析複雜數據集中的事件順序，並取得新的見解。
在 SQL Server 2014 中，數據採礦功能強大、可存取，並與許多人偏好用於分析和報告的工具整合。 請參閱本節中的連結，以取得您需要開始使用之數據採礦的廣泛背景。
關鍵數據採礦功能
SQL Server 提供下列功能來支援整合式數據採礦解決方案：
多個數據源：您不需要建立數據倉儲或 OLAP Cube 來執行數據採礦。 您可以使用來自外部提供者、電子表格，甚至是文本檔的表格式數據。 您也可以輕鬆地挖掘 Analysis Services 中建立的 OLAP 多維資料集。 不過，您無法使用記憶體內部資料庫中的數據。
整合式數據清理、數據管理和 ETL：Data Quality Services 提供分析與清理數據的進階工具。 Integration Services 可用來建置 ETL 程式來清除數據，以及建置、處理、定型和更新模型。
多個可自定義的演算法：除了提供叢集、神經網路和判定樹等演算法之外，平臺還支持開發您自己的自定義外掛程式演算法。
模型測試基礎結構：使用重要的統計工具作為交叉驗證、分類矩陣、增益圖和散佈圖來測試您的模型和數據集。 輕鬆建立及管理測試和訓練集。
查詢和鑽研：建立預測查詢、擷取模型模式和統計數據，以及鑽研案例數據。
用戶端工具：除了 SQL Server 所提供的開發和設計工作室之外，您還可以使用適用於 Excel 的數據採礦載入巨集來建立、查詢和流覽模型。 或者，建立自定義用戶端，包括 Web 服務。
腳本語言支援和受控 API：所有數據採礦物件皆可完全程式化。 腳本可透過 MDX、XMLA 或 Analysis Services 的 PowerShell 延伸模組來撰寫。 使用數據採礦延伸模組 （DMX） 語言進行快速查詢和腳本處理。
安全性和部署：提供具備角色型安全性的分析服務，其中包括對模型和結構化數據執行穿透分析的不同許可權。 將模型輕鬆部署到其他伺服器，讓使用者可以存取模式或執行預測
本節中
本節中的主題介紹 SQL Server 數據採礦和相關工作的主要功能。