資料採礦方案
資料採礦方案是包含一個或多個資料採礦專案的 Analysis Services 方案。
本節的主題會提供有關如何使用 SQL Server Analysis Services 來設計及實作整合式資料採礦方案的資訊。 如需資料採礦設計程序與相關工具的概觀，請參閱＜資料採礦概念＞。
如需有關對資料採礦非常實用之其他專案類型的詳細資訊，請參閱＜資料採礦方案的相關專案＞。
關聯式與 多維度方案的比較
部署資料採礦方案
方案逐步解說
關聯式與多維度方案的比較
資料採礦方案可以根據多維度資料 (也就是現有的 Cube) 或是單純的關聯式資料 (例如資料倉儲中的資料表和檢視表)，或是根據文字檔、Excel 活頁簿或其他外部資料來源。
您可以在現有的多維度資料庫方案內建立資料採礦物件。
一般來說，如果您已經建立 Cube 而且想要使用此 Cube 當做資料來源來執行資料採礦，您就會建立這樣的方案。 當您移動和備份以 Cube 為基礎的模型時，也必須移動或複製此 Cube。
您可以建立只包含資料採礦物件 (包括支援的資料來源和資料來源檢視) 而且只使用關聯式資料來源的資料採礦方案。
這是建立資料採礦模型的慣用方法，因為通常針對關聯式資料來源時，處理和查詢會最快速。 您也可以使用 EXPORT 和 IMPORT 命令，輕鬆地在伺服器之間移動和備份模型。
部署資料採礦方案
部署方案的目標 Analysis Services 執行個體必須在支援多維度物件和資料採礦物件的模式下執行；也就是說，您不能將資料採礦物件部署到裝載表格式模型或 PowerPivot 資料的執行個體。
因此，當您在 Visual Studio 中建立資料採礦方案時，請務必使用 [Analysis Services 多維度和資料採礦專案] 範本。
當您部署方案時，用於資料採礦的物件會在指定的 Analysis Services 執行個體中建立 (位於與方案檔同名的資料庫中)。
如需有關如何部署關聯式和多維度方案的詳細資訊，請參閱＜部署資料採礦方案＞。
方案逐步解說
提供如何使用資料採礦精靈建立資料採礦方案的概觀。
建立關聯式採礦結構
從關聯式資料、文字檔以及可以結合在資料來源檢視中的其他來源建立採礦結構。建立 OLAP 採礦結構
建立以 OLAP Cube 中的資料為根據的採礦結構 您從 OLAP 資料建立的模型可以儲存為資料採礦維度，或者可以將此資料集和模型儲存為新的 Cube。
本節內容
相關工作和主題
在您建立基本的資料採礦方案 (包括資料來源和採礦結構) 之後，您可以在此方案上加入新的模型、測試和比較模型、建立預測及試驗資料子集來進行建置。
如需詳細資訊，請參閱下列連結：
工作 |
主題 |
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測試您建立的模型、驗證定型資料的品質，然後建立代表資料採礦模型精確度的圖表。 |
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將資料填入結構和相關模型中來定型模型。 使用新的資料來更新和擴充模型。 |
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將篩選套用到定型資料、選擇不同的演算法或是設定進階演算法參數來自訂採礦模型。 |
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將篩選套用到定型模式時所使用的資料來自訂採礦模型。 |
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更新和管理資料採礦方案。 |
Link TBD |