Data Mining-Tools

Microsoft SQL Server Analysis Services bietet die folgenden Tools, mit denen Sie Data Mining-Lösungen erstellen können:

• Der Data Mining-Assistent in SQL Server Data Tools (SSDT) erleichtert das Erstellen von Miningstrukturen und Miningmodellen mithilfe relationaler Datenquellen oder multidimensionaler Daten in Cubes.

  Im Assistenten wählen Sie die zu verwendenden Daten aus und wenden dann bestimmte Data Mining-Techniken an, z. B. Clustering, neuronale Netzwerke oder Zeitreihenmodellierungen.

• Modellanzeigen werden sowohl in SQL Server Management Studio als auch in SQL Server Data Tools (SSDT) bereitgestellt, um Ihre Miningmodelle nach der Erstellung zu untersuchen. Sie können Modelle mit spezifischen Viewern durchsuchen, die auf den jeweiligen Algorithmus zugeschnitten sind, oder mit dem Viewer für Modellinhalte eine tiefer gehende Analyse vornehmen.

• Der Vorhersageabfrage-Generator wird sowohl in SQL Server Management Studio als auch in SQL Server Data Tools (SSDT) bereitgestellt, um Ihnen beim Erstellen von Vorhersageabfragen zu helfen. Außerdem können Sie die Genauigkeit von Modellen an einem zurückgehaltenen Dataset oder externen Daten überprüfen oder anhand einer Kreuzvalidierung die Qualität des Datasets bewerten.

• SQL Server Management Studio ist die Schnittstelle, über die Sie vorhandene Data Mining-Lösungen verwalten, die in einer Instanz von Analysis Services bereitgestellt wurden. Sie können Strukturen und Modelle erneut verarbeiten, um die enthaltenen Daten zu aktualisieren.

• SQL Server Integration Services enthält Tools, mit denen Sie Daten bereinigen, Aufgaben wie das Erstellen von Vorhersagen und Aktualisieren von Modellen sowie das Erstellen von Text mining-Lösungen automatisieren können.

In den folgenden Abschnitten finden Sie weitere Informationen zu den Data Mining-Tools in SQL Server.

Data Mining-Assistent

Verwenden Sie den Data Mining-Assistenten, um Ihre ersten Data Mining-Lösungen zu erstellen. Der Assistent ist einfach zu verwenden und führt Sie durch das Erstellen einer Data Mining-Struktur und eines verknüpften Ausgangsminingmodells und umfasst Tasks wie das Auswählen eines Algorithmustyps und einer Datenquelle sowie die Definition der Falldaten für die Analyse.

Weitere Informationen:Data Mining-Assistent (Analysis Services - Data Mining)

Data-Mining-Designer

Nachdem Sie mithilfe des Data Mining-Assistenten eine Miningstruktur und ein Miningmodell erstellt haben, können Sie den Data Mining-Designer aus SQL Server Data Tools (SSDT) oder SQL Server Management Studio verwenden, um mit vorhandenen Modellen und Strukturen zu arbeiten.

Der Designer enthält Tools für die folgenden Tasks:

• Ändern der Eigenschaften von Miningstrukturen, Hinzufügen von Spalten und Erstellen von Spaltenaliasen, Ändern der Methode zur Klasseneinteilung oder der erwarteten Verteilung von Werten.

• Hinzufügen neuer Modelle zu einer vorhandenen Struktur, Kopieren von Modellen, Ändern von Modelleigenschaften oder Metadaten und Definieren von Filtern für ein Miningmodell.

• Durchsuchen der Muster und Regeln im Modell und Untersuchen der Zuordnungen oder Entscheidungsstrukturen. Abrufen von ausführlichen Statistiken

  Benutzerdefinierte Viewer werden für jede Modellversion bereitgestellt, sodass Sie die Daten analysieren und durch das Data Mining identifizierte Muster untersuchen können.

• Überprüfen von Modellen durch das Erstellen von Prognosegütediagrammen oder Analysieren der Gewinnkurve von Modellen. Vergleichen von Modellen mithilfe von Klassifikationsmatrizen oder Überprüfen eines Datasets und seiner Modelle mit der Kreuzvalidierung.

• Erstellen von Vorhersagen und Inhaltsabfragen für vorhandene Miningmodelle. Erstellen von einmaligen Abfragen oder Einrichten von Abfragen, um Vorhersagen für ganze Tabellen mit externen Daten zu generieren.

Weitere Informationen:Data Mining-Designer

SQL Server Management Studio

Nachdem Sie Miningmodelle auf einem Server erstellt und bereitgestellt haben, können Sie SQL Server Management Studio verwenden, um die Analysis Services-Datenbank zu verwalten, in der die Data Mining-Objekte gehostet werden. Sie können auch weiterhin Tasks ausführen, die das Modell verwenden, z. B. Untersuchen der Modelle, Verarbeiten von neuen Daten und Erstellen von Vorhersagen.

Management Studio enthält auch Abfrage-Editoren, die Sie zum Entwerfen und Ausführen von DATA Mining Extensions (QUERY)-Abfragen oder zum Arbeiten mit Data Mining-Objekten mithilfe von XMLA verwenden können.

Data Mining-Aufgaben und -Transformationen von Integration Services

SQL Server Integration Services bietet viele Komponenten, die Data Mining unterstützen.

Einige Tools in Integration Services wurden entwickelt, um allgemeine Data Mining-Aufgaben zu automatisieren, einschließlich Vorhersage, Modellerstellung und -verarbeitung. Zum Beispiel:

• Erstellen eines Integration Services-Pakets, das das Modell bei jeder Aktualisierung des Datasets automatisch mit neuen Kunden aktualisiert

• Durchführen einer benutzerdefinierten Segmentierung oder Erstellen benutzerdefinierter Stichproben von Falldatensätzen.

• Automatisches Generieren von Modellen aus übergebenen Parametern.

Sie können Data Mining jedoch auch in einem Paketworkflow als Eingabe für andere Prozesse verwenden. Zum Beispiel:

• Verwenden von Wahrscheinlichkeitswerten, die vom Modell generiert werden, um Ergebnisse für Text Mining oder andere Klassifizierungstasks zu bewerten.

• Automatisches Generieren von Vorhersagen, die auf früheren Daten basieren, und Bewerten der Gültigkeit neuer Daten anhand dieser Werte.

• Verwenden der logistischen Regression, um eine Risikoeinteilung für eingehende Kunden vorzunehmen.

Weitere Informationen:Verwandte Projekte für Data Mining-Lösungen

Weitere Informationen

Data Mining Extensions (EXTENSIONS) Referenz
Miningmodelltasks und -anweisungen
Tasks und Anweisungen für den Miningmodell-Viewer
Data Mining-Projektmappen