SQL Server 2008 数据挖掘的概念

核心提示： 如果您在生成模型步骤中创建的所有模型都无法正常工作，则必须返回到此过程的上一个步骤，SQL Server 2008 数据挖掘的概念(6)，并重新定义问题或重新调查原始数据集中的数据，部署和更新模型 如下面的关系图中突出显示的那样，任何更新都要求您重新处理该模型，随着组织传入的数据不断增多，

如果您在生成模型步骤中创建的所有模型都无法正常工作，则必须返回到此过程的上一个步骤，并重新定义问题或重新调查原始数据集中的数据。

部署和更新模型

如下面的关系图中突出显示的那样，数据挖掘过程的最后一步是将性能最佳的模型部署到生产环境。

当生产环境中部署了挖掘模型之后，便可根据您的需求执行许多任务。下面是一些可以执行的任务：

使用模型创建预测，然后可以使用这些预测作出业务决策。SQL Server 提供可用于创建预测查询的 DMX 语言，同时还提供有助于生成查询的预测查询生成器。

创建内容查询以检索模型中的统计信息、规则或公式。

直接将数据挖掘功能嵌入到应用程序。您可以包括含有一组对象的分析管理对象 (AMO)，应用程序可使用这组对象创建、更改、处理以及删除挖掘结构和挖掘模型。另外，可以直接将 XML for Analysis (XMLA) 消息发送到 Analysis Services 实例。

使用 Integration Services 创建一个包，在这个包中，挖掘模型用于将传入数据合理地分离到多个表中。例如，如果数据库不断地通过潜在客户进行更新，则可以结合使用挖掘模型和 Integration Services 将传入数据拆分为可能购买产品的客户和不可能购买产品的客户。

创建可让用户直接对现有挖掘模型进行查询的报表。

在查看和分析后更新模型。任何更新都要求您重新处理该模型。

随着组织传入的数据不断增多，应将动态更新模型并进行一致更改（以便提高解决方案的效率）作为部署策略的一部分。