通过SQL 2008实现可预测的分析

核心提示： o用模型做试验——创建、然后测试相同o数据的多个分组，o例如年龄20-30与年龄20-40与年龄20-25相比较，通过SQL 2008实现可预测的分析(7)，o对嵌套的数据表内容指o定复o杂的过滤器，o例如要求只有当客户购买了两个或两个以上的某特定项目后才在模型中包

o用模型做试验——创建、然后测试相同o数据的多个分组，o例如年龄20-30与年龄20-40与年龄20-25相比较。

o对嵌套的数据表内容指o定复o杂的过滤器，o例如要求只有当客户购买了两个或两个以上的某特定项目后才在模型中包括进这个情况。

在相同的结构中建立不兼容的模型。使用同一字段的连续或离散版本的模型可以在一个单独的结构中共存，避免了创建相同源字段多个版本的要求。

使用交叉验证同时测试多个模型。数据挖掘算法创建的模型具有许多要求不同精度和稳定性度量的应用程序。用户对这些度量的要求取决于应用程序。此外，这些度量帮助确保多种设置能够最终形成一个用于当前数据集和一个给定应用程序的最佳模型。SQL Server 2008提供一个强大的交叉验证特性，它通过使用一个折叠技术可以同时测试一个结构中的所有模型。这使得用户在提交一个数据子集到代价高昂的处理步骤之前，可以测试其上的多种设置。交叉验证结果还告诉用户关于模型结果是否是稳定的，或者如果给定更多或更少的数据，结构是否会改变。图3显示了数据挖掘设计器中的一个交叉验证报表。

企业级性能

SQL Server 预测分析是SQL Server 分析服务的一部分，它提供了企业级服务器优点：快速开发、高可用性、出众的性能以及可扩展性、强大的安全性、以及SQL Server 管理套件中加强的管理能力。这个企业级功能意味着数据挖掘技术使得预测分析可以随着商业的发展而发展，并为任何规模的公司提供了一个高性能、可扩展的解决方案。

丰富和创新的算法

不同的公司具有不同的目标，并且需要做出不同的决策。因此，任何数据挖掘技术必须支持一组广泛的功能和算法来满足各种不同的商业需求。SQL Server 2008分析服务包括了数据挖掘技术，它支持许多丰富而创新的算法，它们中的大多数都是由Microsoft 研究所设计的，用来解决常见商业问题。此外，SQL Server分析服务的数据挖掘技术是可扩展的，使得你可以添加插件算法来满足专门针对特定公司的独特分析需求。表1显示了SQL Server 数据挖掘可以执行的一些任务。