通过SQL 2008实现可预测的分析

核心提示： 任务描述算法Market Basket Analysis发现一起销售的项目，动态生成意见并决定产品怎样放置可以直接地对你的账目底线有帮助，通过SQL 2008实现可预测的分析(8)，关联决策树Churn Analysis预计有哪些客户可能会考虑取消他们服务，以及确认如果留住他们将会得到的收

任务描述算法　　

Market Basket Analysis发现一起销售的项目，动态生成意见并决定产品怎样放置可以直接地对你的账目底线有帮助。关联

决策树　　

Churn Analysis预计有哪些客户可能会考虑取消他们服务，以及确认如果留住他们将会得到的收益。决策树

线性回归

Logistic 回归　　

Market Analysis通过将类似的客户一起分组来定义市场分类。使用这些分类来查找可使你获得收益的客户。 聚类

序列聚类　　

Forecasting预测销售和总量，以此来了解它们的关系，从而预测瓶颈和改进绩效。决策树

时间序列　　

Data Exploration在客户间分析利润率，或者比较选择同一产品不同品牌的客户，以此来发现新的机遇。神经网络　　

Unsupervised Learning确定之前所不了解的你公司多个元素间关系来通告你的决策。神经网络　　

Web Site Analysis了解人们是怎样使用你的网站的，并将使用类似的格式分组以提供更好的体验。序列聚类　　

Campaign Analysis使目标指向最有可能对产品提高作出回应的客户，从而使得市场投入更加有效。决策树

Nave Bayes

聚类　　

Information Quality鉴别和处理数据录入和数据加载过程中的异常情况以改进信息的质量。线性回归

Logistic 回归　　

Text Analysis分析反馈以找到关系到你的客户或雇员的通用模式和趋势，使用非结构化的输入提供决策。文本挖掘

在数据生命周期中每一步的洞察力

无论是对商业数据进行使用、分析、监控、计划、探索、或生成报表，预测分析都可以添加丰富的洞察来显示用于发现的新技术。SQL Server 2008是商业智能技术家族的一部分，它们一起使用提供了一个全面的平台，这个平台使得公司可以将预测分析合并到数据生命周期的每一个阶段。