數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用實(shí)例下_第1頁
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文檔簡介

1、第10章 數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用實(shí)例下,10.3SQL Server中的數(shù)據(jù)挖掘工具 10.4數(shù)據(jù)倉庫客戶端界面的設(shè)計,10.3 SQL Server中的數(shù)據(jù)挖掘工具,MS SQL Server2000中的Analysis Services可以對關(guān)系數(shù)據(jù)庫和多維數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，因此任何利用OLE DB可以訪問的關(guān)系數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)以及通過Analysis Services創(chuàng)建的多維數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)都可以訓(xùn)練挖掘模型。而且SQL Server系

2、統(tǒng)的可擴(kuò)展性使第三方工具能夠與SQL Server的數(shù)據(jù)挖掘工具組裝使用，提高了系統(tǒng)的性能與靈活性。 Analysis Services中所提供的數(shù)據(jù)挖掘模型有：關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時序、順序分析、聚類分析和線形回歸等,10.3.1 決策類數(shù)據(jù)挖掘工具的應(yīng)用,1.挖掘結(jié)構(gòu)方法選擇,2.挖掘技術(shù)選擇,3.數(shù)據(jù)源和挖掘事例表選擇,3.數(shù)據(jù)源和挖掘事例表選擇,4.挖掘參數(shù)選擇,4.挖掘參數(shù)選擇,5.挖掘模型保存

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