数据挖掘算法(Analysis Services – 数据挖掘)
数据挖掘算法是一组基于数据创建数据挖掘模型的启发和计算。 为了创建模型,算法将首先分析您提供的数据,并查找特定类型的模式和趋势。 算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。 然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。
算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括:
说明数据集中的事例如何相关的一组分类。
预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树。
预测销量的数学模型。
说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则,以及一起购买产品的概率。
Microsoft SQL Server Analysis Services 提供多种算法用于数据挖掘解决方案。 这些算法是在数据挖掘中使用的一些最流行方法的实现方式。 通过使用提供的 API 或者使用 SQL Server Integration Services 中的数据挖掘组件,所有 Microsoft 数据挖掘算法都是可以自定义且完全可编程的。
您还可以使用符合 OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法,或者开发可注册为服务、然后在 SQL Server 数据挖掘框架中使用的自定义算法。
选择正确的算法
为特定的分析任务选择最佳算法很有挑战性。 您可以使用不同的算法来执行同样的业务任务,每个算法会生成不同的结果,而某些算法还会生成多种类型的结果。 例如,您不仅可以将 Microsoft 决策树算法用于预测,而且还可以将它用作一种减少数据集的列数的方法,因为决策树能够识别出不影响最终挖掘模型的列。
按类型选择算法
Analysis Services 包括以下算法类型:
“分类算法”基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。
回归算法 基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量,例如损益。
“分段算法”将数据划分为组或分类,这些组或分类的项具有相似的属性。
“关联算法”查找数据集中不同属性之间的相关性。 这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。
序列分析算法 汇总了数据中的频繁序列或情节,例如 Web 路径流。
但是,限制为您的解决方案中的一种算法是没有必要的。 有经验的分析人员有时候将使用一种算法来确定最高效的输入(即变量),然后应用其他算法以便基于这些数据预测特定结果。 SQL Server 数据挖掘使您可以在单个挖掘结构的基础上生成多个模型,这样,在单个数据挖掘解决方案内,您可以使用聚类分析算法、决策树模型和 naïve Bayes 模型来针对您的数据获取不同视图。 您还可以在单个解决方案内使用多种算法来执行单独的任务:例如,您可以使用回归来获取财务预测,并且使用神经网络算法执行销售影响因素分析。
按任务选择算法
为帮助您选择用于特定任务的算法,下表给出了每种算法在传统上用于的任务类型的建议。
任务示例 | 可使用的 Microsoft 算法 |
---|---|
预测离散属性 将预期购买者列表中的客户标记为好或差的潜在客户。 计算服务器在未来 6 个月内将出现故障的概率。 将患者结果分类并探讨相关因素。 |
Microsoft 决策树算法 Microsoft Naive Bayes Algorithm Microsoft Clustering Algorithm Microsoft Neural Network Algorithm |
预测连续属性 预测下一年的销售额。 根据过去的历史信息和季节趋势,预测网站访问者。 根据人口统计信息生成风险评分。 |
Microsoft 决策树算法 Microsoft 时序算法 Microsoft 线性回归算法 |
预测序列 执行公司网站的点击流分析。 分析导致服务器故障的因素。 捕获和分析门诊访问期间活动的顺序,以便围绕一般的活动形成最佳做法。 |
Microsoft 顺序分析和聚类分析算法 |
在事务中查找常见项组 使用市场篮分析来确定产品摆放。 建议客户购买其他产品。 分析来自事件访问者的调查数据,确定哪些活动或展台是相关的,以便计划将来的活动。 |
Microsoft 关联算法 Microsoft 决策树算法 |
查找类似项的组 基于人口统计信息和行为之类的属性,创建患者风险配置文件组。 按照浏览和购买模式分析用户。 标识具有相似使用特性的服务器。 |
Microsoft Clustering Algorithm Microsoft 顺序分析和聚类分析算法 |
相关内容
下表提供了指向 Analysis Services 中提供的每种数据挖掘算法的学习资源的链接:
Related Tasks
主题 | 说明 |
---|---|
确定数据挖掘模型使用的算法 | 查询用于创建挖掘模型的参数 |
创建自定义插件算法 | 插件算法 |
使用特定于算法的查看器浏览模型 | 数据挖掘模型查看器 |
使用一般的表格式查看模型的内容 | 使用 Microsoft 一般内容树查看器浏览模型 |
了解如何设置您的数据,并使用算法来创建模型 | 挖掘结构(Analysis Services – 数据挖掘) 挖掘模型(Analysis Services - 数据挖掘) |