Data Mining

Überblick

Data Mining unterstützt Sie dabei, intellligente Entscheidungen für schwierige Geschäftsprobleme zu finden. Durch die Verwendung der Data Mining-Tools in Analysis Services erhalten Sie Unterstützung bei der Identifizierung von Mustern in Ihren Daten. So können Sie bestimmen, warum Dinge geschehen, und Sie sind in der Lage, Regeln und Empfehlungen zu erstellen, sodass Sie vorhersagen können, was in der Zukunft passieren wird. Um Data Mining durchzuführen, müssen Sie kein Data Warehouse erstellen. Sie können Tabellendaten von externen Anbietern, Kalkulationstabellen und gar Textdateien verwenden. Darüber hinaus können Sie leicht für OLAP-Cubes, die in Analysis Services erstellt wurden, Data Mining durchführen.

Analysis Services stellt eine breite Palette an Tools bereit, die Sie verwenden können, um Data Mining-Projektmappen für relationale Daten und Cubedaten zu erstellen. Zusätzlich bietet SQL Server die folgenden Business Intelligence-Tools: Integration Services, das Sie dabei unterstützt, ETL-Prozesse für die Bereinigung von Daten und die Verarbeitung oder Aktualisierung von Modellen zu erstellen, und Reporting Services, das Sie dabei unterstützt, Vorhersagen bereitzustellen und Benutzern zu ermöglichen, Daten zu durchsuchen.

Wenn das Modell fertig ist, können Sie dieses an einen anderen Server weitergeben, sodass Benutzer mithilfe der gespeicherten Modelle Analysen und Ad-hoc-Vorhersagen vornehmen können. Zugriff auf die Data Mining-Modelle erhalten Sie über benutzerdefinierte Clients, einschließlich Webdiensten, oder über die Microsoft Office-Anwendungen, wie zum Beispiel die Data Mining-Add-Ins für Excel. In SQL Server 2008 ist Data Mining leistungsstark, zugreifbar und integriert in die Tools, die viele für Analyse und Berichtswesen bevorzugen.

Künstliche Intelligenz und Data Mining

Offensichtlich besteht ein Zusammenhang zwischen der Möglichkeit, Daten zu speichern, und der Menge gespeicherter Daten, denn mit steigenden Speicherkapazitäten steigt weiterhin die Anzahl der gespeicherten Daten selbst. Unternehmensdaten, Daten von Webseitenbesuchern oder Transaktionen können innerhalb kürzester Zeit Grenzen überschreiten, die eine schnelle, spontane Untersuchung der inhärenten Datenstrukturen unmöglich machen. Für eine erweiterte Mustererkennung in solchen Datenwüsten benötigt man Konzepte des Data Mining. Dieser Ansatz als Teilbebereich des Data-Warenhouse-Ansatzes beschäftigt sich allgemein mit der Datenmustererkennung von numerischen, ordinal- oder nominalskalierten Daten, von denen tiefer gehende Zusammenhänge vermutet werden, die zur Optimierung beliebiger Transaktions- und Geschäftsprozesse, aber auch im Rahmen der Analyse von Messdatenerfassungen freigelegt werden sollen.

Projekte

Wenn Sie in Analysis Services eine Data Mining-Lösung entwickeln, erstellen Sie zuerst ein Analysis Services-Projekt. Innerhalb dieses Projekts definieren Sie die Datenquelle, die Sie für die Analyse verwenden, und richten dann ein Modell ein, das einen Algorithmus und benutzerdefinierte Anweisungen für die Handhabung der Daten enthält. Darüber hinaus können Sie das Modell innerhalb des Projekts weiter testen und verfeinern. Wenn Sie mit der Lösung zufrieden sind, können Sie diese an einen anderen Server weitergeben oder in einer Anwendung verwenden, um Vorhersagen und Analysen bereitzustellen.

• Erstellen eines Analysis Services-Projekts
• SQL Server Management Studio
• SQL Server Reporting Services
• Programmgesteuertes Verwenden von Data Mining

Physische Architektur

• Verarbeiten von Strukturen und Modellen
• Remote- und lokale Server
• Serverordner und -dateien
• Physische Architektur

Logische Architektur

Das Data Mining ist ein Prozess, bei dem mehrere Komponenten interagieren. Sie greifen auf Datenquellen in einer SQL Server-Datenbank oder auf eine beliebige andere Datenquelle zu, um diese zum Training, für Tests oder für Vorhersagen zu verwenden. Sie definieren Data Mining-Strukturen und -Modelle mithilfe von Business Intelligence Development Studio oder Visual Studio 2005. Sie können Data Mining-Objekte verwalten und Vorhersagen und Abfragen erstellen, indem Sie SQL Server Management Studio verwenden. Nachdem Sie die Lösung fertig gestellt haben, können Sie sie als Instanz von Analysis Services bereitstellen.

• Miningstrukturen
• Miningmodelle
• Miningmodellinhalt
• Data Mining-Algorithmen
• Logische Architektur

Modelle und Strukturen

• Miningmodelle
• Miningstrukturen
• Definieren von Miningstrukturen
• Verwenden von Data Mining-Modellen mit Miningstrukturen