【正文】 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 ) 外文文獻(xiàn)翻譯 專業(yè) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 學(xué) 生 姓 名 班級(jí) 學(xué)號(hào) 指 導(dǎo) 教 師 博雅 學(xué)院 1 中文譯文 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介 摘要 ：微軟 174。 SQL Server?2021 中 提供用 于創(chuàng)建和使用數(shù)據(jù)挖掘模型的集成環(huán)境的工作。本教程使用的四種情況： 有針對(duì)性的郵件 預(yù)測(cè)； 順序分析和聚 類；演示如何使用挖掘模型算法； 挖掘模型查看器和數(shù)據(jù)挖掘工具。 介紹 數(shù)據(jù)挖掘教程旨在通過(guò)創(chuàng)建走在 Microsoft SQL Server 2021的 數(shù)據(jù)挖掘 模型的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘算法，并在 SQL Server 2021工具 可以很容易地建立一個(gè)項(xiàng)目，包括市場(chǎng)購(gòu)物籃分析各種全面的解決方案，預(yù)測(cè)分析，有針對(duì)性的郵件分析。這些解決方案的情景更詳細(xì)的解釋在后面的教程。 SQL Server 2021最明顯的部分是用來(lái)創(chuàng)建和處理數(shù)據(jù)挖掘模型的工作室。在線分析處理（ OLAP ）和數(shù)據(jù)挖掘工具被統(tǒng)一為兩個(gè)工作環(huán)境：商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室和 SQL Server 管理工作室。通過(guò)商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室，您可以在與服務(wù)器斷開(kāi)連接的情況下建立一個(gè)服務(wù)項(xiàng)目分析。當(dāng)項(xiàng)目已經(jīng)準(zhǔn)備就緒，您可以發(fā)布到 服務(wù)器上。您也可以直接面向服務(wù)器工作。 SQL Server 管理工作室的主要職能是管理服務(wù)器。之后將有針對(duì)每一個(gè)環(huán)境的詳細(xì)說(shuō)明。欲了解更多關(guān)于從兩個(gè)環(huán)境中選擇的信息，請(qǐng)參看 SQL Server聯(lián)機(jī)叢書(shū)中的“在 SQL Server 工作室和商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室中選擇”。 數(shù)據(jù)挖掘工具都存在于數(shù)據(jù)挖掘的編輯。使用編輯器，您可以管理挖掘模型，創(chuàng)造新模式，查看模型，比較模型，并建立在現(xiàn)有模型的預(yù)測(cè)。 當(dāng)你創(chuàng)建一個(gè)挖掘模型，你會(huì)想要去探索它，尋找有趣的模式和規(guī)則。在編輯器中的每個(gè)挖掘模型查看器是自定義進(jìn)行探討，以特定的 算法建立的模型。如需觀眾的信息，請(qǐng)參看 SQL Server聯(lián)機(jī)叢書(shū)中的“查看數(shù)據(jù)挖掘模型”。 您的項(xiàng)目往往會(huì)包含多個(gè)挖掘模型，所以才能使用的模式創(chuàng)建的預(yù)測(cè)，你要能夠確定哪些模式是最準(zhǔn)確的。出于這個(gè)原因，編輯包含一個(gè)模型比較工具挖掘精度的圖表標(biāo)簽。使用此工具，您可以比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型和您確定最佳模式。 為了建立數(shù)據(jù)預(yù)期，你將使用一種 DME語(yǔ)言， DMX擴(kuò)展了傳統(tǒng)的 SQL語(yǔ)法，包含了一些創(chuàng)建修改和建立數(shù)據(jù)預(yù)期的命令，關(guān)于 DMX的詳細(xì)信息，請(qǐng)參考 SQL BOL中的 “ Data Mining Extensions (DMX) Reference”章節(jié)。因?yàn)榻⒁粋€(gè)數(shù)據(jù)預(yù)期可能比較復(fù)雜，所以數(shù)據(jù)挖掘編輯器包含了一個(gè)工具叫做 “ Prediction Query Builder”， 該工具可以讓你在一個(gè)圖形化的界面下編輯 DMX查詢語(yǔ)句，你也可以在該工具中可以查看自動(dòng)生成的 DMX語(yǔ)句。 了解了前面介紹的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的工具之外，同等重要的是了解數(shù)據(jù)挖掘模型的結(jié)構(gòu)本身，建立一個(gè)數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)挖掘算法，該算法在你操作的數(shù)2 據(jù)中尋找我們需要的部分，并且轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)成為一個(gè)可操作的數(shù)據(jù)模型。 一些很重要的建立數(shù)據(jù)挖掘解決方案的 步驟是用來(lái)整理準(zhǔn)備那些用于建立數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)， SQL2021包含一個(gè) DTS的工作環(huán)境以及一些 DTS的工具用于清理驗(yàn)證準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，關(guān)于 DTS的更多信息請(qǐng)查看 SQL BOL中的 ‘ DTS Data Mining Tasks and Transformations’ 章節(jié)。 Adventure 數(shù)據(jù)庫(kù) AdventureWorksDW 數(shù)據(jù)庫(kù)是基于一個(gè)虛構(gòu)的自行車制造公司而建立，公司的名稱叫做 “ Adventure Works Cycles”（簡(jiǎn)稱 AW公司）。 AW公司生產(chǎn)并向北美，歐洲和亞洲的商業(yè)市場(chǎng)銷售金屬和復(fù)合材 料的自行車，主要的工作都在華盛頓 Bothell完成，那里擁有 500 員工，以及一些地區(qū)銷售部門(mén)遍及各地。 AW公司通過(guò) INTERNET批發(fā)和零售他們的產(chǎn)品，本教程中的數(shù)據(jù)模型實(shí)例需要你使用這些網(wǎng)絡(luò)銷售數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)模型。 關(guān)于 AW公司數(shù)據(jù)庫(kù)的更多信息請(qǐng)參考 SQL Server聯(lián)機(jī)叢書(shū)中的如下章節(jié)：‘ Sample Databases and Business Scenarios’ 。 數(shù)據(jù)庫(kù)詳細(xì)信息 網(wǎng)絡(luò)銷售數(shù)據(jù)構(gòu)架包含 9242個(gè)客戶的信息，這些客戶分布在 6個(gè)國(guó)家，并被合并為 3個(gè)區(qū)域： 南美 (83%) 歐洲 (12%) 澳大利亞 (7%) 該數(shù)據(jù)庫(kù)包含三個(gè)財(cái)政年度的數(shù)據(jù)： 2021年， 2021年和 2021年。數(shù)據(jù)庫(kù)中的產(chǎn)品根據(jù)子類別，型號(hào)和產(chǎn)品來(lái)分類。 商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室 商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室是一套用于創(chuàng)建商務(wù)智能項(xiàng)目的工具。由于商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室是創(chuàng)建于 IDE環(huán)境中的，在該環(huán)境中，你可以在脫機(jī)狀態(tài)下創(chuàng)建一個(gè)完整地解決方案。你可以想改多少數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο缶透亩嗌伲窃谀惆l(fā)布該項(xiàng)目前，這些改變將不會(huì)反映在服務(wù)器上。 一個(gè) SSAS數(shù)據(jù)庫(kù)用于集成多種技術(shù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)挖掘模型以及OLAP等技術(shù)的基礎(chǔ)。你可以 使用商業(yè)智能 建立和修改一個(gè) SSAS項(xiàng)目并部署這個(gè)項(xiàng)目到一個(gè)或多個(gè) SSAS服務(wù)如果你在開(kāi)發(fā)一個(gè) SSAS項(xiàng)目你也可以使用商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室直接連接數(shù)據(jù)庫(kù)，這樣你所作的改動(dòng)可以立刻影響到數(shù)據(jù)庫(kù)中。 SQL Server 管理工作室 SQL Server管理工作室是一個(gè)行政和腳本工具與 Microsoft SQL Server組件工作的集合。此工作區(qū)的不同之處，你是在互聯(lián)環(huán)境中工作的行動(dòng)是在傳播到服務(wù)器只要您保存您的工作從商務(wù)智能開(kāi)發(fā)工作室中。 在數(shù)據(jù)被清理并為數(shù)據(jù)挖掘準(zhǔn)備好后，大多數(shù)和創(chuàng)建蘇局挖掘解決方 案相關(guān)聯(lián)的工作都在商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室中工作。通過(guò)使用商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室，你可3 以利用迭代過(guò)程確定的給定情況下的最佳模式來(lái)發(fā)布和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘解決方案。一旦開(kāi)發(fā)商對(duì)解決方案滿意，就可以將其發(fā)布到分析服務(wù)服務(wù)器。 從這點(diǎn)來(lái)看，重點(diǎn)從 SQL Server管理工作室的開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)移到了維護(hù)和應(yīng)用。在SQL Server管理工作室中，您可以管理您的數(shù)據(jù)庫(kù)和執(zhí)行一些在商業(yè)智能開(kāi)發(fā)工作室中的相同的職能，比如在挖掘模式中查看、創(chuàng)建預(yù)測(cè)。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù) 在 SQL Server 2021中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)（ DTS ）包括抽取，轉(zhuǎn)換和加載（ 簡(jiǎn)稱ETL ）工具 。這些工具可用于執(zhí)行一些數(shù)據(jù)挖掘中最重要的任務(wù)，為數(shù)據(jù)模型的建立清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)挖掘，您通常可以執(zhí)行重復(fù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換清理數(shù)據(jù)，然后利用這些數(shù)據(jù)組成挖掘模型。利用 DTS中的任務(wù)和轉(zhuǎn)移，您可以把數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型建立結(jié)合為一個(gè)單一的 DTS包。 DTS公司還提供了 DTS設(shè)計(jì)器，以幫助您輕松地建立和運(yùn)行的包含了所有的任務(wù)和轉(zhuǎn)變的軟件包。利用 DTS設(shè)計(jì)器，您可以將包發(fā)布到服務(wù)器上并定期的運(yùn)行他們。這是非常有用例如，你每周收集數(shù)據(jù)資料，并向要每次自動(dòng)執(zhí)行相同的清潔轉(zhuǎn)換工作。 你可以通過(guò)向商業(yè)智能開(kāi)發(fā)式 的解決方案中分別增加項(xiàng)目來(lái)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換項(xiàng)目和分析服務(wù)項(xiàng)目結(jié)合起來(lái)工作，作為商務(wù)智能解決方案的一部分。 挖掘模式算法 數(shù)據(jù)挖掘算法是挖掘模型的創(chuàng)建的基礎(chǔ)。 SQL Server 2021中各種各樣的算法可以讓你執(zhí)行多種類型的執(zhí)行。欲了解更多有關(guān)算法及其參數(shù)調(diào)整的信息，請(qǐng)參看 SQL Server聯(lián)機(jī)叢書(shū)中的“數(shù)據(jù)挖掘算法”。 決策樹(shù) 決策樹(shù)算法支持分類與回歸并且對(duì)預(yù)測(cè)模型也行之有效。利用該算法，你可以預(yù)測(cè)離散和連續(xù)這兩個(gè)屬性。 在建立模型時(shí)，該算法檢查每個(gè)數(shù)據(jù)集的輸入屬性是怎樣的影響預(yù)測(cè)屬性的結(jié)果，以及使用最強(qiáng)的關(guān) 系的輸入屬性制造了一系列的分裂，稱為節(jié)點(diǎn)。隨著新節(jié)點(diǎn)添加到模型中，樹(shù)狀結(jié)構(gòu)開(kāi)始形成。頂端節(jié)點(diǎn)樹(shù)描述了大多數(shù)預(yù)測(cè)屬性的統(tǒng)計(jì)分析。每個(gè)節(jié)點(diǎn)建立把預(yù)測(cè)屬性比作投入的屬性的分布情況上。如果輸入的屬性被視為導(dǎo)致預(yù)測(cè)屬性有利于促成比另一個(gè)更好的狀態(tài)，于是一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)添加到模型。該模型繼續(xù)增長(zhǎng)，直到?jīng)]有剩余的屬性制造分裂提供了一個(gè)更好的預(yù)測(cè)在現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)。該模型力圖找到一個(gè)結(jié)合的屬性和引起在預(yù)測(cè)屬性不成比例分配的狀態(tài)，因此，您可以預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)屬性的結(jié)果。 簇 簇算法采用迭代技術(shù)組從包含相似特性的數(shù)據(jù)及中進(jìn)行分類。利用這些組合，您 可以探討的數(shù)據(jù)，更多地了解存在的關(guān)系，這在理論上可能不容易通過(guò)偶然的觀察獲得。此外，您也可以從算法創(chuàng)建的簇建立預(yù)測(cè)模型。例如，考慮那些4 住在同一社區(qū)，驅(qū)動(dòng)器相同的車，吃同樣的食物，買(mǎi)了類似的版本的產(chǎn)品的那一個(gè)群體的人。這是一組數(shù)據(jù)。另一組可能包括去相同的餐廳，也有類似的薪金，休假和每年兩次以外的地區(qū)的人。觀測(cè)這些集合是如何的分布，可以更好地了解預(yù)測(cè)屬性的結(jié)果是如何相互影響的。 傳統(tǒng)貝葉斯 在傳統(tǒng)貝葉斯算法快速生成挖掘，可用于分類和預(yù)測(cè)的模型。它計(jì)算的每個(gè)輸入屬性的國(guó)家給予每個(gè)可預(yù)測(cè)屬性，它可以用來(lái)預(yù)測(cè)以后的預(yù) 測(cè)屬性上已知的結(jié)果輸入屬性狀態(tài)，概率。用于生成該模型的概率計(jì)算，并在立方體的處理中。該算法只支持離散或離散化的屬性，它認(rèn)為所有輸入屬性是獨(dú)立的。在傳統(tǒng)貝葉斯算法產(chǎn)生一個(gè)簡(jiǎn)單的挖掘模型可以被認(rèn)為是在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的起點(diǎn)。由于在建立模型中使用的計(jì)算大多是在加工過(guò)程中產(chǎn)生的立方體，迅速返回結(jié)果。這使得該模型的一個(gè)探索發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)和