SQLSERVER数据挖掘算法介绍
欢迎进入Windows社区论坛,与300万技术人员互动交流 >>进入 数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型,算法将首先分析一组数据,查找特定模式和趋势。然后,算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包
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数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型,算法将首先分析一组数据,查找特定模式和趋势。然后,算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。
算法创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括:
说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。
预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。
预测销量的数学模型。
说明数据集中的事例如何相关的一组分类。
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合 OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息,请参阅插件算法。
Analysis Services 包括了以下算法类型:
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。分类算法的一个示例是 Microsoft 决策树算法。
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,如利润或亏损。回归算法的一个示例是 Microsoft 时序算法。
分割算法将数据划分为组或分类,这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是 Microsoft 聚类分析算法。
关联算法查找数据集中的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。关联算法的一个示例是 Microsoft 关联算法。
顺序分析算法汇总数据中的常见顺序或事件,如 Web 路径流。顺序分析算法的一个示例是 Microsoft 顺序分析和聚类分析算法。
为特定的业务任务选择正确的算法很有挑战性。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 决策数算法用于预测,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。
算法不必独立使用,在一个数据挖掘解决方案中可以使用一些算法来探析数据,而使用其他算法基于该数据预测特定结果。例如,可以使用聚类分析算法来识别模式,将数据细分成多少有点相似的组,然后使用分组结果来创建更好的决策数模型。可以在一个解决方案中使用多个算法来执行不同的任务,例如,使用回归树算法来获取财务预测信息,使用基于规则的算法来执行市场篮分析。
挖掘模型可以预测值、生成数据摘要并查找隐含的相关性。为帮助您选择用于数据挖掘解决方案的算法,下面给出了可为特定的任务使用哪些算法的建议。
任务/可使用的 Microsoft 算法
1)预测离散属性。例如,预测目标邮件活动的收件人是否会购买某个产品。 / Microsoft 决策树算法
Microsoft Naive Bayes 算法 Microsoft 聚类分析算法 Microsoft 神经网络算法 (SSAS)
2)预测连续属性。例如,预测下一年的销量。 / Microsoft 决策树算法 Microsoft 时序算法
3)预测顺序。例如,执行公司网站的点击流分析。 / Microsoft 顺序分析和聚类分析算法
4)查找交易中的常见项的组。例如,使用市场篮分析来建议客户购买其他产品。 / Microsoft 关联算法
Microsoft 决策树算法
5)查找相似项的组。例如,将人口统计数据分割为组以便更好地理解属性之间的关系。 / Microsoft 聚类分析算法
Microsoft 顺序分析和聚类分析算法
因为各个模型返回不同类型的结果,所以 Analysis Services 为每个算法提供单独的查看器。在 Analysis Services 中浏览挖掘模型时,该模型会使用模型的相应查看器,显示在数据挖掘设计器的"挖掘模型查看器"选项卡上。

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SQL Server 데이터베이스에 이미 존재하는 동일한 이름을 가진 개체의 경우 다음 단계를 수행해야 합니다. 개체 유형(테이블, 뷰, 저장 프로시저)을 확인합니다. IF NOT EXISTS를 사용하면 객체가 비어 있는 경우 생성을 건너뛸 수 있습니다. 개체에 데이터가 있는 경우 다른 이름을 사용하거나 구조를 수정하세요. 기존 개체를 삭제하려면 DROP을 사용하세요. 주의하세요. 백업을 권장합니다. 삭제되거나 이름이 바뀐 개체에 대한 참조가 없는지 확인하려면 스키마 변경 사항을 확인하세요.

가져오기 단계는 다음과 같습니다. MDF 파일을 SQL Server의 데이터 디렉터리(일반적으로 C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\DATA)에 복사합니다. SSMS(SQL Server Management Studio)에서 데이터베이스를 열고 연결을 선택합니다. 추가 버튼을 클릭하고 MDF 파일을 선택합니다. 데이터베이스 이름을 확인하고 확인 버튼을 클릭합니다.

SQL Server 서비스가 시작되지 않는 경우 해결해야 할 몇 가지 단계는 다음과 같습니다. 오류 로그를 확인하여 근본 원인을 확인합니다. 서비스 계정에 서비스를 시작할 수 있는 권한이 있는지 확인하세요. 종속성 서비스가 실행 중인지 확인하세요. 바이러스 백신 소프트웨어를 비활성화합니다. SQL Server 설치를 복구합니다. 복구가 작동하지 않으면 SQL Server를 다시 설치하십시오.

SQL Server 포트 번호를 보려면 SSMS를 열고 서버에 연결합니다. 개체 탐색기에서 서버 이름을 찾아 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 속성을 선택합니다. 연결 탭에서 TCP 포트 필드를 확인하세요.

실수로 SQL Server 데이터베이스를 삭제한 경우 다음 단계를 수행하여 복구할 수 있습니다. 데이터베이스 활동 중지, 데이터베이스 로그 확인, 백업에서 복원, DBCC CHECKDB 사용 파티 도구. 데이터 손실을 방지하려면 데이터베이스를 정기적으로 백업하고 트랜잭션 로깅을 활성화하십시오.

SQL Server 설치가 실패하면 다음 단계에 따라 정리할 수 있습니다. SQL Server 제거 레지스트리 키 삭제 파일 및 폴더 삭제 컴퓨터를 다시 시작합니다.

다음 단계에 따라 SQL Server 영어 설치를 중국어로 변경할 수 있습니다. SQL Server 서비스를 중지하고, 인스턴스 언어를 변경하고, 응용 프로그램을 다시 시작합니다.

C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.
