SQL Server Analysis Services 数据挖掘工具

SQL Server 2005 Analysis Services 是一款用于构建和部署在线分析处理 (OLAP) 解决方案和数据挖掘应用程序的工具。它提供了一个平台，可以对来自各种数据源的数据进行分析，并以多维数据集的形式呈现结果，供用户进行交互式探索和分析。

SQL Server 2005 Analysis Services是一项重要的数据分析工具，它提供了强大的多维数据分析和数据挖掘功能。通过使用SQL Server 2005 Analysis Services，用户可以轻松创建和管理多维数据模型，并进行复杂的数据分析操作。

这份资源提供了关于 Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services 的详细指南，采用循序渐进的方式，帮助您掌握构建强大且高效的数据分析解决方案所需的关键概念、技术和最佳实践。

这本书由Microsoft Press出版，详细介绍了SQL Server 2008 Analysis Services的使用方法。作者逐步指导读者理解和掌握这一复杂的数据分析工具。SQL Server 2008 Analysis Services是Microsoft SQL Server的一部分，专门用于多维数据分析和数据挖掘，提供了强大的商业智能功能。通过创建多维数据集和数据挖掘模型，帮助企业从多个角度分析数据，做出更明智的决策。

Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services 逐步指南电子书可助您深入了解 Analysis Services 的功能。

Microsoft Press: Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services Step by Step 概述 本书由Microsoft Press出版，详细介绍了Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services的使用方法，并通过一系列逐步指导来帮助读者掌握这项技术。Analysis Services是SQL Server 2008的一个重要组成部分，它提供了一种用于数据挖掘、多维分析和OLAP服务的强大工具。 出版信息 出版商: Microsoft Press 发布日期: 2009年4月 版权所有者: Hitachi Consulting 版权声明:未经出版商书面许可，不得以任何形式复制或传播本书的任何内容。 图书馆控制号: 2009920805 印刷地:美国 国际版本:可通过全球各地的书商和分销商获取。 内容概览 本书涵盖了以下核心内容：1. 基础概念介绍：解释了Analysis Services的基本原理，包括其在商业智能（BI）环境中的角色和功能。2. 安装与配置：详细说明如何安装SQL Server 2008 Analysis Services，以及如何设置必要的环境以确保其正常运行。3. 多维模型创建：提供了创建多维数据集的步骤，包括定义维度、度量和层次结构。4. 数据挖掘技术：探讨了使用Analysis Services进行数据挖掘的方法，包括算法的选择和模型的评估。5. 性能优化：讨论了提高Analysis Services性能的最佳实践，如索引管理、查询优化等。6. 安全性和管理：阐述了实现安全性和管理策略的方法，包括用户权限分配和审计跟踪。7. 集成解决方案：展示了如何将Analysis Services与其他Microsoft产品（如Excel、SharePoint等）集成，以构建完整的商业智能解决方案。 技术细节 多维分析：多维分析是Analysis Services的核心特性之一，它允许用户从多个角度查看数据，并执行复杂的聚合操作。 数据挖掘：Analysis Services提供了强大的数据挖掘功能，帮助用户提取有价值的信息。

SQL Server 2005 Integration Services（SSIS）作为一种数据集成和工作流管理工具，已经在数据挖掘领域展现出其独特的价值。它提供了强大的数据处理和转换能力，帮助用户更高效地管理和分析数据。

SQL Server 2005 Analysis Services自定义数据挖掘算法方法详解####一、引言随着数据挖掘需求的多样化，SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)提供了丰富的工具集，用于构建复杂的多维数据模型和预测分析。然而，内置的数据挖掘算法有时无法完全满足特定场景的需求，因此学习如何扩展SSAS的数据挖掘算法显得尤为重要。 ####二、SQL Server 2005 Analysis Services概述SQL Server 2005 Analysis Services是Microsoft提供的企业级商业智能平台，包含多维数据建模和数据挖掘功能。SSAS支持从大数据中提取有价值信息，并通过可视化工具支持决策制定。 ####三、数据挖掘算法的重要性数据挖掘是自动搜索大数据集中隐藏信息的过程。有效的数据挖掘算法可以帮助发现潜在模式、趋势或关联，为企业提供决策支持。尽管SSAS提供多种内置算法，但有时需要根据业务场景定制算法。 ####四、自定义数据挖掘算法的方法为了满足广泛的业务需求，SQL Server 2005 Analysis Services支持用户编写自定义数据挖掘算法。开发者可以根据具体场景选择编程语言（如C#）并利用提供的API和框架进行开发。这些API和框架包括DMX语言，能够有效与现有SSAS结构集成。

利用数据挖掘扩展语言（DMX），将数据挖掘模型信息转化为可操作的商业智能。《Practical DMX Queries for Microsoft SQL Server Analysis Services 2008》收录了250多个可下载的DMX查询，帮助您提取和可视化数据。书中详细描述了每个查询的应用、语法和结果。虽然重点是在SSMS对SSAS中使用DMX，但这些查询也适用于SSRS、SSIS、SQL中的DMX、WinForms、WebForms等多个应用场景。此外，书中还演示了如何从图形工具生成DMX语法的技巧。