SQL Server 2008 提供了九种强大的数据挖掘算法，帮助用户深入洞察数据背后的奥秘：
- 决策树算法: 构建树状模型，揭示数据属性与目标变量之间的关系。
- 聚类分析算法: 将数据分组到具有相似特征的聚类中，发现隐藏的数据模式。
- 朴素贝叶斯算法: 基于贝叶斯定理，预测数据样本所属的类别。
- 时间序列算法: 分析时间序列数据，预测未来趋势和模式。
- 关联规则算法: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析。
- 线性回归算法: 建立线性模型，预测连续的目标变量。
- 神经网络算法: 模拟人脑神经元网络，处理复杂的非线性关系。
- 逻辑回归算法: 预测二元或多类别目标变量的概率。
- 序列聚类算法: 分析事件序列数据，识别常见的序列模式。