在Microsoft SQL Server 2008 R2中，数据探索是一种强大的工具，用于揭示大数据中的模式、趋势和关联。详细介绍了各种挖掘模型的内容，帮助用户深入理解模型的操作原理及其发现的见解。以下是各种挖掘模型的简要概述： 1. 关联模型：这种模型用于发现不同属性之间的频繁项集和关联规则，例如协助零售商优化产品推荐和促销策略。 2. 聚类分析模型：通过将数据分组为不同的簇，使得同一组内的数据点相似，这对市场细分和客户分类非常有用。 3. 决策树模型：通过一系列问题（节点）预测目标变量，易于理解和解释，常用于分类任务。 4. 线性回归模型：预测连续数值型目标变量，分析因变量与自变量的关系。 5. 逻辑回归模型：用于二分类问题，通过Sigmoid函数预测事件发生的概率。 6. 朴素贝叶斯模型：基于特征独立性假设，在文本分类和垃圾邮件过滤中表现突出。 7. 神经网络模型：模拟人脑结构，处理复杂非线性关系，适用于解决高维度问题。 8. 顺序分析和聚类分析模型：结合序列模式和聚类分析，识别时间序列模式和群体行为。 9. 时序模型：处理时间序列数据，如股票价格或销售趋势，预测未来变化。 这些模型在SQL Server 2008 R2中提供了标准化结构，用户可以通过Business Intelligence Development Studio查看器或编写查询来探索和利用MINING_MODEL_CONTENT架构行集的信息。