基于SQL Server 2000的数据挖掘算法

数据挖掘其实就是通过大量数据，发现隐藏在其中的模式和规律。你可以用它来预测趋势，甚至为用户推荐个性化的内容。比如，SQL Server 2000 引入的这个数据挖掘功能，了挺好用的接口，可以直接通过 OLE DB 来访问和操作数据挖掘模型。它支持决策树、神经网络、聚类等多种模型，能帮你从海量数据中挖掘出有价值的洞察。像在电信行业，客户通话记录能找出潜在的高价值客户，做出更精准的服务优化。，用得好，能为你带来不小的商业价值。 SQL Server 2000 的数据挖掘特性适合用来做预测和，尤其在 CRM 系统中，用数据挖掘客户行为，可以定制化的服务或者精准的营销策略。你还能用 DMX 语言直接查

数据挖掘实验的操作流程梳理得清楚，尤其是基于Microsoft SQL Server 2000搭配Analysis Services来搞数据仓库的那部分，挺适合入门练手的。 数据仓库的搭建过程一开始就从系统数据源讲起，怎么配置ODBC、怎么建DSN，一步步来，讲得蛮细。你不用担心看不懂，照着做基本都能跑起来。 后面用Analysis Manager建立数据库和数据源的部分也还不错，重点是数据源的属性设置，别选错表，不然多维集建不起来。对了，多维集那块用的是FoodMart案例，经典老牌，比较好理解。 实验目标也挺实际：让你弄清楚数据库和数据仓库的区别，熟悉整个构建流程。像是从建表、建源到拉出维

SQL Server 2005 数据挖掘算法深度剖析 本系列资源共三部分，前两部分已发布，此为第三部分。将带您深入探索 SQL Server 2005 中强大的数据挖掘算法，助力您从入门到精通。

讨论了数据挖掘软件的发展历程及基于SQL Server 2005的纵向数据挖掘系统设计框架。数据挖掘软件的发展历史分为四个时代：数据挖掘算法集成时代、分布计算模型时代、计算机群集时代和Web数据与移动计算设备广泛存在的计算模式时代。此外，文章详述了数据挖掘工具的发展阶段和SQL Server 2005作为商业智能平台的角色，强调了其集成的数据挖掘功能和支持的数据仓库、OLAP等商业智能服务。

SQL Server 2005作为一款强大的企业级数据库管理系统，不仅提供高效的数据存储和查询功能，还集成了多种数据挖掘工具。其中，关联规则算法是一种统计方法，用于发现数据中物品或事件之间的有趣关系。在商业智能领域，关联规则通常用于市场篮分析，帮助商家了解哪些商品经常同时被购买。SQL Server 2005的数据挖掘组件由Analysis Services提供，包括多种模型如决策树、神经网络、聚类、序列和关联规则。关联规则模型使用Apriori算法或FP-Growth算法，这些算法都是挖掘大规模数据中频繁项集的常用工具。在SQL Server Management Studio中，用户可以通

模糊数据挖掘里头的 Fuzzy SVM 算法，真挺有意思的。它不是那种一板一眼的传统模型，而是考虑到了现实场景中常见的“不确定性”，像用户满意度那种模棱两可的，它都能应对得还不错。 Fuzzy 支持向量机的思路，是给每个训练样本加个“模糊度”，你可以简单理解为：这个点到底有多靠谱。靠谱就让它影响决策边界多点，不靠谱就轻点带过。嗯，逻辑上挺顺的，复杂数据的时候，效果还蛮稳定的。 你要是熟过普通的支持向量机（SVM），会发现这玩意儿就是在经典 SVM 的基础上做了个小升级。原本 SVM 就挺能打，尤其对小样本分类问题。现在加上模糊信息的适配，适用场景直接拓宽一大截。 算法构建上，核心是个模糊机会约

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

基于 HORAFA 算法的改进增量数据挖掘算法，其实挺适合搞数据和启发式约简的同学折腾一下的。它用了一种基于属性频率的方式来做属性约简，挖掘速度提升不少，思路也挺清晰的。尤其是在大规模不完整数据集的时候，还蛮稳的，粗糙集的那套理论在这就派上了用场。

本实验利用 SQL Server 2008 开发环境，引导学习者掌握以下技能： 创建 Analysis Services 数据库: 学习如何在 SQL Server 2008 环境下创建新的 Analysis Services 数据库，为后续数据挖掘任务奠定基础。 配置数据源与数据源视图: 学习如何为 Analysis Services 数据库添加数据源和数据源视图，并进行必要的配置，确保数据能够被正确地提取和使用。 构建数据挖掘模型: 学习如何创建用于目标邮寄方案的数据挖掘模型结构，并了解如何向该结构中添加具体的模型，例如决策树、神经网络等。 通过实际操作，学习者将掌握使用