Miglioramenti del data mining (SSAS)
Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) include i miglioramenti e le nuove funzionalità per il data mining descritte di seguito.
Algoritmo Microsoft Naive Bayes
L'algoritmo Microsoft è un algoritmo di classificazione rapido da generare e particolarmente indicato per la modellazione predittiva. L'algoritmo rappresenta una buona soluzione per analizzare i dati di colonne di input e colonne stimabili, nonché per individuare le relazioni esistenti fra queste colonne. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Naive Bayes.
Algoritmo Microsoft Association Rules
L'algoritmo Microsoft Association Rules genera regole che descrivono gli elementi che hanno maggiore probabilità di comparire insieme in una transazione. Le regole possono essere utilizzate per stimare la presenza di un elemento in una transazione, in base agli altri elementi presenti. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Association Rules.
Algoritmo Microsoft Sequence Clustering
L'algoritmo Microsoft Sequence Clustering è una combinazione di analisi e clustering delle sequenze che identifica i cluster di eventi ordinati in modo analogo in una sequenza. I cluster possono essere utilizzati per stimare il probabile ordinamento degli eventi in una sequenza in base a caratteristiche note. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Sequence Clustering.
Algoritmo Microsoft Time Series
L'algoritmo Microsoft Time Series utilizza un approccio a struttura decisionale con regressione lineare per l'analisi di dati temporali, come le vendite mensili o i profitti annui. I modelli rilevati possono essere utilizzati per la stima dei valori per intervalli temporali successivi. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Time Series.
Algoritmo Microsoft Neural Network
L'algoritmo Microsoft Neural Network crea modelli di data mining per la regressione e la classificazione mediante la costruzione di una rete neurale perceptron multistrato. Implementa così il supporto per i modelli non lineari troppo complessi da derivare con altri algoritmi. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Neural Network (SSAS).
Algoritmo Microsoft Logistic Regression
L'algoritmo Microsoft Logistic Regression offre il supporto per la regressione logistica, per una maggiore flessibilità nelle decisioni aziendali. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Logistic Regression.
Miglioramenti dell'algoritmo Microsoft Decision Trees
È ora possibile utilizzare l'algoritmo Microsoft Decision Trees con un attributo continuo, ad esempio un attributo temporale, come colonna stimabile. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Decision Trees.
Algoritmo Microsoft Linear Regression
L'algoritmo Microsoft Linear Regression fornisce il supporto per la regressione lineare, per una maggiore flessibilità nelle decisioni aziendali. Per ulteriori informazioni, vedere Algoritmo Microsoft Linear Regression.
Creazione guidata modello di data mining
Creazione guidata modello di data mining definisce una struttura e un modello di data mining per un progetto di Analysis Services. È possibile utilizzare la procedura guidata per la creazione di nuove strutture di data mining basate su dati relazionali o multidimensionali, che possono essere modificate utilizzando Progettazione modelli di data mining. Per ulteriori informazioni, vedere Creazione guidata modello di data mining.
Progettazione modelli di data mining
È possibile utilizzare Progettazione modelli di data mining in Business Intelligence Development Studio per modificare la struttura e i modelli di data mining definiti nella Creazione guidata modello di data mining. È inoltre possibile utilizzare questa procedura guidata per creare modelli di data mining aggiuntivi basati sulla struttura di data mining, esplorare i modelli di data mining esistenti utilizzando visualizzatori, per confrontare i modelli di data mining e per creare stime basate sui modelli di data mining. Per ulteriori informazioni, vedere Progettazione modelli di data mining.
Supporto per SQL Server Integration Services
Microsoft SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) implementa numerose nuove attività che è possibile utilizzare per la creazione di una soluzione di data mining completa. Utilizzando le trasformazioni di Integration Services è possibile modificare i dati prima di creare un modello di data mining, creare ed elaborare modelli di data mining ed eseguire query di stima su modelli di data mining esistenti.
Vedere anche
Altre risorse
Miglioramenti di Analysis Services (SSAS)