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Mineração de dados (SSAS)

  • Artigo

Aplica-se a: SQL Server 2019 e anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

A mineração de dados foi preterida no SQL Server 2017 Analysis Services e agora foi descontinuada no SQL Server 2022 Analysis Services. A documentação não foi atualizada para recursos preteridos e descontinuados. Para saber mais, confira Compatibilidade com versões anteriores do Analysis Services.

SQL Server é líder em análise preditiva desde a versão de 2000, fornecendo mineração de dados em SQL Server Analysis Services. A combinação de Integration Services, Reporting Services e SQL Server Data Mining fornece uma plataforma integrada para análise preditiva que abrange limpeza e preparação de dados, aprendizado de máquina e relatórios. SQL Server Data Mining inclui vários algoritmos padrão, incluindo modelos em e K-means clustering, redes neurais, regressão logística e regressão linear, árvores de decisão e classificadores de bayes ingênuos. Todos os modelos integraram visualizações para ajudá-lo a desenvolver, refinar e avaliar os modelos. Integrar a mineração de dados na solução de business intelligence ajuda a tomar decisões inteligentes sobre problemas complexos.

Benefícios da mineração de dados

A mineração de dados (também chamada de análise preditiva e aprendizado de máquina) usa princípios estatísticos bem pesquisados para descobrir padrões nos dados. Aplicando os algoritmos de mineração de dados em SQL Server Analysis Services aos seus dados, você pode prever tendências, identificar padrões, criar regras e recomendações, analisar a sequência de eventos em conjuntos de dados complexos e obter novos insights.

No SQL Server 2017, a mineração de dados é poderosa, acessível e integrada às ferramentas que muitas pessoas preferem usar para análise e relatório.

Principais recursos de mineração de dados

SQL Server Data Mining fornece os seguintes recursos para dar suporte a soluções integradas de mineração de dados:

  • Várias fontes de dados: você pode usar qualquer fonte de dados tabular para mineração de dados, incluindo planilhas e arquivos de texto. Você também pode minerar facilmente cubos OLAP criados em SQL Server Analysis Services. No entanto, você não pode usar dados de um banco de dados na memória.

  • Limpeza de dados integrada, gerenciamento de dados e relatórios: o Integration Services fornece ferramentas para criação de perfil e limpeza de dados. Você pode criar processos ETL para limpeza de dados em preparação para modelagem e ssISnoversion também facilita a manter e atualizar modelos.

  • Vários algoritmos personalizáveis: além de fornecer algoritmos como clustering, redes neurais e árvores de decisões, SQL Server Data Mining dá suporte ao desenvolvimento de seus próprios algoritmos de plug-in personalizados.

  • Infraestrutura de testes de modelo: teste seus modelos e conjuntos de dados usando ferramentas estatísticas importantes como validação cruzada, matrizes de classificação, gráficos de comparação de precisão e dispersões. Crie e gerencie conjuntos de teste e treinamento com facilidade.

  • Consulta e detalhamento: SQL Server Data Mining fornece a linguagem DMX para integrar consultas de previsão em aplicativos. Você também pode recuperar estatísticas detalhadas e padrões dos modelos e fazer drillthrough para dados de caso.

  • Ferramentas de cliente: além dos estúdios de desenvolvimento e design fornecidos pelo SQL Server, você pode usar os Suplementos de Mineração de Dados para Excel para criar, consultar e procurar modelos. Ou crie clientes personalizados, inclusive serviços Web.

  • Suporte a linguagem de scripts e API gerenciada: todos os objetos de mineração de dados são completamente programáveis. O script é possível por meio de MDX, XMLA ou extensões do PowerShell para SQL Server Analysis Services. Use a linguagem DMX (Data Mining Extensions) para consultar e gerar script rapidamente.

  • Segurança e implantação: fornece segurança baseada em função por meio de SQL Server Analysis Services, incluindo permissões separadas para detalhamento para modelar e estruturar dados. Implantação fácil de modelos para outros servidores, de forma que os usuários possam acessar os padrões ou executar previsões

Nesta seção

Os tópicos nesta seção apresentam os recursos principais de Mineração de Dados do SQL Server e tarefas relacionadas.

Consulte Também

SQL Server R Services