SQL Server 2008数据挖掘模型验证

微软SQLServer2008将数据挖掘流程分为挖掘结构、挖掘模型查看器、挖掘准确性图表和挖掘模型预测等步骤。深入探讨如何验证已建立的数据挖掘模型，包括评估模型质量和特征的多种方法，如定型集和测试集的使用以及数据抽样的重要性。验证数据挖掘模型是确保模型有效性和商业适用性的关键步骤。

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

随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键手段，在商业智能和科学研究等多个领域广泛应用。《数据挖掘与SQL Server 2008》一书由Jamie MacLennan、Zhao Hui Tang和Bogdan Crivat共同编写，通过微软的SQL Server 2008平台详细介绍数据挖掘的原理和技术应用。SQL Server 2008不仅提供强大的数据存储功能，还整合了数据挖掘、报表服务和分析服务等高级特性，是企业级数据管理的首选解决方案之一。

该数据集用于支持《SQL Server 2008 数据挖掘基础与应用》教材中的案例讲解与实践练习。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值信息和知识的过程，在信息技术领域扮演重要角色。本资源“2008年SQL Server数据挖掘实例源码”专注于使用SQL Server 2008进行数据挖掘实践。SQL Server 2008是微软提供的强大数据库管理系统，内置数据挖掘功能，使非专业人员能进行复杂的分析工作。其中，数据预处理、建模、预测和解释是主要步骤。SQL Server 2008支持DMX语言，用于创建、查询和管理数据挖掘模型。示例文件如“Chapter8DMX.dmx”展示了数据挖掘模型的定义和查询。数据挖掘应用广泛，包括市场营销、金融风险评估和医疗诊断等。通过学习这些案例，您将掌握SQL

SQL Server 2008是一款功能强大且功能完善的关系数据库管理系统，具备强大的数据挖掘和商业智能功能。将详细介绍SQL Server 2008的数据挖掘全过程，包括安装、OLAP技术解析以及数据挖掘的核心内容。首先，安装SQL Server 2008需要准备适当的实验环境，操作系统、处理器和内存等必不可少。安装过程中需要选择安装类型、输入产品序列号、选择安装组件、配置实例和安装路径。安装完成后，可以从开始菜单中启动SQL Server Management Studio。其次，深入解析了OLAP技术，即在线分析处理，是一种用于对大规模数据进行多维度分析的数据仓库技术。OLAP由数据仓库

SQL Server 2005 的内置数据挖掘工具真的是蛮不错的，适合想做数据的朋友。它不仅了丰富的算法，还支持像决策树、神经网络、时间序列预测这些主流模型。而且，这个工具的整合性挺强，Analysis Services 能让你快速构建和管理数据挖掘模型，简单又高效。如果你做的是数据库开发或者数据相关的工作，这款工具绝对能让你的工作更顺手。

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

经过验证的 FMEA 模型排名的故障隔离方法，最大的亮点是把数据挖掘和传统 FMEA 玩出了点新花样。嗯，FMEA 你肯定不陌生，就是哪个地方出问题，早点预防。以前做完 FMEA 文档就基本束之高阁了，但这套方法不一样，它会先验证你那份 FMEA 信息是不是靠谱，再配合数据挖掘模型去干正事——故障隔离。 比较有意思的是，它还会拿这些验证过的 FMEA 数据当“评分标准”，去挑哪个数据驱动模型最适合识别特定的故障。比如像二元分类器，就能好地区分“能启动”和“不能启动”两个状态，蛮实用的。案例中用到的是飞机 APU 故障数据，实验做得还挺扎实的，实打实跑出来的结果，感觉有参考价值。 里面用到的技术