Поделиться через


Интеллектуальный анализ данных (службы SSAS)

Службы Службы Analysis Services — это интегрированная платформа для решений, в которых реализован интеллектуальный анализ данных. Для создания решений интеллектуального анализа данных с прогнозирующим анализом могут быть использованы либо реляционные данные, либо данные в кубе.

Преимущества интеллектуального анализа данных

В интеллектуальном анализе данных с помощью хорошо исследованных статистических принципов в данных выделяются закономерности, которые помогают принимать обоснованные решения по сложным проблемам. Применив алгоритмы интеллектуального анализа данных Службы Analysis Services к своим данным, вы сможете прогнозировать тенденции, выделять закономерности, создавать правила и рекомендации, анализировать последовательность событий в сложных наборах данных и обнаруживать новые зависимости.

Средства интеллектуального анализа данных в SQL Server 2012 имеют широкие возможности, легко доступны и интегрированы со средствами, которые многие пользователи предпочитают применять для анализа и составления отчетов. По ссылкам в этом разделе можно получить общие сведения, относящиеся к интеллектуальному анализу данных. Рекомендуется ознакомиться с ними перед началом работы.

Ключевые функции интеллектуального анализа данных

SQL Server предоставляет следующие функции по поддержке встроенных решений интеллектуального анализа данных.

  • Несколько источников данных. Для интеллектуального анализа данных не требуется создание хранилища данных или куба OLAP. Можно пользоваться табличными данными от внешних поставщиков, из внешних электронных таблиц и даже текстовых файлов. Можно также проанализировать кубы OLAP, созданные в службах Службы Analysis Services. При этом невозможно использовать данные из выполняющейся в памяти базы данных.

  • Встроенная очистка данных, управление данными и ETL. В службах Data Quality Services предусмотрены мощные средства для профилирования и очистки данных. Службы Integration Services могут быть использованы в построении процессов ETL для очистки данных, а также для создания, обработки, обучения и обновления моделей.

  • Несколько настраиваемых алгоритмов. В дополнение к кластеризации, нейронным сетям и деревьям принятия решений платформа поддерживает разработку собственных пользовательских подключаемых алгоритмов.

  • Инфраструктура тестирования моделей. Тестировать модели и наборы данных теперь можно с помощью таких важных статистических средств, как перекрестная проверка, матрицы классификации, диаграммы точности прогнозов и точечные диаграммы. Простое создание проверочных и обучающих наборов и управление ими.

  • Запросы и детализация. Создание прогнозирующих запросов, получение закономерностей и статистики моделей, а также детализация данных вариантов.

  • Клиентские средства. В дополнение к средам разработки и проектирования, входящим в состав SQL Server, появились надстройки интеллектуального анализа данных для Excel в решении таких задач, как создание и просмотр моделей, а также выполнение запросов к ним. Кроме того, можно создавать пользовательские клиенты, в том числе веб-службы.

  • Поддержка языка сценариев и управляемых API-интерфейсов. Все объекты интеллектуального анализа данных являются полностью программируемыми. Сценарии через MDX, XMLA или расширения PowerShell для служб Службы Analysis Services. С помощью языка расширения интеллектуального анализа данных (DMX) можно быстро создавать запросы и сценарии.

  • Безопасность и развертывание. Обеспечивает безопасность на основе ролей через Службы Analysis Services, в том числе раздельные разрешения для детализации на моделирование и структурирование данных. Простота развертывания моделей на других серверах, которая предоставляет пользователям доступ к закономерностям и прогнозированию

В этом разделе

В подразделах этого раздела описаны основные возможности интеллектуального анализа данных SQL Server и связанные с ним задачи.