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《基于sqlserver2005的数据挖掘的研究_黄兴荣》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、计算机与现代化2010年第5期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第177期文章编号:10062475(2010)05019504基于SQLServer2005的数据挖掘的研究黄兴荣,李昌领(徐州建筑职业技术学院电子与信息工程系,江苏徐州221116)摘要:提高数据挖掘的效率是目前信息技术研究的热点问题之一。介绍了数据挖掘的概念、过程模型以及体系结构,讨论了基于MicrosoftSQLServer2005的数据挖掘方案和采用SQLServer分析服务实现数据挖掘的相关技术。采用SQLServe
2、r分析服务的数据挖掘,实现了数据挖掘、数据仓库与应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘的效率。关键词:数据挖掘;SQLServer2005;数据挖掘方案;SQLServer分析服务中图分类号:TP311文献标识码:Ado:i10.3969/.jissn.10062475.2010.05.053ResearchonDataMiningBasedonSQLServer2005HUANGXingrong,LIChangling(DepartmentofElectronicsandInform
3、ationEngineering,XuzhouInstituteofArchitecturalTechnology,Xuzhou221116,China)Abstract:Theefficiencyofdataminingisahotproblemofinformationtechnologyresearchatpresent.Theconcept,processmodelandsystematicstructureofdataminingareintroduced.Dataminingprogramsa
4、ndtherelatedtechnologiesbasedonMicrosoftSQLServer2005arediscussed.ImplementationofsystemadoptsSQLServeranalysisservices,asaresult,tightnesscouplingofdatamining,datawarehouseandapplication,improvesefficiencyofdatamining.Keywords:datamining;SQLServer2005;dat
5、aminingprogram;SQLServeranalysisservices上的三方面服务都整合于BIStudio的体系结构中。0引言在VisualStudio2005中,内置了AnalysisServices项数据挖掘(DataMining,DM)是致力于数据分析目模板和提供了各种可视化向导工具来帮助管理A和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术,被广泛地运nalysisServices数据库,能够方便快捷地完成各种挖用于科研和商业智能上。通常,数据挖掘使用自动化掘任务。同时,通过.NETFramew
6、ork中的ADOMD.或半自动化的工具来分析数据和挖掘隐含的模式,以NET接口能够方便地访问和操控AnalysisServices数提高数据挖掘的效率。目前,常见的数据挖掘软件工据库对象,从而为客户端智能应用程序开发提供了有[1]具都提供了常规的挖掘过程和挖掘模式。力支持。可见,基于SQLServers2005的数据挖掘与基于MicrosoftSQLServer2005的数据挖掘技术传统数据挖掘应用程序相比较,具有便捷、高效的优是对于数据挖掘理论的一种实现,它在商业智能势。本文将对数据挖掘的概念、过程模型、
7、体系结构、(BusinessIntelligence,BI)方面提供了三大服务和一算法和基于SQLServer2005的数据挖掘方案、技术[2]个工具来实现系统的整合。其中,集成服务(SQL进行详细阐述。ServerIntegrationServices,SSIS)用于数据抽取、数据1数据挖掘技术整合;分析服务(SQLServerAnalysisServices,SSAS)提供了强大的多维数据分析和处理引擎、多种数据挖1.1数据挖掘的概念掘算法,以及功能丰富的服务器和客户端组件,用于数据挖掘是从大量不完全
8、的、有噪声的、模糊的、联机分析处理、数据挖掘;报表服务(SQLServerRe随机的数据中,提取隐含在其中的人们事先不知道但portingServices,SSRS)用于自定义报表、数据展现;以又有潜在的有用的信息和知识的过程。这些信息可收稿日期:20091123作者简介:黄兴荣(1972),男,广西浦北人,徐州建筑职业技术学院电子与信息工程系讲师,硕士,研究方向:软件工程和数据挖掘;李昌领(1966)
