SSAS数据挖掘

思韵闪耀

2015-07-27

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决策树算法:N个属性决定一个结果，现在给出这N个属性的值，预测下结果。先训练样本，再预测。比如预测有哪些属性的客户最可能购买产品

关联算法：找出属性与属性之间的关系，典型的例子是啤酒与尿布、产品搭配、产品推荐

聚类分析：有N个样本，每个样本有不同的属性值，现对进行多类

线性回归算法：给出n个点（两个值确定坐标一点），求函数，然后预测下一个，比如给出业绩与员工数，预测下一个业绩

时序算法：考虑时间因素，比如给出业绩与月份历史数据，预测下一月的业绩

顺序分析与聚类分析：比如客户最先想买什么，再买什么

神经网络：找出N个属性与m个属性之间的关系

挖掘步奏：

1，建立一视图，2，建立挖掘，指定算法

注：挖掘准确性图表：可以查看与真实数据的差距

挖掘模型预测：据已训练好的数据，选新的数据源测试结果

2,在挖掘模型，右键设置算法参数中，可设置数据周期的提示(PERIODICITY_HINT)，如一周7天{7}。

MAXIMUM_SERIES_VALUE：预测最大值

MINIMUM_SERIES_VALUE：预测最小值

AUTO_DETECT_PERIODICITY:通过更改 AUTODETECT_SEASONALITY 的值，可以影响生成的时间段的可能数目。可以反复设置，看偏差，选择一最优。

–sqlserver 查询ssas

EXEC sp_addlinkedserver

@server='LINKED_AS' , – local SQL name given to the linked server

@srvproduct='' , – not used

@provider='MSOLAP' , – OLE DB provider

@datasrc='localhost' , – analysis server name (machine name)

@catalog='MultidimensionalProject2' – default catalog/database

– FLATTENED转成平面表

SELECT * FROM

OPENQUERY(LINKED_AS ,

'SELECT FLATTENED PredictTimeSeries (amount,100) FROM [DW Daily Ship] ')

—ssas dmx预测

–传入新数据进行预测

SELECT PredictTimeSeries (amount,5,15,EXTEND_MODEL_CASES) as a

FROM [DW Daily Hour Ship]

NATURAL PREDICTION JOIN (

select '2014-10-21 21:00' as shipdate,2 as amount

union select

'2014-10-21 22:00'as shipdate,2 as amount

union

select '2014-10-21 23:00'as shipdate,2 as amount

union

select '2014-10-21 00:00'as shipdate,2 as amount

union

select '2014-10-21 01:00'as shipdate,2 as amount

) as t

-访问远程ssas,只有windows验证，所以要在远程服务器上添加当前机的账号密码，并且在远程ssas 实例属性-安全上添加账号

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms174561.aspx

–用job运行ssas处理过程

使用 SQL Server 代理来计划 SSAS 管理任务

如何在 SSAS服务器之间做同步

如何通过DMX创建挖掘模型。

关联规则算法（Association Rule）中几个重要的参数含义

Microsoft 关联算法技术参考

关联模型查询示例

服务器 windows NAT 算法 sql server

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