SQL Server 2005 Analysis Services数据挖掘学习资料

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数据挖掘 实验五 决策树

数据挖掘 实验五 决策树

实验五关联规则
一.实验目的
1.熟悉SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence
Development Studio基本操作。

2.掌握数据仓库的基本构建方法。

3.进行数据预处理
4.创建决策树挖掘结构。

5.部署项目并处理挖掘模型并学会分析。

二.实验内容
1.数据的预处理
2. 创建Analysis Services 项目
3.创建数据源
4.创建数据源视图
5. 创建关联规则挖掘结构
6.部署项目并处理挖掘模型
7.模型解释
三.实验内容和分析
1.数据的预处理
将每个年级学生的编号用A1…,B1…,C1…表示;将所有实验数据设置成文本格式;
2.装载数据
3.创建Analysis Services 项目和数据源
4.创建数据源视图
5.创建关联规则挖掘结构
6.部署
7.模型解析
在规则选项中,可以发现一些比较有价值的规则,例如根据重要性的大小可知道,住校=2->出生地=2,出生地在城镇的一般都不会住校。

从依赖关系较强的网络中可以看出,从依赖关系网络图中可以看出,性别=2->b6=1;d39=1和父母在家
=1->b1=1;f7=1的置信度最高,说明性别和父母是否在家同住是非常重要的指标,女生从不会对身边的同学又推又挤以及从不会在课堂上搞恶作剧引同学发笑;与父母同住的学生从不会为了使其他人不喜欢某位同学而在那位同学背后散布流言或说他人坏话以及从不会觉得身体不舒服。

因此,父母与孩子同住与否,尤其对于女生,将会
在很大程度上影响其孩子的生活状况!。

《网络数据挖掘》实验一

《网络数据挖掘》实验一

《网络数据挖掘》实验一一、实验目的在SQL Server2005上构建数据仓库二、实验内容1.每个学生按自己的学号创建一个空的数据库。

2.将“浙江经济普查数据”目录下的11个城市的生产总值构成表导入该数据库。

要求表中列的名称为EXCEL表中抬头的名称,表的名称分别为对应的excel文件名。

往城市表中输入前面导入的11个城市名称和城市ID(注意不能重复),5.仔细阅读excel表格,分析产业结构的层次,找出产业、行业大类、行业中类的关系。

有些行业的指标值为几个子行业的累加。

比如:第一产业→农林牧渔业第二产业→工业→采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业类ID可按顺序编写。

8.创建一个新表汇总11个城市的生产总值,表的名称为“按城市和行业分组的生产总值表”。

表中的列名和第二步导入表的列名相同,同时添加一个新列(放在第一列),列名为“城市ID”,数据类型为整型;再添加一个新列(放在第二列),列名为“行业中类ID”,数据类型为整型。

9.将11个城市的生产总值构成表导入到第6步创建的新表中,注意不同的城市,要用不同的城市ID代入,行业中类ID可暂时为空值。

10.将行业门类表中的行业中类ID值输入至表“按城市和行业分组的生产总值表”中的“行业中类ID”列上。

11.检查3个表:“按城市和行业分组的生产总值表”、“城市表”、“行业门类表”中主键和外键是否一致(可通过关联查询检查)。

12.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中除了行业中类纪录以外的其他高层次的记录,如指标为“第一产业”的行等等(如果不删除,将在汇总中出错)。

13.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中原有的“指标”列(由于这列在行业门类表中已存在,因此是冗余的)。

14. 建立以下查询,和原EXCEL文件中的数据对比a)查询杭州市第二产业工业大类下各行业中类的总产出、增加值、劳动者报酬、营业盈余b)分别查询11个城市的第二产业总产出汇总值c)分别查询11个城市的工业劳动者报酬汇总值d)分别查询11个城市的第三产业增加值14.使用SSIS创建一个包,来完成第9步和第10步的过程,执行包,检查数据是否一致。

第1章 SQL Server 2005 概述

第1章 SQL Server 2005 概述

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外围应用配置器
外围应用配置器用于启用、禁用、开始和停止 SQL Server 安装的一些功能、服务和远程连接。 如需要开启或管理这些应用时,通过SQL Server 外围应用配置器将这些应用打开或进行管理,实 现数据库实例的更多控制。 单击“SQL Server 2005”→“配置工 具”→“SQL Server外围应用配置器” ,启动外 围应用配置器。即可对数据库服务和连接的运行 状态进行配置。
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SQL Server 其他管理工具
报表服务配置器 外围应用配置器 数据库引擎优化顾问 事件探察器 命令行实用工具 Visual Studio 2005
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报表服务配置器
使用Reporting Services配置工具可以配置 SQL Server 2005 Reporting Services的安装。 如果使用“仅文件”安装选项安装报表服务器, 必须使用此工具来配置服务器,否则服务器将不 可用。 如果使用默认配置安装选项安装报表服务器, 可以使用此工具来验证或修改在安装过程中指定 的设置。
SQL Server 2005数据库平台包括关系型数 据库、复制服务、通知服务、集成服务、分析服 务、报表服务、管理工具、开发工具。
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SQL Server 2005应用功能
○ .NET Framework集成 ○ Web Services ○ ○ 快照隔离支持 ○ SQL管理对象 ○ XML技术
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Visual Studio 2005
在解决方案资源管理器中管理某个解决方案中 所有不同的项目。 使用属性窗口可查看和更改在编辑器和设计器 中打开的对象的属性。 工具箱显示在商业智能项目中使用的各种项。 当前使用的设计器或编辑器不同,工具箱中的选 项卡和项也会有所不同。 设计器是创建或修改商业智能对象的工具窗口。 设计器提供对象的代码视图和设计视图。打开项 目中的某个对象时,该对象在此窗口的设计器中 打开。

sql server analysis services 使用

sql server analysis services 使用

sql server analysis services 使用SQL Server Analysis Services (SSAS) 是 Microsoft SQL Server数据平台中的一个组件,用于创建、部署和管理负责数据分析和报表生成的多维数据模型。

它支持在线分析处理 (OLAP)、数据挖掘和业务智能应用开发。

使用SQL Server Analysis Services,可以通过创建维度和度量,构建多维数据模型,将数据组织为多个维度和层次结构,以支持复杂的数据分析和报表需求。

SSAS 提供了 MDX(多维表达式)查询语言,用于查询多维数据模型,并提供了多种可视化工具和客户端应用程序,如SQL Server Management Studio、Power BI 等,用于分析和可视化数据。

使用 SQL Server Analysis Services,可以实现以下功能:1. 多维数据建模:通过定义维度、层次结构和度量,创建多维数据模型,可以支持复杂的数据分析需求。

2. OLAP 数据立方体:使用 SSAS 创建 OLAP 数据立方体,以便快速聚合和分析大量数据。

3. 数据挖掘:利用 SSAS 的数据挖掘功能,可以发现隐藏在数据中的模式和趋势,用于预测和决策支持。

4. 报表和可视化:通过使用 SSAS 的可视化工具和客户端应用程序,如 SQL Server Reporting Services、Power BI,可以轻松创建报表和仪表板,用于数据可视化和分析。

5. 安全性和权限管理:SSAS 提供了灵活的安全模型,可以定义角色和权限,以控制用户对多维数据模型的访问和操作权限。

总之,SQL Server Analysis Services 是一个强大的数据分析和报表生成工具,可以帮助组织和企业利用现有数据进行深入的分析,并提供有意义的洞察和决策支持。

课题_SPSS Clementine 数据挖掘入门 (3)

课题_SPSS Clementine 数据挖掘入门 (3)

SPSS Clementine 数据挖掘入门(3)了解SPSS Clementine的基本应用后,再对比微软的SSAS,各自的优缺点就非常明显了。

微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具,微软联合SAS、Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA,微软还提供OLE DB for DM接口和MDX。

所以SSAS的优势是管理、部署、开发、应用耦合方便。

但SQL Server 2005使用Visual Studio 2005作为客户端开发工具,Visual Studio的SSAS项目只能作为模型设计和部署工具而已,根本不能独立实现完整的Crisp-DM流程。

尽管MS Excel也可以作为SSAS的客户端实现数据挖掘,不过Excel显然不是为专业数据挖掘人员设计的。

PS:既然说到Visual Studio,我又忍不住要发牢骚。

大家都知道Visual Studio Team System是一套非常棒的团队开发工具,它为团队中不同的角色提供不同的开发模板,并且还有一个服务端组件,通过这套工具实现了团队协作、项目管理、版本控制等功能。

SQL Server 2005相比2000的变化之一就是将开发客户端整合到了Visual Studio中,但是这种整合做得并不彻底。

比如说,使用SSIS开发是往往要一个人完成一个独立的包,比起DataStage 基于角色提供了四种客户端,VS很难实现元数据、项目管理、并行开发……;现在对比Clementine也是,Clementine最吸引人的地方就是其提供了强大的客户端。

当然,Visual Studio本身是很好的工具,只不过是微软没有好好利用而已,期望未来的SQL Server 2K8和Visual Studio 2K8能进一步改进。

所以我们不由得想到如果能在SPSS Clementine中实现Crisp-DM过程,但是将模型部署到SSAS就好了。

SSIS中SSAS集成的基础知识

SSIS中SSAS集成的基础知识

SSAS是SQL SERVER2005中用于BI的组件SQL Server 的两个内置的控制流组件,即Analysis Services Processing Task 和Analysis Services Execute DDL Task,它们可以和SSAS交互。

通过SSAS可以创建多维数据库,并在之上进行数据挖掘操作。

本文中要讲的就是利用SSAS进行数据挖掘的方法。

在SSAS中进行数据挖掘可以有两种方式,一种是利用数据挖掘向导一步一步地创建挖掘结构和挖掘模型并进行模型的训练和预测。

另一种方式就是使用DMX脚本的方式进行挖掘结构、挖掘模型的创建、模型训练以及模型预测。

6.2 SSIS中SSAS集成的基础知识要想做出关于如何处理SSAS进程的精明决策,那么理解SSIS中内置的SSA S组件的用法、优点和不足很重要。

本节提供了各种方法的示例,它们在某些情况下使用到这些特点。

前面已经提到过两个内置的控制流组件,即Analysis Services Processin g Task和Analysis Services Execute DDL Task,它们可以和SSAS交互。

两个与SSAS交互的数据流组件是Dimension Processing目标和Partition Process ing文件。

所有这些组件都将利用Analysis Services的连接,其中这些连接必须在Connection Managers窗口的窗格中定义。

要想创建一个新的连接,需要在Connection Managers窗口的窗格中单击鼠标右键,并选择New Analysis Services Connection,这将弹出一个带有一个连接字符串的Add Analysis Services Connection Manager窗口。

在选中了连接字符串旁边的Edit之后,将打开标准的Connection Manager编辑器,如图6 -4所示。

数据仓库与数据挖掘课程实验指导书

数据仓库与数据挖掘课程实验指导书

潘怡编著《数据仓库与数据挖掘》课程实验指导书长沙学院计算机科学与技术系2009年9月前言本书是《数据仓库与数据挖掘》课程及《数据分析与挖掘》的实验指导书。

全书分为三个部分,第一部分为实验内容对每个实验的实验目的、实验类型、实验学时、实验原理及知识点、实验环境(硬件环境、软件环境)和实验内容及步骤进行简单介绍,第二部分为实验指导对每个实验的实验方法,实验步骤及补充的实验知识进行详细介绍,第三部分为实验报告。

本实践课程主要介绍数据仓库的工作机理及其构建过程,。

要求学生熟练使用数据库管理系统MS SQL Server,掌握典型的数据仓库系统及其开发工具的使用,理解数据挖掘的工作原理与流程,掌握典型数据挖掘技术及其工具的使用方法,熟悉SQL SERVER BI DE V集成挖掘环境。

要求学生实验前认真准备,实验后提供实验报告,给出详细设计方法以及设计依据。

实验报告的格式应采用统一封面,统一的实验报告纸。

封面应包括:课程名称、实验序号、名称、专业、班级、姓名、同组实验者、实验时间。

实验报告内容应包括:实验名称、目的、内容、实验步骤、实验记录、数据处理(或原理论证、或实验现象描述、或结构说明等)。

目录第一部分实验内容实验1:实践SQL Server数据多维分析环境实验2:实践关联规则挖掘方法实验3:实践决策树挖掘方法实验4:实践聚类挖掘方法实验5:实践神经网络挖掘方法第二部分实验指导实验1:实践SQL Server数据多维分析环境实验2:实践关联规则挖掘方法实验3:实践决策树挖掘方法实验4:实践聚类挖掘方法实验5:实践神经网络挖掘方法第三部分实验报告第一部分实验内容实验1:实践SQL Server数据多维分析环境一.实验目的学习和掌握Sql Server 2005 Analysis Services 工具集,包括如何在BI Development Studio 的Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度、属性、层次结构和多维数据集,如何查看多维数据集和维度,理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法。

第1章SQLServer2005入门教程

第1章SQLServer2005入门教程
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后来,Ashton-Tate公司退出了SQL Server 的开发。
而在Windows NT推出后,Microsoft与 Sybase在SQL Server的开发上就分道扬镳 了:
–Microsoft将SQL Server 移植到Windows NT系统上,专注于开发推广SQL Server的 Windows NT版本;
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•在IIS中配置SQL XML支持(Configure SQL XML Support in IIS)
•IIS(Internet Information Services 因 特网信息服务),此工具可以在运行IIS的 计算机上定义、注册虚拟目录,并在虚拟目 录和SQL Server 实例之间创建关联。
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客户机/服务器方式
客户机/服务器方式是在后端使用专门的 服务器,在服务器中建立大型数据库系 统,如常用的SQL Server, Oracle和 Informix等,该服务器称为数据库服务器. 前端客户应用系统可以是各种软件工具 开发的系统。
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文件服务器和客户机/服务器 方式的比较
文件服务器方式: 客户端向文件服务器 发出数据库请求,文件服务器通过网络 向客户端发送完成的文件拷贝,造成网 络中传输冗余的数据,负载多.
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2. 新的数据类型
• SQL Server 2005 中增加了3 种新的数据类型: BIGINT、SQL_VARIANT和TABLE。
3. 数据行中的Text类型数据
• SQL Server 2005 中可以将TEXT 和IMAGE 类型 的数据直接存放到表的数据行中,而不是存放到 数据页中,这就减少了用于存储TEXT 和IMAGE 类型的空间,并相应减少了磁盘处理这类数据的 I/O 数量。

SQL Server 2005 概述

SQL Server 2005  概述

1.1 SQL Server简介
• SQL Server 2005是微软公司2005年末发布的一款 数据库平台产品,该产品不仅包含了丰富的企业 级数据管理功能,还集成了商业智能等特性。它 突破了传统意义的数据库产品,将功能延伸到了 数据库管理以外的开发和商务智能,为企业计算 提供了完整的解决方案。
第1章 SQL Server 2005概述
• SQL Server 2005数据库经过了多个版本的演变, 其核心内容已经从关系型数据库管理,拓展到数 据处理的方方面面。本章就SQL Server 2005数据 库产品做一介绍,方便读者了解这款最受期待的 产品。通过本章的阅读,不仅可以了解SQL Server 2005数据库的体系结构,还能对该产品最 新的功能和特点,有一概括性的认识。(具体内 容请参照书。)
1.1.1 SQL Server的发展
• SQL Server数据库经历了长期的发展,现已成为 商业应用中最重要的组成部分。该数据库产品演 变的过程如下:(具体内容请参照书。)
1.1.2 SQL Server 2005版本性能介绍
• SQL Server 2005提供了多个版本,大部分的版本 都提供了,服务器端和工作站端的安装,同时包 括客户端组件、工具和文档。
1.2.1 SQL Server 2005的构架
• 微软公司重新对SQL Server数据库进行了设计, 新的构架中主要包括了数据。)
1.2.2 SQL Server 2005的新特性与改进
• SQL Server 2005定位于大规模联机事务处理 (OLTP)、数据仓库和电子商务应用的数据库和 数据分析平台。SQL Server 2005扩展了SQL Server 2000的可靠性、可用性、可编程性和易用 性。SQL Server 2005包含了多项新功能,(具体 内容请参照书。)

数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社

数据仓库与数据挖掘  课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社

第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,它为访问数据仓库提供了一个信息目录,根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3.数据处理通常分成两大类:联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。

4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据(多维数据集)采取切片(Slice)、切块(dice)、钻取(Drill-down 和Roll-up 等)和旋转(pivot)等各种分析动作,以求剖析数据,使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据,从而深入理解多维数据集中的信息。

5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现,而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

6.数据仓库按照其开发过程,其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。

7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同,可以分为以下4种类型:两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。

8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的(但是可“挥发”的)、企业级的、详细的数据库,也叫运营数据存储。

9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

10.从应用的角度看,数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段:以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。

11.什么是数据仓库?数据仓库的特点主要有哪些?答:数据仓库就是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,通常用于辅助决策支持。

数据仓库的特点包含以下几个方面:(1)面向主题。

MDX语法_数据挖掘

MDX语法_数据挖掘

SSAS数据挖掘总体思路在Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 中使用数据挖掘模型包括下列主要任务:∙创建挖掘结构和挖掘模型∙处理挖掘结构和挖掘模型∙删除挖掘结构或挖掘模型∙复制挖掘模型∙浏览挖掘模型∙对挖掘模型进行预测可以使用数据挖掘扩展插件(DMX) 语句,以编程方式执行上述每个任务。

创建挖掘结构和挖掘模型使用CREATE MINING STRUCTURE (DMX)语句可以向数据库中添加新的挖掘结构。

然后,使用ALTER MINING STRUCTURE (DMX)语句可以将挖掘模型添加到挖掘结构中。

使用CREATE MINING MODEL (DMX)语句可以生成新挖掘模型和关联的挖掘结构。

处理挖掘结构和挖掘模型使用INSERT INTO (DMX)语句可以处理挖掘结构和挖掘模型。

删除挖掘结构或挖掘模型使用DELETE (DMX)语句可以从挖掘模型或挖掘结构中删除所有定型的数据。

使用DROPMINING STRUCTURE (DMX)或DROP MINING MODEL (DMX)语句可以从数据库中完全删除挖掘结构或挖掘模型。

复制挖掘模型使用SELECT INTO (DMX)语句可以将现有挖掘模型的结构复制到新挖掘模型中,并使用相同的数据为新模型定型。

浏览挖掘模型使用SELECT (DMX) 语句可以浏览数据挖掘算法在模型定型过程中计算并存储于数据挖掘模型中的信息。

与Transact-SQL 类似,您可以在SELECT 语句中使用若干个子句以扩展该语句的查询能力。

这些子句包括DISTINCT FROM <模型>、FROM <模型>.CASES、FROM <模型>.SAMPLE_CASES、FROM <模型>.CONTENT 和FROM <模型>.DIMENSION_CONTENT。

SQL Server 2005数据库实践教程

SQL Server 2005数据库实践教程

维 护 可用性
试运行
7
SQL sever2005的优势
数据库引擎是整个数据库的核心,负责处理数据的存取异动处理,新增 XML的数据类型的处理能力。从一般应用程序到企业级的解决方案都可以 藉此获得解决。全新的SQL Server 2005的数据库引擎,有以下强化的 要项。 1、分割技术: 针对大型数据表与索引建立时,藉由分割函数与分割配置,将不同数据区分 到不同的档案群组,再经由硬件的辅助加速存取。此外,分割技术可以避 免在巨大资料表中进行整个索引的重整,减轻管理的负担。 2、DDL触发程序与事件通知 如何稽核服务器的使用者动作与如何防止数据库对象意外发生,一直都是 DBA非常重视的问题,新一代的数据库引擎可以针对数据定义语言(DDL) 提供触发程序的撰写。事件通知的功能就是整合Service Broker组件, 让DDL的动作藉由Service Broker辅助,使用异步处理的方式进行作业。
5、全新T-SQL
数据库引擎除了支持SQL-92的标准语法之外,更支持许多SQL-1999新的语法,例 如Try…Catch、PIVOT、Common Table Expression、EXCEPT与INTERSECT 等语法,它可以简单化复杂的处理。此外也统一DDL的所有语法,例如登入账号、 使用者建立的DDL语法等。
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2.1 SQL Server 2005简介
SQL Server 2005 与 Oracle 的效能比较
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2.2 SQL Server 的定义和数据库基本结构

关系模型的数据库管理系统 客户/服务器(Client/Server)的服务模型 完善的数据库逻辑和物理结构 与.NET框架的完美结合
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2.4 SQL Server 是通过实例运行的

SQL Server服务功能一览

SQL Server服务功能一览

1.sql server integration services 为 SSIS 包的存储和执行提供管理支持。

SSIS 是Microsoft SQL Server Integration Services的简称,是生成高性能数据集成解决方案的平台。

2. SQL Server FullText Search (SQL2005) 快速创建结构化和半结构化数据的内容和属性的全文索引,以允许对此数据进行快速的语言搜索。

3. SQL Server (SQL2005) 提供数据的存储、处理和受控访问,并提供快速的事务处理。

4. SQL Server Analysis Services (SQL2005) 为商业智能应用程序提供联机分析处理(OLAP)和数据挖掘功能。

5 SQL Server Reporting Services (SQL2005) 管理、执行、呈现、计划和传递报表。

6. SQL Server Browser 将 SQL Server 连接信息提供给客户端计算机
7. SQL Server Agent (代理)(SQL2005) 执行作业、监视 SQL Server、激发警报,以及允许自动执行某些管理任务。

SQL Server Active Directory Helper 支持与 Active Directory 的集成。

SQL Server VSS Writer 提供通过 Windows VSS 基础结构备份/还原 Microsoft SQL server 的接口。

数据库技术(SQLServer2005)教学大纲

数据库技术(SQLServer2005)教学大纲

数据库技术(SQLSERVER 2005)教学大纲一、课程基本信息课程名称:数据库技术(SQL Server)学分:4总学时:64 理论学时:32 实践学时:32适用专业:计算机科学与技术、计算机软件技术、计算机信息管理、计算机网络技术、计算机系统维护二、课程性质与目标课程性质:专业必修课前续课程:计算机基础、C语言程序设计后续课程:动态WEB技术等三、教学目的、要求本课程的教学目的是在学生学习后,能够熟练掌握 SQL Server 2005 中的基本 SQL 语句、Transact-SQL 语言、动态 SQL 语句、 SQL server 2005 中的内部函数、创建 SQL Server 2005 数据库和表、各种数据类型、实现数据库完整性、查询、视图、各种类型触发器的定义与开发等方面的知识与应用技术。

掌握 SQL Server 2005 中的服务器端各种配置方法、数据库安全性管理、对不同备份的数据库恢复、自动化管理、监视和维护 SQL Server 2005 、性能调整与优化等相关的数据库管理方面的知识。

具体要求为:1、了解数据库基本概念、SQL-Server 2005中文版、SQL-Server 2005的集成开发环境。

2、掌握SQL-Server 2005 基础知识:实体与联系、关系模型、范式、关键词、资料完整性、数据类型、常量与变量、表达式、常用函数。

3、掌握表的基本操作:表的创建、表的打开与关闭、资料表的显示、指针的定位、记录的插入与追加、表的编辑修改、表记录的删除、表的复制、文件间资料的传送、临时表和变量表、表的排序与索引、表的约束。

4、掌握数据库的基本操作、管理数据库。

5、掌握T-SQL语言的语法规则及编程控制、T—SQL语言的应用。

6、掌握查询、视图的创建及基本操作。

7、掌握SQL—Server的存储过程及存储过程的基本操作。

8、掌握SQL—Server的触发器的作用及其管理。

SQL Server 2005

SQL Server 2005

准备安装
2.2.7 如何验证安装成功 "控制面板"---"管理工具"---"服务"(表2-12) 2.2.8 升级到SQL Server 2005
– 可将SQL Server 2000(SP3)或更高版本,通过安装 过程程序完成大多数升级操作. – 安装示例数据库 AdventureWoks (OLTP) AdventureWoks DW( Data Warehouse,数据仓库, OLAP)
SQL Server 2005 Enterprise Edition(32 位和 64 位)
– Enterprise Edition 达到了支持超大型企业进行联机事 务处理 (OLTP),高度复杂的数据分析,数据仓库系统 和网站所需的性能水平.全面商业智能和分析能力及 其高可用性功能(如故障转移群集),使它可以处理 大多数关键业务的企业工作负荷.Enterprise Edition 是最全面的 SQL Server 版本,是超大型企业的理想选 择,能够满足最复杂的要求.该版本还推出了一种适 用于 32 位或 64 位平台的 120 天 Evaluation Edition.
商业智能( ) 将数据转化为知识 帮助企业做出业务经营决策, 将数据转化为知识, 商业智能(BI):将数据转化为知识,帮助企业做出业务经营决策, 是数据仓库, 是数据仓库,OLAP,数据挖掘技术的综合运用. ,数据挖掘技术的综合运用.
SQL Server 2005 组件: 组件: 数据库引擎 全文搜索 复制 Service Broker Notification Services Reporting Services Analysis Services Integration Services

sqlserver2005简介

sqlserver2005简介
开发版 精装版
Windows 2000 Server 、Windows Server 2003、 Windows 2000 Professional 和Windows XP Professional
Windows 2000 Server 、Windows Server 2003 、 Windows 2000 Professional 和Windows XP Professional
集成服务能更容易地集成、转换和分析来自多个异类信息源的数据,比 如多个操作系统的数据。可以对数据仓库提供提取、转换和加载 (ETL) 处理 的包。
分析服务为商业智能应用程序提供了联机分析处理 (OLAP) 和数据挖掘功 能。可以设计、创建和管理数据的多维结构,设计、创建和可视化数据挖 掘模型。在 Business Intelligence Development Studio 中,可以开发分析服务 项目
3.4 文档和教程
4 常用数据库对象
表、索引、视图、数据 库关系图、默认值、规 则、触发器、存过程、 用户等
5 SQL Server 2005数据库架构
5.1 逻辑数据库 概念数据库描述数据结构,定义数据之间的联系。 例如,“学生选课”数据库的数据结构定义如下。
学生基本信息表S(学号,姓名,性别,出生日期,系,电 话)
tempdb数据库是连接到SQL Server 2005实例的所有用户 都可用的全局资源,它保存所有临时表和临时存储过程。另外, 它还用来满足所有其他临时存储要求。
3 SQL Server 2005组件和工具
3.1 管理工具 1.SQL Server Management Studio
查询编辑器: 支持Transact-SQL
Transact-SQL语法特点

神经网络算法在Microsoft SQL Server2005 Analysis Services中的应用

神经网络算法在Microsoft SQL Server2005 Analysis Services中的应用

① 营销和促销分析 , 如评估直接 邮件促销或一
个 电台广 告 活动 的成功 情况 。
(S S SA )中 , coo 神 经 网络算 法通 过构 造 多层感 Mi sf r t 知器 网络 创 建 分 类 和 回归 挖 掘 模 型 。 与 Mir o co f st 决 策树算 法 相类 似 , 当给 定可 预测 属 性 的每 个 状 态 时 , coo 神 经 网络 算 法 可 以 计 算 输 入 属性 的 每 Mi sf r t
N tok lo tm -snr sadi pc capiao edt mii irsfS LSre 0 5A a s ri s e rsAgrh si oi n s ei p l t ni t a nn i M c o Q e r 0 n yi Sv c . w i t n ts f i ci nh a gn o t v 2 l se e
维普资讯
第 3期
杜义君 : 神经网络算 法在 Mi oot QLSre 0 5A a s e i s中的应用 c sf S evr 0 nl i Sr c r 2 ys v e
神经元 之 间 没 有 连 接 。 ( 果 没 有 隐藏 层 , 输 入 如 则 从输 入层 中的节点 传递 到输 出层 中的节 点 。 ) 使用 Mirsf神 经 元 网络 算 法 构 造 的挖 掘 模 coo t 型可 以包 含 多个 网 络 , 取决 于 用 于输 入 和 预 测 的 这
② 根据历史数据预测股票升降、 汇率浮动或其
他频 繁 变动 的金融 信 息 。
③ 分析制造和工业流程。
个可能状态的概率。之后 , 可以根据输入属性 , 使用
这 些概 率预 测被 预测 属性 的结 果 。

(完整)实验二:Analysis Service

(完整)实验二:Analysis Service

实验二名称:OLAP分析实验二目的:了解Analysis Services项目的创建过程,掌握对数据进行分析、处理的方法;能熟练运用OLAP技术对数据仓库中的大量数据进行复杂、有效的分析处理,并将结果以直观的形式提供给决策分析人员,从而实现对决策的支持。

实验二内容:以数据仓库为应用平台运用OLAP技术,创建新的Analysis Services项目。

对数据仓库中的大量数据进行复杂、有效的分析处理,并能将结果以直观的形式呈现出来。

实验二过程:下面简要介绍一下SQL Server 2005中OLAP的使用步骤:一.创建新的Analysis Services项目1。

单击“开始”,指向“所有程序”,再指向Microsoft SQL Server 2005,再单击SQL Server Business Intelligence Development Studio,打开Microsoft Visual Studio 2005开发环境.2。

在Visual Studio的“文件”菜单上,指向“新建”,再单击“项目”。

3.在“新建项目"对话框中,从“项目类型”窗格中选择“商业智能项目”,再在“模板”窗格中选择“Analysis Services项目”。

4.将项目名称更改为Analysis Services Tutorial1,这也将更改解决方案名称,然后单击“确定”。

(如图1。

1)图1.1至此,在同样名为Analysis Services Tutorial1的新解决方案中基于Analysis Services项目模板成功创建了Analysis Services Tutorial1项目。

二.定义新的数据源1.在Microsoft Visual Studio 2005开发环境中,打开解决方案资源管理器,右键单击“数据源”,然后单击“新建数据源”,将打开数据源向导.(如图2.1)图2.12。

在“欢迎使用数据源向导”页上,单击“下一步”.3。

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的更多细节,请查看 SQL Server 2005 在线文档中的“分析服务脚本语言(Analysis Services scripting
language)”。
另一方面,在数据挖掘任务中,当 XMLA 请求是一个语句的时候,XMLA “执行”请求使用一种查询语言—
—DMX(数据挖掘扩展 Data Mining eXtensions 语言)作为它的请求的内容。DMX 语言在针对数据挖掘的
·
查询模型:这些请求包括(但不局限于)在数据挖掘中我们常说的记分(Scoring)和预测
(Predicting)。 我们将查询定义为使用数据挖掘所建立的模型的过程。这些请求由发送到服务器端的
DMX 语句组成。
·
订阅进度通知:这些请求非常方便地显示一个进度条,这个进度条用来显示在执行一个很长的
操作时或者在指定时间检查服务器状态时的实际进展情况。这类请求不能使用 DMX 创建。它们拥有跟踪的
网页。)SOAP 为应用程序定义了一系列可以通过 XML 消息来调用的方法。 这些方法由 Microsoft Analysis Services 发布,使用 XML for Analysis 或者 XMLA 来定义。 XMLA 规范是由一个超过 20 家研究商业智能的龙头企业(包括微软公司、Hyperion 和 SAS 学会)组成的组 织提出的,它是一个标准的 OLAP 和数据挖掘技术接口。 更多关于 XMLA 的信息,请点击这里。 XMLA 定义了两种发送给服务器的请求,以及服务器进行响应返回的信息的格式。请求的类型是“发现 (Discover)”和“执行(Execute)”。“发现”用来从服务器获取信息和元数据。例如, “发现”可 以用来获取服务器上一系列挖掘模型以及它们的属性(列描述、算法等等)。“执行”用来执行对服务器 的命令,如创建一个新的目录或者挖掘模型、训练一个模型、或者执行一个查询。
类请求定义了发现(Discover)命令,没有与其直接对应的 DMX 或 DDL。
·
元数据的定义:这些请求是一系列对服务器上的数据结构的定义。这些数据结构是挖掘结构和
挖掘模型,它们由目录(数据库)组合在一起。针对这些请求的 XMLA 命令是执行(Execute),包括 DDL
用来创建和修改的 Create 或 Alter 语句。也可以使用 DMX 的 CREATE 语句,尽管它的灵活性要比 DDL 的
插件算法和内容查看器 应用场景建议
应用场景 1:简单的数据挖掘预测 应用场景 2:Web 应用——使用服务器上现有模型的规则 应用场景 3:为当前数据在服务器上创建和训练一个新的模型 小结 附录 1:Microsoft Analysis Services 2005 服务器上的常用操作以及请求的协议格式 附录 2:在 和 C++中使用 OLE DB 非托管 C++ 概述
·
修改(Alter)命令:这些命令修改已存在的服务器来从服务器上去掉元数据对象。
·
处理(Process)命令:这些命令用来初始化那些基于当前绑定的训练数据集定义的元数据对
象上的训练序列。
·
语句 (查询语句)。
当一个 XMLA“执行”请求描述一个对象(如创建 Create 或者修改 Alter 语句)或者将一个对象定义为一
理和指定元数据。DDL 可以很方便的扩展到 XMLA。
而 DMX 是一种为数据挖掘而设计出的类 SQL 语言。DMX 与 SQL 非常类似,DMX 包含这样的结构,它们允许创
建和操作元数据对象(想想 SQL 中的 CREATE TABLE 或者 INSERT INTO 语句,DMX 中有与其等价的 CREATE MINING MODEL 和 INSERT INTO 语句)。然而,对于管理元数据对象的任务来说,DMX 的灵活性比 DDL 要差。 DMX 语句无法扩展到 XMLA;但是它们可以被固定的 XMLA 结构所包括。 文章结尾处的附录 1 提供更多 Microsoft Analysis Services 2005 协议部署的细节内容。 SOAP 相对来说比较容易操作;大多数开发工具都提供针对创建、传输、接收 SOAP 包的帮助。但是,选择 使用 DDL 请求还是 DMX 请求,并把它按照适当的格式封装到 XMLA 语句中就不是一件那么容易的事情了。所 以开发者需要比仅仅使用 XML 流作为通讯方法更好的工具。这也就是为什么如今可编程 API 存在的原因。 这些 API 将 XMLA 请求的相关操作作业打包,分析 XMLA 的响应信息,并且向开发者提供一个更具逻辑性的 通讯视图,用来操作内部细节。也有一小部分 API 可以被 Microsoft SQL Server 数据挖掘应用。选择哪 个 API 取决于客户端执行的请求的类型和客户端的开发环境。 下一节将分析典型的数据挖掘在客户端/服务器端通讯(C/S)时的客户端请求。之后的章节将从各种数据 挖掘可编程 API 处理典型请求时的方法以及它们支持的客户端环境的角度,具体展示这些 API 以及它们之 间的差别。
QUOTE: 目录
概述 与 Microsoft Analysis Services 2005 通讯
数据定义语言(DDL) 和 数据挖掘扩展语言(DMX) 数据挖掘任务 通用 API 作为通用 API OLE DB 作为通用 API Analysis Management Objects – AMO 进度通知:使用跟踪对象 无服务器的数据挖掘:本地挖掘模型 扩展 SQL Server 数据挖掘功能 使用 Server 扩展 DMX
Create 语句差。
·
模型的训练:这些请求为服务器端的数据挖掘模型执行训练处理。训练可以使用预先绑定的数
据(在元数据定义时决定),也可以只描述当前正在处理的操作的数据集。XMLA 命令还是 执行(Execute),
包含一个 DDL 的处理(Process)语句。在 DMX 中,训练可以由插入(INSERT INTO)命令得到。
OLE DB 规范中定义,在这里可以使用。
Microsoft Analysis Service 2005 也可以使用另一种查询语言来执行语句——MDX。MDX 语言是为 OLAP
组件所设计的。所以,这里我们只关注 DMX。
区分 DDL 和 DMX 是非常重要的:DDL 是一种由 Analysis Services 2005 使用的类 XML 语言,用来描述、管
功能,作为带 DDL 订阅(Subscribe)语句的 XMLA 执行(Execute)命令来进行传输。
作者: Bogdan Crivat,微软公司 时间:2005 年 3 月 适用于:
微软 SQL Server 2005 SQL Server 数据挖掘(SQL Server Data Mining) 摘要:介绍 SQL Server 2005 数据挖掘的新 API 以及几种常用的开发场景。
版权 在这篇文章中所包含的信息代表了从发布日起微软对所讨论的问题的当前观点。因为微软必须对市场的变 换做出响应,它不应该被理解为微软所必须承担的任务的一部分,微软也不能保证在发布日之后所提出的 信息的精确性。 这个白皮书仅仅是为了信息的目的,微软对本文中的信息不做任何授权、表示、暗含或规定。 依从所有可适用的版权法是用户的责任。没有限制权利在版权之下,这个文档的部分不允许被再生产,存放 或介绍入检索系统, 或被以任何形式传送或通过任何手段(电子, 机械, 影印, 记录, 或其他) 或为任何 目的,没有微软的明确书面允许。 微软对于在这篇文章中所包含的主题拥有专利、专利申请、商标、版权或其他的一些知识产权。除了微软 明确提供的一些书面的特许契约,这个文档的并不提供给您任何专利、商标、版权或其他知识产权的执照。 版权所有 2005 Microsoft Corporation。 Microsoft 和 Visual Studio 在美国或其他国家都有注册商标或微软的商标。 在这里的实际的公司和产品的名字可能是他们各自的商标。
个动作的目标(如处理 Process 或删除 Drop)时,命令的内容由 Microsoft Analysis Services 数据定义
语言(Data Definition Language —— DDL)组成。DDL 是 Analysis Services 2005 中元数据以及元数
据操作的内部表示方法。 服务器上的对象存储在 DDL 中,商业智能化项目由若干 DDL 片段组成。关于 DDL
与 Microsoft Analysis Services 2005 通讯
让我们从 Microsoft Analysis Services 2005(与数据挖掘服务器之间)的通讯协议开始。客户端通过 Analysis Services 2005 来执行这个通讯协议(比如使用 Microsoft OLE DB Provider for Analysis Services 9.0 或者 ),并且这个协议也必须被其它客户端执行。 Microsoft Analysis Services 2005 使用 SOAP 作为最外层的通讯层。(更多关于 SOAP 的内容请访问这个
随着微软 SQL Server 2005 的诞生,统计技术和机器学习算法的综合产物,也就是众所周知的数据挖掘, 被带入了一个新的阶段。在 SQL Server 2005 中,数据挖掘最重要的转变是改变了它的目标用户。除了作 为一个科学的实验工具,面向有限的专业人士,如今 SQL Server 数据挖掘已广泛存在,成为开发者捶手 可得的工具,并且已经做好了在更广阔的领域中应用的准备。从电子数据表格到网络游戏,从点到点通讯 系统到应用服务器,绝大多数应用都有这样一个共同点:它们不得不进行数据处理。在进行数据处理的时 候,它们使用特定的标准 API 来访问数据。在 SQL Server 2005 数据挖掘的数据处理系统中,这些 API 也 同样可以被智能的嵌入到应用中。 这篇文章带你思考将 SQL Server 数据挖掘嵌入到应用中的契机。文章重点关注可编程内容,即通过写代码 来使用数据挖掘技术和增强服务器特性。我们将给出一系列可以被数据挖掘引擎执行的常用任务,并针对 它们展示微软 SQL Server 数据挖掘体系结构的解决方案。之后,我们将列举一些客户端产品 ( 和 OLE DB)的可编程 API。之后的一个章节专注于 Analysis Management Objects 所管理的 API。随后,我们将展示服务器创建新的存储过程以及添加新的算法插件和查看器等扩展功能. 数据挖掘应用也可以结合联机分析处理(OLAP)、Reporting Services 或者 Integration Services 来创 建。然而,这篇文章不介绍这些内容,而是严格通过代码来介绍数据挖掘功能和如何增强数据挖掘功能。 数据挖掘和联机分析处理都是微软分析服务的组件。本篇文章中介绍的客户端 API 同时适用于这两种组件。 但是,本文的介绍仅针对数据挖掘。其中的场景、代码实例、元数据对象都是针对数据挖掘的。
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