Microsoft SQL Server数据挖掘的高级研究

提供一个对数据挖掘的介绍,并解释相关的术语,概述了在商业中创建和部署数据挖掘解决方案的方法,最后,阐述了使用Microsoft数据挖掘技术的优势。

基于SQL Server Analysis Service(SSAS)的土地地类关系空间数据挖掘

基于SQL Server Analysis Services(简称SSAS)提供的Microsoft关联规则挖掘算法和事务数据挖掘功能,通过利用Arc GIS软件、空间数据库引擎Arc SDE和数据库SQL Server软件,提出了一种新的土地地类关系挖掘实现方案。首先结合空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)相关技术方法,以土地利用数据库为基础,实现空间数据提取;然后通过空间关联操作将空间信息转化为事务,最后在SSAS中创建多维数据集,完成相关数据挖掘任务。基于某市实例土地利用数据库,采用该方法探测相邻地类间的隐含关系,通过建立相邻地类图斑空间关联规则挖掘模型,设置不同的参数,得到了一系列比较实用合理的关联规则,通过实践证明了这种方案的有效性。

基于SQL Server 2005的数据挖掘的研究

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Microsoft SQL Server 2005的数据挖掘方案和采用SQL Server分析服务实现数据挖掘的相关技术。采用SQLServer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。

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统的设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。

基于SQL Server的联机分析挖掘模型研究

联机分析挖掘(OLAM)是一项新兴前沿的概念,他不但无缝集成了OLAP和Data Mining技术,具有两者各自的优势,而且将整个数据分析领域提升出一个新亮点。介绍OLAM提出的缘由和体系结构以及一些关键性的技术,阐述选取SQL Server 2005作为联机分析挖掘模型研究的详细思路,着重利用SQL Server 2005在无缝集成方面的优势,用一个具体实例对OLAM模型进行具体的建模分析和研究,以期待OLAM作为一门新工具为用户辅助决策。

基于SQL SERVER 2005的数据挖掘系统设计

介绍了数据挖掘软件的发展,并针对第3代数据挖掘软件的系统设计,提出了一种基于SQLSERVER 2005的纵向数据挖掘系统的设计框架.

露天矿SQL Server生产数据的空间分析

针对传统露天矿生产管理模式下,运输工作量需人工统计、矿区路径更新需借助重新测绘及外部程序等问题,从空间分析的角度出发,着力探究提高系统自动化程度的途径。依托已构建的露天矿卡车调度系统数据库,将露天矿生产数据作为基础数据,利用SQL Server空间数据类型geography的属性和方法,基于生产数据的空间分析,提出了由数据库独立完成的运输工作量自动统计方法、矿区路径自动更新方法。矿区实验证明:上述2种方法准确、可行,提高了露天矿生产管理的自动化水平。

SQL Server2005数据挖掘API技术分析与实例应用

在阐述SQL Server 2005 Data Mining功能及其挖掘过程的基础上,对主要Data Mining API对象进行了分析,针对实际课题实现了SQL Server 2005的Data Mining API和Analysis Services数据挖掘功能的综合应用,并实现了基于Microsoft_Time_Series时序算法的销售预测模型,给出Visual Studio客户端程序实例.实践证明,SQL Server 2005的Analysis Services为数据挖掘提供了较为成熟的数据挖掘服务和丰富灵活的API,实现了数据挖掘功能与Visual Studio 2005开发环境良好可靠地集成.

基于Analysis Services的数据挖掘模型的研究与应用

SQL Server 2000 Analysis Services是一整套的决策支持引擎和工具。本文介绍了Analysis Services的体系结构,讨论了用其进行数据挖掘的方法。阐述了一个构建数据挖掘模型、训练挖掘模型以及应用该模型进行预测的实例。

用SQL Server2000构建数据挖掘解决方案

Microsoft的 SQL Server 2 0 0 0第一次包含了数据挖掘特性。 Microsoft的数据挖掘解决方案是基于针对指定的数据挖掘的 OL E DB上的。OL E DB是 Microsoft制定的工业标准并被一系列数据挖掘 ISV所支持。这种指定为数据挖掘提出了一种新的类 SQL 语言 ,这种语言使数据库开发者能更好地建立数据挖掘的应用。本文给出了一个关于运用 SQL Server 2 0 0 0构建数据挖掘应用的示例。

基于SQL Server的OLAM的研究及应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。

基于SQL Server构建数据挖掘应用

为了缩短中小企业数据挖掘应用系统的开发周期,基于Microsoft SQL Server的分析服务(Analysis Service)组件,提出一个可用于中小企业进行快速数据挖掘应用系统开发的应用开发模式。采用决策树算法进行一个实例开发,说明了如何应用该开发模式从数据库中发现有用的知识。该开发模式可以大大降低数据挖掘系统的开发周期。

基于Analysis Services的OLAP安全性实现

在线分析处理技术(OLAP)是数据仓库的重要应用之一,而安全性是许多OLAP产品的主要弱点,通过对OLAP的安全性分析,建立了OLAP的安全模型,快速、有效、安全地从数据仓库中提取有价值的信息,并以安装在Windows 2000的SQL SERVER为例,研究如何实现OLAP的安全性。

基于SQL Server分析服务构建数据挖掘方案的研究

在分析SQL Server分析服务的基本结构的基础上,提出基于SQL Server分析服务构建数据挖掘解决方案,并用实例说明这种方案的优点与可行性。

基于SQL SERVER 2005的第三代数据挖掘系统构建分析

介绍了数据挖掘软件及工具的发展历史,阐述了SQL Server 2005平台的功能优势,构建了基于SQL Server 2005的数据挖掘系统。

基于SQL SERVER 2000的数据挖掘方案研究

微软SQLSERVER2000第一次包含了数据挖掘功能,微软的数据挖掘解决方案是基于一个称为OLEDBforDataMining规范的工业标准,它是由微软提出并且由众多数据挖掘公司支持的工业标准。这个规范展示了一个新的类似于SQL语言的数据挖掘语言,数据库开发者们可以利用它去建设数据挖掘应用。本文提出了如何利用SQLSERV-ER2000去建设数据挖掘应用的方案。

SQL Server 2000与异构数据源之间的传输转换技术

MicrosoftSQLServer2000是一个高性能的关系型数据库管理系统,具有客户机 服务器体系结构和强大的WEB功能,为企业应用提供了优良的扩展性和可靠性,能够满足大规模分布式计算环境的需要。SQLSever2000的数据传输转换技术,不仅可以生成资料仓库,还可以用来检索不同结构的数据源中的资料,对资料进行复杂转换并将资料存储到另一个资料源中,以便对数据进行析取、分析汇总,对数据仓库的海量数据存储和快速的检索技术提供了强大的支持。本文主要从SQLServer2000的工作原理和实例应用角度出发,介绍了用SQLServer2000中的TransactSQL编程和DTS(数据转换服务)等功能实现SQLServer与异构数据源之间传输转换的方法。

用SQL Server2000实现数据挖掘的技术与策略

OLE DB是被许多第三方数据挖掘产品供应商所支持的微软制定的工业标准。OLE DB for DataMining以表的形式表达数据挖掘模型对象,而且也提供一种类似SQL的DDL使开发者能更好地建立数据挖掘应用。给出了一个关于运用SQL Server 2000构建数据挖掘应用的实例。

基于SQL Server2000的用户数据分类与导出方法

一种以 SQL Server 2 0 0 0数据导出向导及 FTP为工具 ,利用应用程序进行用户数据分类与导出的方法。

SQL Server 2008 R2 关联规则研究

关联规则挖掘在数据挖掘中占有非常重要的地位，它可以从大量的数据中发现数据项之间的关联关系，而某些关联关系可以辅助企业制定决策。通过实例研究表明，SQL Server 20081 L2平台下的关联规则挖掘具有很高的计算精度，生成的某些关联规则也是有效的。