Интеллектуальный анализ данных (службы SSAS)

  • Статья

Применимо к: SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Важно!

Интеллектуальный анализ данных не рекомендуется использовать в службах SQL Server 2017 Analysis Services, а в SQL Server 2022 Analysis Services его поддержка прекращена. Документация не обновляется для устаревших и неподдерживаемых функций. Дополнительные сведения см. в статье об обратной совместимости служб Analysis Services.

SQL Server является лидером в области прогнозной аналитики с выпуска 2000 года, предоставляя интеллектуальный анализ данных в SQL Server Analysis Services. Сочетание служб Integration Services, Reporting Services и интеллектуального анализа данных SQL Server предоставляет интегрированную платформу для прогнозной аналитики, которая включает очистку и подготовку данных, машинное обучение и создание отчетов. SQL Server интеллектуальный анализ данных включает несколько стандартных алгоритмов, включая модели EM и K-средние кластеризация, нейронные сети, логистическую регрессию и линейную регрессию, деревья принятия решений и наивные классификаторы байеса. Все модели располагают интегрированными визуальными элементами для упрощения разработки, уточнения и оценки моделей. Интеграция интеллектуального анализа данных в решения бизнес-аналитики помогает принимать обоснованные решения по сложным вопросам.

Преимущества интеллектуального анализа данных

В интеллектуальном анализе данных (который также называется прогнозирующей аналитикой и машинным обучением) используются хорошо исследованные статистические принципы для выделения закономерностей в данных. Применяя алгоритмы интеллектуального анализа данных в SQL Server Analysis Services к данным, вы можете прогнозировать тенденции, определять закономерности, создавать правила и рекомендации, анализировать последовательность событий в сложных наборах данных и получать новые аналитические сведения.

В SQL Server 2017 году интеллектуальный анализ данных является мощным, доступным и интегрированным с инструментами, которые многие люди предпочитают использовать для анализа и создания отчетов.

Ключевые функции интеллектуального анализа данных

SQL Server интеллектуального анализа данных предоставляет следующие возможности для поддержки интегрированных решений интеллектуального анализа данных:

  • Несколько источников данных: можно использовать любой источник табличных данных для интеллектуального анализа данных, включая электронные таблицы и текстовые файлы. Вы также можете легко добывать кубы OLAP, созданные в SQL Server Analysis Services. При этом невозможно использовать данные из выполняющейся в памяти базы данных.

  • Интегрированная очистка данных, управление данными и создание отчетов. Службы Integration Services предоставляют средства для профилирования и очистки данных. Можно создавать процессы ETL для очистки данных в процессе подготовки к моделированию, а ssISnoversion упрощает повторное обучение и обновление моделей.

  • Несколько настраиваемых алгоритмов. Помимо предоставления таких алгоритмов, как кластеризация, нейронные сети и деревья принятия решений, SQL Server интеллектуальный анализ данных поддерживает разработку собственных алгоритмов подключаемых модулей.

  • Инфраструктура проверки моделей: проверять 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. Интеллектуальный анализ данных SQL Server предоставляет язык расширений интеллектуального анализа данных для интеграции прогнозирующих запросов в приложения. Вы можете получать подробные статистические данные и шаблоны из моделей и выполнять детализацию 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 управляемые API-интерфейсы: все объекты интеллектуального анализа данных являются полностью программируемыми. Создание скриптов возможно с помощью многомерных выражений, XMLA или расширений PowerShell для SQL Server Analysis Services. С помощью языка расширения интеллектуального анализа данных (DMX) можно быстро создавать запросы и сценарии.

  • Безопасность и развертывание. Обеспечивает безопасность на основе ролей с помощью SQL Server Analysis Services, включая отдельные разрешения для детализации данных модели и структуры. 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.

См. также:

Службы R SQL Server