带你们走进SSAS的数据发掘

作者:课课家教育更新于： 2017-01-04 15:36:37

　　SSAS主要是建立、组织多维数据库一种只要数据量一大，关系建的各种多对多以后，就要跑好几个小时，并且维护麻烦，只能单人开发，功能上被各种工具各种取代的技术。SSAS对于商业的帮助还是很有帮助通常应用于各种广泛的数据中，下面我们一起来看一下SSAS一些关于数据上的分析问题。

　　通常一些对数据挖掘都要经过智能转化并且把数据进行格式储存，能够让用户快速解答为用户分析和提供有效的数据，那么SSAS就是通过建立多维的数据集来为数据的分析提供更快捷更高校的数据挖掘。

　　一SSAS结构

　　那么是一个数据发掘的形式出现同样需要一个结构，定义生成一个模型我们根据数据源来分析下图，从数据视图、列数量和类型以及分为定型集和测试集的可选分区。对数据域进行一个数据的挖掘，这里要说一个单个数据源是能同时适用于数据域上面，从而建立一种关系数据源和数据视图。

　　二处理数据：源到结构到模型

　　数据是有一个对用户收集过程，我们要根据多个视图和数据源来建立一个结构，例如客户信息，地理区域，年龄，收入，性别，等等一些有关客户的个人资料相关的信息，只要用户购买了该产品就能拿以此的一个根据来模型处跟多不同的数据源结构，它们都通过customerID列联接的。

　　模型1使用CustomerID、收入、年龄和区域，并根据区域筛选数据。

　　模型2使用CustomerID、收入、年龄和区域，并根据年龄筛选数据。

　　模型3使用CustomerID、年龄、性别和嵌套表，不使用筛选器。

　　上面是三个模型生成的输入，都是通过数据的筛选来限制模型，在基于相同条件下的数据其结果都大有不同，customerID列是衙门唯一一个可用的列，可以作为事例键来使用。

　　我们清楚了数据结构，数据源的原理，和数据模型是否可以定于挖掘的结构？那么又如何用数据去建立模型，接下来我们会一一说明。

　　三、优缺点

　　1.一切都是以数据为核心的数据统计原则预测趋势、标识模式、创建规则来进行数据演变模式，都是针对性的帮助你解决问题和给予决策，通过过将AnalysisServices中的数据挖掘算法应用到数据中，在SQLserver分析复杂的数据，依顺序的形式洞察出新的情况，并且解决问题。

　　2.功能强大，易于访问是SQLserver的一大优点，在对数据挖掘中，我们可以把数据挖掘报告和工具相结合可以学习到在数据发掘的技巧，并且学习和掌握对数据的收集。

　　小结：我们今天介绍了一些关于数据库SSAS的用法，那么接下来我们就介绍数据的挖掘和建立模型，让你们对SSAS有一定的了解，不懂SQL语句，也没有任何关系，只要您会使用Excel也可以获取到想要的数据，并且对简单的点击几个按钮就可以对数据进行挖掘。如果您有一定的数据库基础，那么结合Service可以生成预测数据和结果。