_SQLserver2005_数据挖掘_维度属性与高级应用
数据挖掘在SQL Server2005中的应用
数据挖掘在SQL Server2005中的应用
刘芝怡;常睿
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2006(000)006
【摘要】本文首先介绍了数据挖掘的概念和处理过程,然后介绍了SQL
Server2005中的数据挖掘功能,最后给出了在SQL Server2005中实现数据挖掘项目的整个流程.
【总页数】2页(P156-157)
【作者】刘芝怡;常睿
【作者单位】常州工学院,计算机信息工程学院,江苏,常州,213002;常州工学院,计算机信息工程学院,江苏,常州,213002
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.SQL Server2005全文检索在数据查询中的应用 [J], 兰萍
2.SQL Server2005中的XQuery应用研究 [J], 顾兵
3.MD5Hash加密算法在SQL Server2005中的应用 [J], 李红日
4.浅析SQL Server2005在实际生活中的应用 [J], 刘芳
5.SQL Server2005触发器在图书管理系统中的应用研究 [J], 耿涛;黄磊;刘儒香因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SQL Server 2005的数据挖掘系统优势分析
基于ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２００５的数据挖掘系统优势分析［摘要］本文介绍了数据挖掘软件及工具的发展历史，提出基于SQL Server 2005的数据挖掘系统，阐述了SQL Server 2005平台的功能优势。
［关键词］SQL Server 2005；数据挖掘；数据仓库数据挖掘（Data Mining，DM)）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。
数据挖掘的工具和软件已广泛应用于银行金融、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等领域。
随着数据挖掘应用日渐广泛，人们发现有些工具只有精通数据挖掘算法的专家才能熟练使用，如果对算法不了解，难以得出好的模型，所以迫切需要一类使用简单而又具有针对性、功能良好的数据挖掘软件。
因此，本文结合数据挖掘软件的发展，提出一种基于SQL Server 2005的纵向数据挖掘解决方案,并阐述了SQL Server 2005平台的功能优势。
1 数据挖掘软件及其开发工具的发展状况及趋势1. 1数据挖掘软件的发展状况及趋势在对数据挖掘技术和数据挖掘软件的探索和开发过程中，很多学者提出了自己独特的观点，Robert Grossman认为，数据挖掘软件的发展将经历4个时代［１］：第一代数据挖掘软件。
支持一个或少数几个数据挖掘算法，挖掘向量数据，数据一般一次性调进内存进行处理。
如果数据足够大，并且频繁变化，这就需要利用数据库或者数据仓库技术进行管理，第一代系统显然不能满足需求。
第二代数据挖掘软件。
与数据库管理系统集成、支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口具有高的可扩展性。
能够挖掘大数据集以及更复杂的数据集，通过支持数据挖掘模式和数据挖掘查询语言增加系统的灵活性。
虽然注重模型的生成，但如何与预测模型系统集成导致了第三代数据挖掘系统的开发。
无线服务公司使用SQLServer2005的数据挖掘功能使系统响应速度提升一倍
Microsoft SQL ServerCustomer Solution Case Study无线服务公司使用SQL Serer 2005的数据挖掘功能使系统响应速度提升一倍解决方案纵览国家或者地区：菲律宾垂直行业: 娱乐客户简介菲律宾，马尼拉-- ABS-CBN Interactive (ABSi)公司为手机用户提供电视交互，手机铃声, 无线游戏,图片, 名人信息, 新闻和其它基于手机的增值服务商业形式ABSi公司需要一个更好的方案来为客户选择出交叉销售（cross-selling）的个性化信息方案描述ABSi公司部署了微软SQL Server™ 2005 Beta 版的数据挖掘功能来决定产品推荐。
优点⏹回应时间提升一倍⏹数分钟内呈现Ad hoc 报表，而不是数天⏹数据挖掘模型的处理速度大幅提升8倍⏹数据预测更快“我们使用SQL Server 2005 的数据挖掘功能提升了一倍的响应时间给我们的管理层留下了非常深刻的印象”Grace Cunanan，ABS-CBN Interactive公司技术专员作为向用户销售个性化铃声和其它可以被下载到手机的内容提供商，需要时刻和市场保持同步，了解用户需求。
ABS-CBN Interactive公司（以下简称为ABSI）是菲律宾最大的综合性媒体和娱乐公司ABS-CBN广播公司的子公司，ABSI公司通过搜索它自己的在线交易（OLTP）数据来向客户提供有价值的交叉销售信息。
但是这个搜索需要很多天时间才能够完成，不能够为客户提供个性化建议。
ABSI公司希望通过提高系统的响应速度从而在商业活动中占据主动地位，以增加销售额。
通过和微软商务智能金牌合作伙伴 dB Wizards合作,ABSI部署了基于微软SQL Server™ 2000的数据仓库，同时dB Wizards建议ABSi公司使用微软SQL Server 2005.现在已为客户提供精确并且个性化的服务，回应速度提升了一倍，使ASBI能够在商务活动中占领先机。
SqlServer2005数据库应用于开发教学设计
SqlServer2005数据库应用于开发教学设计前言在现代软件开发中，数据库技术是必不可少的一部分。
数据库技术不仅是企业信息化建设中的核心技术之一，也是计算机专业学生必学的课程之一。
为使学生能够深刻理解数据库知识的理论和应用，提高其实际操作能力，本文将介绍如何在教学中使用SqlServer2005数据库。
SqlServer2005数据库简介Microsoft SqlServer2005是由微软公司推出的关系型数据库管理系统，它是一种基于客户机/服务器模型的数据库系统。
SqlServer2005数据库系统支持ANSI SQL标准, 采用Unicode字符集提高数据的存储效率, 兼容OLAP和ETL工具, 以及强健的现代数据仓库。
SqlServer2005在数据可靠性、高可用性、数据安全、 T-SQL编程方面达到了很高的水平，广泛用于企业级应用系统的开发和维护。
数据库应用于开发教学设计教学目标通过教学设计，学生应该能够：1.理解数据库的概念和基本原理2.掌握SQL Server的基本操作技能3.熟悉SQL Server的高级数据管理技术教学重点和难点教学的重点应当放在SQL Server2005数据库的管理和操作技能的掌握上。
而难点在于深入到SQL Server2005数据库的高级数据管理技术的教学。
教学内容和教学方法教学内容学生应该学习以下数据库内容：1.数据库设计-包括表格设计和关系设计2.数据库操作-包括数据的插入，更新和删除操作等3.查询-包括查询数据和查询表格的结构等在这个教学设计中，我们将使用SqlServer2005数据库为例，教授相应的编程语言和技术实现。
教学方法在教学中，我们将使用以下方法：1.机房授课：通过理论讲解和实践实验相结合的方式进行教学2.实验课：学生需要按照实验操作步骤进行实践和应用3.课后作业和答疑：课后作业和答疑可帮助学生进一步巩固和深化知识点教学设计在这里，我们将以数据库操作为例进行教学设计。
SQL Server 2005的相关基础知识
本章主要介绍SQL Server 2005的相关基础知识，包括：●SQL Server的发展历史；●SQL Server 2005各版本的应用环境与功能比较、SQL Server 2005的新特性；●安装Microsoft SQL Server 2005的硬件条件和软件环境；●Microsoft SQL Server 2005的安装与卸载；●Microsoft SQL Server 2005工具的简介。
2．1 SQL Server 2005简介Microsoft的SQL Server作为众多数据库软件的一种，是网络世界的一个支撑。
从20世纪80年代后期开发SQL Server，到2005年底SQL Server 2005的发布，Microsoft历经十几年的磨练，使SQL Server从无到有，从小到大，而且新一代的SQL Server 已经开始逐渐成为Windows操作系统未来的核心，成为主流数据库软件。
2．1．1 SQL Server的发展历史1987年，由Microsoft、Sybase和Aston-Tate三家公司共同开发了Sybase SQL Server。
1988年，由Microsoft公司、Sybase公司和Aston-Tate公司共同开发了运行于OS/2平台的SQL Server。
1992年，由Microsoft公司和Sybase公司共同开发了运行于Windows NT平台，包含较少的功能，与Windows集成，提供了易于操作的用户界面的桌面数据库系统SQL Server。
1994年，Microsoft公司与Sybase公司，各自开发自己的SQL Server。
前者开发基于Windows NT平台上的SQL Server，而后者开发基于UNIX平台上的SQL Server。
随后Microsoft公司推出了其独自开发的SQL Server 6.0。
本书所提的SQL Server若无特别说明，则专指Microsoft 公司开发的产品。
第17周 SQL Server 2005分析服务
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17.2
定义和部署多维数据集
在SQL Server 2005 Analysis Services项目中定义了 项目中定义了 数据源视图后，就可以定义Analysis Services多维数 数据源视图后，就可以定义 多维数 据集了。 据集了。开始时可以先定义与任何多维数据集都无 关的维度， 关的维度，然后再使用这些维度定义一个或多个多 维数据集。也可以在SQL Server Business 维数据集。也可以在 Intelligence Development Studio中使用多维数据集 中使用多维数据集 向导，一次性定义一个多维数据集及其维度。 向导，一次性定义一个多维数据集及其维度。
软件工程系·SS2024·数据库开发与实现· 软件工程系·SS2024·数据库开发与实现·黎法慧 ·SS2024·数据库开发与实现
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17.2.2 检查多维数据集和维度属性
使用多维数据集向导定义了多维数据集后， 使用多维数据集向导定义了多维数据集后，就可以 在多维数据集设计器中检查该多维数据集和维度属 性。下面将查看“SSAS_Tutorial”分析项目中的多 下面将查看“ 分析项目中的多 维数据集的结构， 维数据集的结构，从而了解多维数据集向导定义的 维度和多维数据集的属性。 维度和多维数据集的属性。 1．多维数据集设计器选项卡 ． 2．在多维数据集设计器中检查多维数据集和维度的 ． 属性
软件工程系·SS2024·数据库开发与实现· 软件工程系·SS2024·数据库开发与实现·黎法慧 ·SS2024·数据库开发与实现
SQL Server中的数据挖掘工具
SQL Server中的数据挖掘工具一、实验目的1. 了解SQL Server 提供的数据挖掘模型；2. 掌握用决策树和聚集算法创建OLAP挖掘模型；3. 掌握用决策树和聚集算法创建关系挖掘模型；二、实验工具SQL Server 2000 Analysis Manager三、实验内容（一）用决策树创建OLAP挖掘模型——“客户模式”使用Microsoft 决策树创建OLAP 数据挖掘模型数据挖掘模型是一种包含运行特定数据挖掘任务所需的全部设置的模型。
为什么？数据挖掘对查找和描述特定多维数据集中的隐藏模式非常有用。
因为多维数据集中的数据增长很快，所以手动查找信息可能非常困难。
数据挖掘提供的算法允许自动模式查找及交互式分析。
管理员可以在Analysis Services 中设置将要训练数据的数据挖掘模型。
然后，用户可以使用ISV 客户端工具对受训数据运行高级分析。
方案：市场部想提高客户满意度和客户保有率。
于是实行了两个创造性的方法以达到这些目标。
对会员卡方案重新进行定义，以便更好地为客户提供服务并且使所提供的服务能够更加密切地满足客户的期望。
创办《每周赠券》杂志，将杂志送给客户群，以鼓励他们访问FoodMart 商店。
为了重新定义会员卡方案，市场部想分析当前销售事务并找出客户人口统计信息（婚姻状况、年收入、在家子女数等等）和所申请卡之间的模式。
然后根据这些信息和申请会员卡的客户的特征重新定义会员卡。
本节将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将Member_Card 成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后选择人口统计特征列表，算法将从中确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。
下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。
市场部将根据这些模式设计新的会员卡，使其适应申请各类会员卡的客户类型。
(完整版)数据挖掘系统实现图书馆书目推荐基于SQLSERVER2005
一、绪论数据挖掘（DM data mining）是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的，随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在的有用的信息和知识的过程。
而我们的图书馆的数据库中积累了大量的读者借阅历史数据,这些数据中隐藏着大量重要信息,利用这些信息我们可以挖掘出读者对图书资源的借阅偏好模式。
于是我们便利用微软SQL SERVER 2005中的数据挖掘关联规则模块建立一个在线书目推荐服务系统，以提高图书馆的服务水平。
二、问题分析关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在SQL SERVER 2005 中的关联规则用的是优先关联族算法，即FP-树频集算法[HPY00]。
该算法在从大数据量中寻找频繁项集非常有效，在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。
具体运作时分两步分析：第一步通过已过精确计算的表达式寻找出项集；第二步是基于频繁项集产生规则。
第二步需要的时间会明显少于第一步。
下面我们了解下该算法涉及的一些关键指标：三、数据准备我们收集了兰州商学院图书馆2002年到2005年的读者借阅数据，数据库具体关系如下：“一次借阅标识”意义在于形成用户借阅的项集，举例说：甲乙（单次借阅标识分别是1和2）两人一次都借了3本书丙（单次借阅标识分别是3）一次借了两本，得到如下表所示记录：如此我们便只要通过“单次借阅标识”即可区分不同用户的单次借阅。
因为在每次借阅书籍时会先在单次借阅标识表中插入自增标识码，当借阅历史表增加新记录时便使用刚插入的自增标识码作为“单次借阅标识”，这样两张表便形成一对多的关系。
之所以要有上面两张表，是因为SQL SERVER 2005在训练关联规则模型时要有事例表和嵌套表。
所谓事例表即存放鉴定一次事务的标识信息的表，用户完成他的一次借阅（当然可以不止借一本）就是一次事务，一次事务只用一个标识。
SQL Server 2005数据挖掘API技术分析与实例应用
SQL Server 2005数据挖掘API技术分析与实例应用任荣;王伦津【期刊名称】《宁夏工程技术》【年(卷),期】2007(006)003【摘要】在阐述SQL Server 2005 Data Mining功能及其挖掘过程的基础上,对主要Data Mimng 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.【总页数】5页(P221-225)【作者】任荣;王伦津【作者单位】北方民族大学,计算机科学与工程学院,宁夏,银川,750021;北方民族大学,计算机科学与工程学院,宁夏,银川,750021【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于SQL Server 2005的数据挖掘的研究 [J], 黄兴荣;李昌领2.SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用 [J], 赵裕啸;倪志伟;王园园;伍章俊3.基于SQL Server 2005的数据挖掘系统设计方案 [J], 刘军4.SQL Server 2005深入内幕——开发人员，最大的赢家：SQL Server 2005全新的开发特性 [J], Michael; Otey; 肖欣（译）5.主题企划SQL Server 2005走下楼梯——集成的价值：SQL Server 2005和Visual Studio 2005——Paul Flessner和S．Somasegar访谈录 [J], Karen; Forster; 徐瑾（翻译）因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
第13章 SQL Server 2005高级功能
那么无需指定连接名。可以使用SET CONNECTION来使用不
同的连接。 ④ login为登录名。
⑤ password为密码。
17
使用DISCONNECT语句断开数据库的连接，语法为：
DISCONNECT [connection_name | ALL | CURRENT] 其中，connection_name为连接名。ALL表示断开所有的连接。 CURRENT表示断开当前连接。
18
数据的查询和更新
单行数据的查询与更新
可以使用SELECT INTO语句查询数据，并将数据存放在主变
量中。
多行数据的查询和更新
使用游标来完成
19
SQLCODE
SQLCODE＝0，表示SQL语句执行成功，无异常情况出现；
SQLCODE为负整数，表示SQL语句执行失败，具体负值表示错
误的类型；
SQLCODE为正整数，表示SQL语句已执行，但出现了意外的情
况。
当SQLCODE＝100时表示语句已执行，但无数据可取，如DB中 无满足条件的记录。在FETCH语句中，表示到达结果集的末尾。 在UPDATE、 DELETE、INSERT语句中，表示没有满足条件的 数据。
20
动态SQL语句
14
声明嵌入式SQL语句中使用的C变量
在嵌入式SQL语句中使用主变量前，必须在BEGIN
DECLARE SECTION和END DECLARE SECTION之
间给主变量说明
为了便于识别主变量，当嵌入式SQL语句中出现主变 量时，必须在变量名称前标上冒号（:）。冒号的作用 是，告诉预编译器，这是个主变量而不是表名或列名
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课程内容
多维数据集维度与量度值组的关系
常规关系 引用关系 事实关系 多对多关系
多对多关系
支持实际业务的需求
订单原因、学生选课
多对多维度关系通过 指定联接到维度表的 中间事实数据表来定 义维度与度量值组之 间的关联。
1N
1
N
N N
多对多关系
对数据源视图的要求
多对多关系包含的表之间必须在数据源视图中建立外 键关系
原因：
有用的维度数据有时存储在事 实数据表中，可以减少重复
事实维度支持对事实表中数据 的细节钻透
定义事实维度关系
三个方面的约束：
一个多维数据集维度只能与一个特定的度量值组具有 一种事实关系。
一个多维数据集维度可以与多个度量值组分别具有单 独的事实关系。
关系的粒度属性必须是维度的键属性，该属性在维度 与事实数据表中的事实之间创建一对一关系。
优点：
扩展了传统星型架构维度模型的范围 在维度不直接与事实数据表相关联的情况下支持复杂
分析
课程内容
配置属性层次结构 指定多级层次结构中属性间的关系 未知成员和空值处理
维度的层次结构
基于层次的维度到基于属性的维度 层次结构的两种类型：
属性层次结构 多级别层次结软资深讲师，项目经理、以及国内外技术领域专家等
― 培训形式
为期2-4天，小班授课（20-40人，每人一机），案例教学为主，配合上机试验
― 培训对象
企业软件架构师，软件开发人员和测试人员
― 培训成果
自2005年10月起，全国已经举办超过20余场，培训高级技术人才500余人，取 得了企业良好的口碑和学员的高度信任。
SQL 2005 UDM中的维度关系 及维度属性的应用
赵亚军 商业智能培训讲师 北京迈思奇科技有限公司
讲师介绍
北京迈思奇科技有限公司
提供专业的商业智能解决方案 提供专业、高端的BI培训 微软总部指定的DM方案提供商
赵亚军
中国科学院研究生院 商业智能培训讲师 咨询顾问
配置属性层次结构
启用或禁用属性层次结构
AttributeHierarchyEnabled ：确定 AS是否为属性生成 属性层次结构
显示或隐藏属性层次结构
AttributeHierarchyVisible ：属性可以被作为一个级别 添加到多级别层次结构中而可以不在客户端应用程序 中看到
指定属性层次结构的显示文件夹
4月13日—4月15日 4月21日—4月23日 4月20日—4月21日 4月27日—4月28日 5月11日—5月12日
精彩workshop，期待您的加入
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Question & Answer
如需提出问题，请单击“提问”按钮并在 随后显示的浮动面板中输入问题内容。一 旦完成问题输入后，请单击“提问”按钮。
优点：
有助于聚合设计 带来查询性能上的提高
课程内容
配置属性层次结构 指定多级层次结构中属性之间的关系 未知成员和空值的处理
空值的默认处理
星型结构
显示多空值的层次结构
雪花型结构
AS将删除包含空值的键值
UnknownMember
UnknownMemberName
None(默认）
Hidden Visible
yjzhao@
收听本次课程需具备的条件
本课程难度属于中级 面向技术人员 熟悉多维数据库的相关概念 有SQL 2005 Analysis Service 实践经验
本次课程内容包括
维度简介
概念、结构、粒度
多维数据集维度与量度值组的关系
课程内容
多维数据集维度与度量值组的关系
常规关系 引用关系 事实关系 多对多关系
引用关系
多维数据集维度键列通过其它维度的键列与量度 值组间接联系的一种形式
雪花型架构中的维度与事实表之间的关系
雪花型架构创建维度
使用多个表中的列定义一 个维度
由单独的表定义维度，而 后使用引用维度关系设置 维度间的链接
AttributeHierarchyDisplayFolder：可以指定客户端应 用程序用于显示特性层次结构的文件夹
课程内容
配置属性层次结构 指定多级层次结构中属性间的关系 未知成员和空值处理
指定多级层次结构中属性间的关系
构建丰富的用户层次结构
导航路径：年龄/性别 自然层次结构：国家/省/邮编/市
课程内容
维度简介
概念 维度的结构 粒度
维度简介
维度的结构
星型架构 雪花型架构
星型架构
FK
PK
PK
FK
雪花型架构
PK
FK
FK
PK FK PK
课程内容
维度简介
概念 维度的结构 粒度
粒度
粒度(granularity) 是指 数据元素中包含的信息 的确切性程度
数据的精细程度
常规关系 引用关系 事实关系 多对多关系
配置属性层次结构 指定多级层次结构中属性间的关系 未知成员和空值处理
课程内容
维度简介
概念 维度的结构 粒度
维度简介
维度（dimension）是描述事实数据表中的数据级 别的有组织的层次结构
SQL2005AS中的维度
多维数据集维度 数据库维度
Unknown（默认）
自定义具体的 空属性名
默认情况下浏览 维度看到的结果
课程内容回顾
维度简介
概念、结构、粒度
多维数据集维度与量度值组的关系
常规关系 引用关系 事实关系 多对多关系
维度中的层次结构 指定多级层次结构中属性间的关系 未知成员和空值的处理
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• 四月份培训计划
– 上海 Visual Studio 2005（3天）
– 北京 Visual Studio 2005（3天）
– 苏州 Visual Studio 2005（2天）
– 南京 Visual Studio 2005（2天）
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― Workshop简介
Workshop是微软潜力发展计划的主要内容之一，是微软面向软件企业的深度 专业软件技术、技能培训。
― 培训内容
包含最新 Windows Vista、Windows Longhorn、.Net 2.0应用开发、数据库技 术、智能设备、Office12开发培训
粗粒度 细粒度
事实表的粒度不能比维 度表更精细，但可以更 粗糙
课程内容
多维数据集维度与度量值组的关系
常规关系 引用关系 事实关系 多对多关系
常规关系
维度与度量值组基于主外键关系直接链接的一种形式 星型架构中维度与事实表之间的关系
定义常规关系
AS自动检测维表与量度值组之间关系 指定关系的粒度属性
优点：创建独立维度，该维 度可用于其它多维数据集中
定义引用维度关系
定义联接到的中间维度 定义维度相对于度量值组可用的最低级别的引用维度属性 定义中间维度中对应于引用维度属性的属性
课程内容
多维数据集维度与量度值组的关系
常规关系 引用关系 事实关系 多对多关系
事实关系
事实维度又称为退化维度， 是通过事实数据表而非维度 表中的列构造的标准维度
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