1. SQL Server 4.1简介
SQL Server 4.1是一种经典的关系型数据库管理系统，它被广泛用于企业级应用程序和大型数据分析项目中。其最大的优点就是可靠性和性能，这使得它成为当今市场上最受欢迎的数据库之一。SQL Server 4.1拥有众多内置的分析和数据挖掘工具，可以帮助用户更好地处理数据并提高业务决策的智能级别。
2. SQL Server 4.1的数据分析功能
SQL Server 4.1的数据分析功能非常强大，可以适用于各种业务场景。其内置了多种分析技术，包括数据挖掘算法、多维数据分析（OLAP）、数据仓库和企业报表等。以下是其中一些主要功能：
2.1 数据挖掘
数据挖掘是一项使用统计学、自然语言处理和机器学习等技术来查找文本和数据中未知模式和关联的过程。SQL Server 4.1拥有多种数据挖掘算法，包括决策树、聚类、关联规则和神经网络等，可以帮助用户更好地探索数据背后的规律和趋势。
以下是SQL Server 4.1中使用比较广泛的决策树算法的示例代码：
-- 定义评估参数
DECLARE @params NVARCHAR(MAX);
SET @params = N'"Minimum Probability"=0.5';
-- 创建数据挖掘模型
ALTER PROCEDURE dbo.CreateDecisionTreeModel
AS
BEGIN
-- 创建数据挖掘模型
CREATE MINING MODEL [Decision Tree Model]
(
[Age] INT,
[Gender] NCHAR(10),
[Education] NCHAR(10),
[Occupation] NCHAR(10),
[Income] INT,
[Marital Status] NCHAR(10),
[Purchase] NCHAR(10)
)
RETURNS TABLE
(
[Prediction] NCHAR(10),
[Probability] FLOAT
)
USING Microsoft_Decision_Trees
(
[algorithm]="dt",
[MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES]="6",
[MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES]="2",
[MAXIMUM_TREES]="100",
[@params]=@params
)
WITH
(
[CASESPLIT_POLICY]="BIASED",
[RANDOMIZED_PARAMETER_OPTIMIZATION] = ON
);
-- 添加数据
INSERT INTO [Decision Tree Model] ([Age],[Gender],[Education],[Occupation],[Income],[Marital Status],[Purchase])
VALUES (32,N'F',N'Graduate',N'Professional',30000,N'Single',N'No');
-- 添加更多数据......
-- 训练模型
ALTER MINING MODEL [Decision Tree Model]
TRAIN
(
[Age],
[Gender],
[Education],
[Occupation],
[Income],
[Marital Status],
[Purchase]
)
WITH
(
[MODEL_TYPE]='TREE',
[MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES]='6',
[MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES]='2',
[MINIMUM_SUPPORT]='10',
[MINIMUM_CONFIDENCE]='0',
[MINIMUM_IMPORTANCE]='0',
[RANDOMIZED_PARAMETER_OPTIMIZATION]='ON'
)
END;
2.2 多维数据分析（OLAP）
多维数据分析（OLAP）是一种概念和方法，用于突显横跨多个维度（例如时间、地点、产品和客户等）的数据的某些方面。SQL Server 4.1内置了Analysis Services，该服务可用于构建OLAP数据立方体，从而帮助用户灵活地分析数据、汇总数据和查找数据趋势。此外，SQL Server 4.1还提供了用于创建简单报表和高级报表的报表生成器。
2.3 数据仓库
SQL Server 4.1的数据仓库功能可将企业数据从不同的操作系统、数据库和应用程序中抽取、转换和加载到一个通用的数据存储库中。基于数据仓库，用户可以更好地管理和分析企业数据，包括历史数据和实时数据。此外，用户还可以使用SQL Server 4.1的分布式系统功能来分散大规模数据仓库的计算和存储。
3. SQL Server 4.1的智能级别提升工具
SQL Server 4.1可根据用户的需求自定义配置数据分析环境，增加智能级别。以下是SQL Server 4.1的智能级别提升工具：
3.1 数据抽取、转换和加载
数据抽取、转换和加载（ETL）是数据分析过程中的关键步骤，它可以实现将不同格式的数据从多个数据源中提取、转换和加载到目标数据库中。SQL Server 4.1提供了多种ETL工具，包括SQL Server Integration Services（SSIS）和Azure Data Factory等，可以帮助用户更快、更简单地将数据整合到分析环境中。
3.2 数据可视化
SQL Server 4.1的数据可视化功能可让用户将数据以多种方式展示出来，例如报表、图形、地图和仪表盘等。数据可视化不仅可以更好地展示数据，还可以帮助用户更好地理解数据背后的含义和趋势。SQL Server 4.1内置了Reporting Services和Power BI等工具，可以帮助用户更好地进行数据可视化。
3.3 预测分析
预测分析是指使用历史数据来预测未来结果的方法。SQL Server 4.1提供了多种预测分析算法，例如时间序列、回归、分解和平均等，可以帮助用户更好地预测未来趋势。以下是SQL Server 4.1中使用时间序列算法的示例代码：
-- 定义评估参数
DECLARE @params NVARCHAR(MAX);
SET @params = N'{"Seasonality Detection Method"="X11","Maximum Likelihood Estimate"="1"}';
-- 创建数据挖掘模型
ALTER PROCEDURE [dbo].[CreateTimeSeriesModel]
AS
BEGIN
-- 创建数据挖掘模型
CREATE MINING MODEL [Time Series Model]
(
[Date] DATETIME,
[Sales] FLOAT
)
RETURNS TABLE
(
[Date] DATETIME,
[Prediction] FLOAT,
[Upper 95% bound] FLOAT,
[Lower 95% bound] FLOAT
)
USING Microsoft_Time_Series
(
[algorithm]="time_series",
MODE="Automatic",
MAXIMUM_CLOCK_SKEW="0",
[@params]=@params
)
WITH
(
[CASESPLIT_POLICY]="BIASED",
[RANDOMIZED_PARAMETER_OPTIMIZATION] = ON
);
-- 添加数据
INSERT INTO [Time Series Model] ([Date],[Sales])
VALUES ('01/01/2019',5000);
-- 添加更多数据......
-- 训练模型
ALTER MINING MODEL [Time Series Model]
ADD COLUMN [Date]
TRAIN
(
[Date],
[Sales]
)
WITH
(
[METRIC]='MAPE',
[PREDICTION_INTERVAL]='13',
[FORECAST_METHOD]='ARIMA',
[MODEL_SELECTION_METHOD]='FULL AUTO ARIMA',
[SEASONALITY_DETECTION_METHOD]='X11',
[MAXIMUM_LIKELIHOOD_ESTIMATE]='1',
[MULTIPLE_SERIES_ADJUSTMENT_METHOD]='COCHRAN-ORCUTT',
[CALCULATE_MODEL_STRATIFICATION]='ON',
[DETECTOR_METHOD]='PHA'
)
END;
3.4 机器学习
机器学习是一种可以通过现有数据和算法来训练计算机系统的技术，可以实现自动化解决问题和做出预测。SQL Server 4.1内置了多个机器学习算法，例如分类、回归和聚类等，可以帮助用户更好地发现数据中的规律和模式。以下是SQL Server 4.1中使用聚类算法的示例代码：
-- 创建数据挖掘模型
ALTER PROCEDURE [dbo].[CreateClusteringModel]
AS
BEGIN
-- 创建数据挖掘模型
CREATE MINING MODEL [Clustering Model]
(
[Age] INT,
[Income] FLOAT,
[Gender] NCHAR(10),
[Martial Status] NCHAR(10)
)
RETURNS TABLE
(
[Cluster Key] INT
)
USING Microsoft_Clustering
(
[ALGORITHM] = "DBSCAN",
[EPSILON] = 0.7,
[MINIMUM_POINTS] = 3
)
WITH
(
[CASESPLIT_POLICY]="BIASED",
[RANDOMIZED_PARAMETER_OPTIMIZATION] = ON
);
-- 添加数据
INSERT INTO [Clustering Model] ([Age],[Income],[Gender],[Martial Status])
VALUES (32,50000,N'Male',N'Married');
-- 添加更多数据......
-- 训练模型
ALTER MINING MODEL [Clustering Model]
TRAIN
(
[Age],
[Income],
[Gender],
[Martial Status],
)
WITH
(
[MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES]='4',
[MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES]='1',
[CLUSTER_COUNT]='5',
[INITIAL_CLUSTERING_METHOD]='k-means',
[SEQUENTIAL_MINING_TYPE]='AGGREGATE_COST',
[MINIMUM_SUPPORT]='1'
)
END;
4. 总结
SQL Server 4.1是一款功能强大的数据库管理系统，拥有多种数据分析工具和技术，可以帮助用户更好地处理数据和提高业务决策的智能级别。SQL Server 4.1的智能级别提升工具包括数据抽取、转换和加载、数据可视化、预测分析和机器学习等，可以适用于各种业务场景，实现更高效、更准确的数据分析。