使用SQL Server 2008进行预测分析

任务	描述	算法
Market Basket Analysis	发现一起销售的项目，动态生成意见并决定产品怎样放置可以直接地对你的账目底线有帮助。	关联决策树
Churn Analysis	预计可能会考虑取消他们服务的客户以及确认如果留住他们将会得到的收益。	决策树线性回归 Logistic回归
Market Analysis	通过将类似的客户一起分组来定义市场分类。使用这些分类来查找可使你获得收益的客户。	聚类序列聚类
Forecasting	预测销售和总量，以此来了解它们的关系，从而预测瓶颈和改进绩效。	决策树时间序列
Data Exploration	在客户间分析利润率，或者比较选择同一产品不同品牌的客户，以此来发现新的机遇。	神经网络
Unsupervised Learning	确定之前所不了解的你公司多个元素间关系来通告你的决策。	神经网络
Web SITe Analysis	了解人们是怎样使用你的网站的，并将使用类似的格式分组以提供更好的体验。	序列聚类
Campaign Analysis	通过使目标指向最有可能对产品提高作出回应的客户，从而使得市场投入更加有效。	决策树 Naïve Bayes 聚类
Information QualITy	鉴别和处理数据录入和数据加载过程中的异常情况以改进信息的质量。	线性回归 Logistic回归
Text Analysis	分析反馈以找到关系到你的客户或雇员的通用模式和趋势，使用非结构化的输入提供决策。	文本挖掘

　　无论是对商业数据进行使用、分析、监控、计划、探索、或生成报表，预测分析都可以添加丰富的洞察来显示用于发现的新技术。SQL Server 2008是商业智能技术家族的一部分，它们一起使用提供了一个全面的平台，这个平台使得公司可以将预测分析合并到数据生命周期的每一个阶段。

　　报表是大多数公司中的一个基本动作，而SQL Server 2008报表服务提供了一个用于创建、渲染和在整个企业中部署报表的广泛解决方案。SQL Server报表服务通过使用一个数据挖掘扩展(DMX)查询可以直接从一个数据挖掘模型中渲染报表。这使得用户可以显示数据挖掘模型的内容，以用于最佳的数据显示。此外，直接查询数据挖掘结构的能力使得用户可以超出挖掘模型要求的范围，轻松地将数据包括在内，显示完整和有用的信息。图4显示了用于报表服务的DMX查询编辑器。

　　图4：用于SQL Server报表服务的DMX查询编辑器

SQL Server 报表服务提供了基于预测可能性生成参数驱动的报表能力。例如，在图4中显示的查询分析了假设的Adventure Works自行车公司预期的客户列表，并使用一个数据挖掘模型来评估这些客户购买一辆自行车的概率。这个查询进行了过滤，只返回购买概率大于50%的预期。图5显示了结果报表，公司可以将它用作是只针对最有可能购买情况的市场策略的基础。它很大程度上改进了策略的有效性，它对投入作出了回馈。