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IBM SPSS Modeler数据库内建模

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IBM SPSS Modeler Server支持数据商的数据挖掘工具和建模工具行整合,其中包括IBM NetezzaIBM DB2 InfoSphere WarehouseOracle Data MinerMicrosoft Analysis Services。实现了在IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性将与数据的功能和性能相合,同时还数据商提供的数据自有算法。模型在数据库创建,然后可以借助IBM SPSS Modeler界面以正常方式浏览模型并分。

那么使用IBM SPSS Modeler访问数据自有算法有什么优势呢?主要是两方面:

1.数据内的算法常常与数据密集成,有助于提高性能。

2.数据构建和存的模型不由可访问数据用程序共享,且更易于在用程序中部署。

接下来我以Microsoft Analytics Services例,介如何配置以及使用数据内建模功能。

IBM SPSS Modeler支持集成下列Analysis Services算法包括:

·     决策

·     

·     联规则

·     朴素叶斯

·     线性回

·     

·     Logistic回

·     时间序列

·     序列聚

安装与配置:

在您的机器上,必安装以下模块:

·     IBM SPSS Modeler Client

·     IBM SPSS Modeler Server

·     Microsoft Analysis Services,与相数据建立ODBC接。

1. 配置IBM SPSS Modeler:

在IBM SPSS Modeler中,在菜单栏的工具-->选项-->帮助用程序,选择Microsoft面板,如下图:

cognos

勾上之后,会在下面的面板点上多了一数据建模,列出了Microsoft Analysis Services支持的数据内建模算法,如下

cognos

2.配置 SQL Server

配置可实现在数据分。

SQL Server 主机上建以下注册表

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\MSSQLServer\Providers\MSOLAP

为该键添加如下 DWORD 键值

AllowInProcess 1

完成上述更改后,重新启SQL Server

3.配置Microsoft Analysis Services

建立IBM SPSS Modeler 与Microsoft Analysis Services 行通信。

MS SQL Server Management Studio 到分析服器。

访问属性对话框,右键单击器名称,然后选择属性。

示高(所有)属性复框。

更改以下属性:

DataMining\AllowAdHocOpenRowsetQueries 更改 True(缺省值为False)。

DataMining\AllowProvidersInOpenRowset 更改 [all] (无缺省)。

4.SQL Server 建 ODBC DSN

使用 Microsoft SQL Native Client ODBC 驱动程序,建一个指向数据挖掘程中使用的 SQL Server 数据 ODBC DSN。余下的驱动程序使用缺省置。

于此DSN确保中了使用集成的 Windows 认证

5.启用 SQL 生成和优化

IBM SPSS Modeler选择:工具—>流属性—>选项—>优化面板,勾选上所有选项内容如下图:

cognos

使用Microsoft Analysis Services 算法生成模型

 以上内容配置完成后,即可使用数据库内的算法生成模型。如下图:

cognos

源节点从SQL Server数据库中读取,终端节点又写回到SQL Server数据库中,中间使用的是Microsoft的决策树算法,整个计算过程都在数据库中实现。

介绍到这里,我们就了解了,如何使用数据库内算法进行建模的过程,经常会有朋友问说,使用这里的决策树算法和使用IBM SPSS Modeler封装好的决策树算法,结果会有什么不同?预测结果当然是会有差异的了。本身决策树算法就包含多种,像C&RCHAIDC5.0QUEST等,每个算法计算逻辑就不一样,因此计算得到的结果自然也不一样,前面我们已经介绍过C&RCHAIDC5.0这三种算法,他们核心的差异就是选择最佳分组变量和分割点的标准,而Microsoft Analysis Services决策树是使用线性回归来确定决策树分割位置,它可以用于分类属性和连续属性的预测建模。那么到底选择什么算法为优呢,前面已经介绍了,使用数据库内建模的好处,大家可以综合考虑,结合实际场景和数据预测结果的评估再做选择。

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