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IBM SPSS Modeler數據庫內建模

原創|行業資訊|編輯:陳俊吉|2017-03-03 16:19:35.000|閱讀 164 次

概述:如何使用數據庫內算法進行建模的過程,經常會有朋友問說,使用這里的決策樹算法和使用IBM SPSS Modeler封裝好的決策樹算法,結果會有什么不同?

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支持數據商的數據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。實現了在IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性將與數據的功能和性能相合,同時還數據商提供的數據自有算法。模型在數據庫創建,然后可以借助界面以正常方式瀏覽模型并分。

那么使用IBM SPSS Modeler訪問數據自有算法有什么優勢呢?主要是兩方面:

1.數據內的算法常常與數據密集成,有助于提高性能。

2.數據構建和存的模型不由可訪問數據用程序共享,且更易于在用程序中部署。

接下來我以Microsoft Analytics Services例,介如何配置以及使用數據內建模功能。

支持集成下列Analysis Services算法包括:

·     決策

·     

·     聯規則

·     樸素葉斯

·     性回

·     

·     Logistic回

·     時間序列

·     序列聚

安裝與配置:

在您的機器上,必安裝以下模塊:

·     IBM SPSS Modeler Client

·     IBM SPSS Modeler Server

·     Microsoft Analysis Services,與相數據建立ODBC接。

1. 配置IBM SPSS Modeler:

在IBM SPSS Modeler中,在菜單欄的工具-->選項-->幫助用程序,選擇Microsoft面板,如下圖:

cognos

勾上之后,會在下面的面板點上多了一數據建模,列出了Microsoft Analysis Services支持的數據內建模算法,如下

cognos

2.配置 SQL Server

配置可實現在數據分。

SQL Server 主機上建以下注冊表

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\MSSQLServer\Providers\MSOLAP

為該鍵添加如下 DWORD 鍵值

AllowInProcess 1

完成上述更改后,重新啟SQL Server

3.配置Microsoft Analysis Services

建立IBM SPSS Modeler 與Microsoft Analysis Services 行通信。

MS SQL Server Management Studio 到分析服器。

訪問屬性對話框,右鍵單擊器名稱,然后選擇屬性。

示高(所有)屬性復框。

更改以下屬性:

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

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

4.SQL Server 建 ODBC DSN

使用 Microsoft SQL Native Client ODBC 驅動程序,建一個指向數據挖掘程中使用的 SQL Server 數據 ODBC DSN。余下的驅動程序使用缺省置。

于此DSN確保中了使用集成的 Windows 認證

5.啟用 SQL 生成和優化

IBM SPSS Modeler選擇:工具—>流屬性—>選項—>優化面板,勾選上所有選項內容如下圖:

cognos

使用Microsoft Analysis Services 算法生成模型

 以上內容配置完成后,即可使用數據庫內的算法生成模型。如下圖:

cognos

源節點從SQL Server數據庫中讀取,終端節點又寫回到SQL Server數據庫中,中間使用的是Microsoft的決策樹算法,整個計算過程都在數據庫中實現。

介紹到這里,我們就了解了,如何使用數據庫內算法進行建模的過程,經常會有朋友問說,使用這里的決策樹算法和使用IBM SPSS Modeler封裝好的決策樹算法,結果會有什么不同?預測結果當然是會有差異的了。本身決策樹算法就包含多種,像C&RCHAIDC5.0QUEST等,每個算法計算邏輯就不一樣,因此計算得到的結果自然也不一樣,前面我們已經介紹過C&RCHAIDC5.0這三種算法,他們核心的差異就是選擇最佳分組變量和分割點的標準,而Microsoft Analysis Services決策樹是使用線性回歸來確定決策樹分割位置,它可以用于分類屬性和連續屬性的預測建模。那么到底選擇什么算法為優呢,前面已經介紹了,使用數據庫內建模的好處,大家可以綜合考慮,結合實際場景和數據預測結果的評估再做選擇。

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標簽:大數據數據可視化數據分析

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