大家来讨论一下SQL Server Analysis Seivice 200fuxc]

发布时间:2017-1-19 2:18:16 编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
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用sql  server也好多年了,Analysis  Seivice这个东西一直没用到,   好像也没有什么需求要用到它?   但Analysis  Seivice也是Sql  Server里面好大一砣,   并且“数据仓库”的概念好像一直也挺时髦的,     看到用不到的,还有“元数据”这个东东,   看上去很高深的样子,但一直怎么用,也不知道是干嘛用的       有用过的大虾,一起讨论一下,   1、这些东西到底有什么好处   2、什么情况下要用得到   3、怎么用?特别是怎么快速入门?

up一下

帮顶,我也没用过,期待楼下高人

有什么好处? 不是数据仓库的话就用不着,没有什么好处的说法~~^_^ SQL Server在快速学习这一方面做得非常的好,直接看帮助文档就可以搞定 如果想自己动手玩一下的话,我建议你先看看数据仓库的一些概念,然后找一个数据量相对比较大些而且需要一些变态查询的数据库做基础,弄一个简单的数据仓库出来挖挖看,然后就知道这个AS怎么用了,绝对比oracle之类的东西快

有用过的大虾,一起讨论一下,   1、这些东西到底有什么好处   大型数据项目比较有用 2、什么情况下要用得到   顾名思义,进行数据分析的时候。比如数据仓库、数据挖掘 3、怎么用?特别是怎么快速入门? 做项目,或者按msdn2.miscrosoft.com上的教程走一遍。

没用过,进来学习

数据仓库的只是还是要学的,都很重要的一些东西。

关注中!

学习~

没用过,感觉数据分析也可以在数据库中做啊~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

没用过,感觉数据分析也可以在数据库中做啊~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

SQL Server Analysis Seivice是SQL Server 2000数据库的一个组件,包括两个部分:OLAP和数据挖掘;而大家经常使用的SQL Server是数据库组件,基于OLTP。 数据仓库和数据挖掘是一个庞大而复杂的领域,主要应用在商业智能(BI)等决策支持系统中,提取和处理各个来源不同的数据源(数据源可以是SQL Server数据库以及其他)的海量数据。 如果对数据仓库、数据挖掘、OLAP、商业智能、ETL等知识,可以去数据仓库版面翻翻FAQ。

楼上的解释得够专业,hoho 其实,如果你的应用不需要涉及到DSS领域的话,我觉得也没有必要去搞这个东西 对于楼上某位所说的一般数据库也可以分析这个讲法,我想说几句。一般的数据库也可以用来分析统计,但是一般的应用中全部(或几乎)都是操作型数据,做一个比较复杂的统计的时候,开发人员要累死过去的(业务人员使用的时候也会等到发飙);而数据仓库等东西里面的数据本来就是为了统计分析而存在的,所以一般来讲都是不同程度的集成过的,这样统计起来自然就方便很多

学习~

libin_ftsafe(子陌红尘): ...... 可以去数据仓库版面翻翻FAQ。 ================================ 老大,以前SQL下面有数据仓库版面,现在没有了? 怎么找以前的版面啊?

学习!

可以转到数据仓库版……但是 CSDN上的数据仓库版并不热门---很奇怪!

啊,终于看到了, 左边的树型显示,怎么看,数据仓库都像是Orcal的一个下属板块,所以每次视而不见 另外里面的FAQ居然是空的

该回复被版主删除

学习中........

关注

路过,搬个凳子学习

简单的功能就是统计 复杂点说还有数据挖掘——就是说找出数据的规律提供管理决策使用

关于统计怎么实现请看 http://hussar.cnblogs.com/

其实,重要的是数据清洗部分,就是把OLTP利用DTS转换到数据仓库部分,(对业务必须非常熟悉,否则,就是错误的分析,技术在好,也是徒劳),其次,就是创建多伟数据集,然后提取数据

学习

csdn的数据分析的人气不够旺阿……

做数据分析的一般都比较强了,公司也往往有微软的技术支持,需要帮助的时候也习惯去英文网站。

真不懂OLTP用DTS转换到数据仓库有多难。有什么好清洗的。个人认为传什么数据过去是由业务决定挖掘,挖掘决定转换。 主要难还是在数据挖掘。 1、挖掘的算法多。且要确定使用什么算法才能符合分析要求。 2、挖掘的决策分析有很大关系。

说个题外话 根据历史数据进行数据挖掘真的对商业决策有帮助吗 世界每天都在变化,根据过去来决定未来真的有作用?

呵呵,反正看他们的文章倒说的头头是道的。

最常用的就是做報表。呵呵,這可是一高手。

up

我觉得,OLAP、数据挖掘有一个很好的例子: 那就是NBA, 你看NBA的数据,什么乱七八糟、匪夷所思、变态的统计数据都有, 真不知道这些数据都是怎么搞出来的, 有哪位达人可以利用NBA这个实例,来讲解一下OLAP实现的原理和方法?

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