sqlserver決策樹,數(shù)據(jù)庫(kù)決策樹

如何將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，過(guò)去傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)不能滿足我們的需求了。如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是很重要的一點(diǎn)。所以很多研究者致力于將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具開發(fā)。將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有以下幾個(gè)方法：

10年積累的做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作經(jīng)驗(yàn)，可以快速應(yīng)對(duì)客戶對(duì)網(wǎng)站的新想法和需求。提供各種問(wèn)題對(duì)應(yīng)的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。我雖然不認(rèn)識(shí)你，你也不認(rèn)識(shí)我。但先做網(wǎng)站設(shè)計(jì)后付款的網(wǎng)站建設(shè)流程，更有清豐免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè)讓你可以放心的選擇與我們合作。

1. 傳統(tǒng)方法——樹

雖然絕大多數(shù)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化格式的，但是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)普遍存在于各類商業(yè)應(yīng)用軟件和系統(tǒng)中，例如產(chǎn)品數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，交易日志，ERP和CRM 系統(tǒng)中都存在大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍應(yīng)用著陳舊的數(shù)據(jù)技術(shù)處理，如基于規(guī)則的系統(tǒng)，決策樹等。這樣的方法需要人工進(jìn)行特征提取，操作繁瑣且需要耗費(fèi)大量人力進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也就是通常使用的雜亂無(wú)章的文本數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常是不能用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的常規(guī)方法以傳統(tǒng)方式進(jìn)行分析或處理的，所以這也成為AI領(lǐng)域一個(gè)常見的難題，要理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常需要輸入整段文字，以識(shí)別其潛在的特征，然后查看這些特征是否出現(xiàn)在池中的其他文本中。因此，在處理此類任務(wù)時(shí)，深度學(xué)習(xí)以其出色的特征提取能力一騎絕塵，于是所有人都開始想著把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上——建個(gè)全連接層，把每一列的內(nèi)容作為輸入，再有一個(gè)確定好的標(biāo)簽，就可以進(jìn)行訓(xùn)練和推理了。

2. 新型利器——深度學(xué)習(xí)

需要尋找結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語(yǔ)義，目前要解決的問(wèn)題主要有：

①數(shù)據(jù)清洗。要在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) AI 應(yīng)用上有所成果，首先需要解決人工數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備的問(wèn)題，找到極少或者沒(méi)有人為干預(yù)的自動(dòng)化方法，才能使得這一應(yīng)用可落地可拓展。

②異構(gòu)數(shù)據(jù)。處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的其中一大挑戰(zhàn)在于，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能是異構(gòu)的，同時(shí)組合了不同類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如文本數(shù)據(jù)、定類數(shù)據(jù)、數(shù)字甚至圖像數(shù)據(jù)。其次，數(shù)據(jù)表有可能非常稀疏。想象一個(gè) 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 個(gè)可能值（例如制造商的類型，大小，價(jià)格等），行則有幾百萬(wàn)行。由于只有一小部分列值的組合有意義，可以想象，這個(gè)表格可能的組合空間有多么「空」。

③語(yǔ)義理解。找到這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語(yǔ)義特征。處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并不僅僅依賴于數(shù)據(jù)本身的特征 (稀疏，異構(gòu)，豐富的語(yǔ)義和領(lǐng)域知識(shí)），數(shù)據(jù)表集合 (列名，字段類型，域和各種完整性約束等）可以解碼各數(shù)據(jù)塊之間的語(yǔ)義和可能存在的交互的重要信息。也就是說(shuō)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)表中的信息具有強(qiáng)大的底層結(jié)構(gòu)，而現(xiàn)有的語(yǔ)言模型（例如 BERT）僅受過(guò)訓(xùn)練以編碼自由格式的文本。

3. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗

除了某些特定的需求外，經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，應(yīng)該滿足以下特點(diǎn)：

①所有值都是數(shù)字–機(jī)器學(xué)習(xí)算法取決于所有數(shù)據(jù)都是數(shù)字；

②非數(shù)字值（在類別或文本列中的內(nèi)容）需要替換為數(shù)字標(biāo)識(shí)符；

③標(biāo)識(shí)并清除具有無(wú)效值的記錄；

④識(shí)別并消除了無(wú)關(guān)的類別；

⑤所有記錄都需要使用相同的一致類別。

數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)有哪些，它們分別適用于哪些場(chǎng)合

一、數(shù)據(jù)挖掘工具分類數(shù)據(jù)挖掘工具根據(jù)其適用的范圍分為兩類：專用挖掘工具和通用挖掘工具。專用數(shù)據(jù)挖掘工具是針對(duì)某個(gè)特定領(lǐng)域的問(wèn)題提供解決方案，在涉及算法的時(shí)候充分考慮了數(shù)據(jù)、需求的特殊性，并作了優(yōu)化。對(duì)任何領(lǐng)域，都可以開發(fā)特定的數(shù)據(jù)挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系統(tǒng)針對(duì)NBA的數(shù)據(jù)，幫助教練優(yōu)化戰(zhàn)術(shù)組合。特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘工具針對(duì)性比較強(qiáng)，只能用于一種應(yīng)用；也正因?yàn)獒槍?duì)性強(qiáng)，往往采用特殊的算法，可以處理特殊的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)特殊的目的，發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可靠度也比較高。通用數(shù)據(jù)挖掘工具不區(qū)分具體數(shù)據(jù)的含義，采用通用的挖掘算法，處理常見的數(shù)據(jù)類型。通用的數(shù)據(jù)挖掘工具不區(qū)分具體數(shù)據(jù)的含義，采用通用的挖掘算法，處理常見的數(shù)據(jù)類型。例如，IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的QUEST系統(tǒng)，SGI公司開發(fā)的MineSet系統(tǒng)，加拿大SimonFraser大學(xué)開發(fā)的DBMiner系統(tǒng)。通用的數(shù)據(jù)挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什么、用什么來(lái)挖掘都由用戶根據(jù)自己的應(yīng)用來(lái)選擇。二、數(shù)據(jù)挖掘工具選擇需要考慮的問(wèn)題數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)過(guò)程，只有將數(shù)據(jù)挖掘工具提供的技術(shù)和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)與企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和需求緊密結(jié)合，并在實(shí)施的過(guò)程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們?cè)谶x擇數(shù)據(jù)挖掘工具的時(shí)候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點(diǎn)：(1)可產(chǎn)生的模式種類的數(shù)量：分類，聚類，關(guān)聯(lián)等(2)解決復(fù)雜問(wèn)題的能力(3)操作性能(4)數(shù)據(jù)存取能力(5)和其他產(chǎn)品的接口三、數(shù)據(jù)挖掘工具介紹：1.QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的一個(gè)多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，目的是為新一代決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)提供高效的數(shù)據(jù)開采基本構(gòu)件。系統(tǒng)具有如下特點(diǎn)：提供了專門在大型數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行各種開采的功能：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、時(shí)間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動(dòng)開采等。各種開采算法具有近似線性計(jì)算復(fù)雜度，可適用于任意大小的數(shù)據(jù)庫(kù)。算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來(lái)。為各種發(fā)現(xiàn)功能設(shè)計(jì)了相應(yīng)的并行算法。2.MineSetMineSet是由SGI公司和美國(guó)Standford大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。MineSet集成多種數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實(shí)時(shí)地發(fā)掘、理解大量數(shù)據(jù)背后的知識(shí)。MineSet有如下特點(diǎn)：MineSet以先進(jìn)的可視化顯示方法聞名于世。支持多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。可以直接從Oracle、Informix、Sybase的表讀取數(shù)據(jù)，也可以通過(guò)SQL命令執(zhí)行查詢。多種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。在進(jìn)行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數(shù)據(jù)項(xiàng)，統(tǒng)計(jì)、集合、分組數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，構(gòu)造表達(dá)式由已有數(shù)據(jù)項(xiàng)生成新的數(shù)據(jù)項(xiàng)，對(duì)數(shù)據(jù)采樣等。操作簡(jiǎn)單、支持國(guó)際字符、可以直接發(fā)布到Web。3.DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大學(xué)開發(fā)的一個(gè)多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，它的前身是DBLearn。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的是把關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)開采集成在一起，以面向?qū)傩缘亩嗉?jí)概念為基礎(chǔ)發(fā)現(xiàn)各種知識(shí)。DBMiner系統(tǒng)具有如下特色：能完成多種知識(shí)的發(fā)現(xiàn)：泛化規(guī)則、特性規(guī)則、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、演化知識(shí)、偏離知識(shí)等。綜合了多種數(shù)據(jù)開采技術(shù)：面向?qū)傩缘臍w納、統(tǒng)計(jì)分析、逐級(jí)深化發(fā)現(xiàn)多級(jí)規(guī)則、元規(guī)則引導(dǎo)發(fā)現(xiàn)等方法。提出了一種交互式的類SQL語(yǔ)言——數(shù)據(jù)開采查詢語(yǔ)言DMQL。能與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)平滑集成。實(shí)現(xiàn)了基于客戶/服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統(tǒng)。4.IntelligentMiner由美國(guó)IBM公司開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘軟件IntelligentMiner是一種分別面向數(shù)據(jù)庫(kù)和文本信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的軟件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。IntelligentMinerforData可以挖掘包含在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)或普通文件中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。它已經(jīng)成功應(yīng)用于市場(chǎng)分析、詐騙行為監(jiān)測(cè)及客戶聯(lián)系管理等；IntelligentMinerforText允許企業(yè)從文本信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，文本數(shù)據(jù)源可以是文本文件、Web頁(yè)面、電子郵件、LotusNotes數(shù)據(jù)庫(kù)等等。5.SASEnterpriseMiner這是一種在我國(guó)的企業(yè)中得到采用的數(shù)據(jù)挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統(tǒng)應(yīng)用和鐵路部門在春運(yùn)客運(yùn)研究中的應(yīng)用。SASEnterpriseMiner是一種通用的數(shù)據(jù)挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉(zhuǎn)換--建模--評(píng)估"的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?？梢耘cSAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP集成，實(shí)現(xiàn)從提出數(shù)據(jù)、抓住數(shù)據(jù)到得到解答的"端到端"知識(shí)發(fā)現(xiàn)。6.SPSSClementineSPSSClementine是一個(gè)開放式數(shù)據(jù)挖掘工具，曾兩次獲得英國(guó)政府SMART創(chuàng)新獎(jiǎng)，它不但支持整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程，從數(shù)據(jù)獲取、轉(zhuǎn)化、建模、評(píng)估到最終部署的全部過(guò)程，還支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)--CRISP-DM。Clementine的可視化數(shù)據(jù)挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問(wèn)題本身，而不是局限于完成一些技術(shù)性工作（比如編寫代碼）。提供了多種圖形化技術(shù)，有助理解數(shù)據(jù)間的關(guān)鍵性聯(lián)系，指導(dǎo)用戶以最便捷的途徑找到問(wèn)題的最終解決法。7.數(shù)據(jù)庫(kù)廠商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院開發(fā)的兩種數(shù)據(jù)挖掘算法：Microsoft決策樹和Microsoft聚集。此外，SQLServer2000中的數(shù)據(jù)挖掘支持由第三方開發(fā)的算法。Microsoft決策樹算法：該算法基于分類。算法建立一個(gè)決策樹，用于按照事實(shí)數(shù)據(jù)表中的一些列來(lái)預(yù)測(cè)其他列的值。該算法可以用于判斷最傾向于單擊特定標(biāo)題（banner）或從某電子商務(wù)網(wǎng)站購(gòu)買特定商品的個(gè)人。Microsoft聚集算法：該算法將記錄組合到可以表示類似的、可預(yù)測(cè)的特征的聚集中。通常這些特征可能是隱含或非直觀的。例如，聚集算法可以用于將潛在汽車買主分組，并創(chuàng)建對(duì)應(yīng)于每個(gè)汽車購(gòu)買群體的營(yíng)銷活動(dòng)。，SQLServer2005在數(shù)據(jù)挖掘方面提供了更為豐富的模型、工具以及擴(kuò)展空間。包括：可視化的數(shù)據(jù)挖掘工具與導(dǎo)航、8種數(shù)據(jù)挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。OracleDataMining(ODM)是Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)10g企業(yè)版的一個(gè)選件，它使公司能夠從最大的數(shù)據(jù)庫(kù)中高效地提取信息并創(chuàng)建集成的商務(wù)智能應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)分析人員能夠發(fā)現(xiàn)那些隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和內(nèi)涵。應(yīng)用程序開發(fā)人員能夠在整個(gè)機(jī)構(gòu)范圍內(nèi)快速自動(dòng)提取和分發(fā)新的商務(wù)智能—預(yù)測(cè)、模式和發(fā)現(xiàn)。ODM針對(duì)以下數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題為Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)10g提供支持：分類、預(yù)測(cè)、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)、屬性重要性、特性提取以及序列相似性搜索與分析(BLAST)。所有的建模、評(píng)分和元數(shù)據(jù)管理操作都是通過(guò)OracleDataMining客戶端以及PL/SQL或基于Java的API來(lái)訪問(wèn)的，并且完全在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部進(jìn)行。IBMIntelligentMiner通過(guò)其世界領(lǐng)先的獨(dú)有技術(shù)，例如典型數(shù)據(jù)集自動(dòng)生成、關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)、序列規(guī)律發(fā)現(xiàn)、概念性分類和可視化呈現(xiàn)，它可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)發(fā)掘和結(jié)果呈現(xiàn)這一整套數(shù)據(jù)發(fā)掘操作。若有必要，對(duì)結(jié)果數(shù)據(jù)集還可以重復(fù)這一過(guò)程，直至得到滿意結(jié)果為止?，F(xiàn)在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它幫助用戶從企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中識(shí)別和提煉有價(jià)值的信息。它包括分析軟件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，幫助企業(yè)選取以前未知的、有效的、可行的業(yè)務(wù)知識(shí)----如客戶購(gòu)買行為，隱藏的關(guān)系和新的趨勢(shì)，數(shù)據(jù)來(lái)源可以是大型數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)內(nèi)部或Internet上的文本數(shù)據(jù)源。然后公司可以應(yīng)用這些信息進(jìn)行更好、更準(zhǔn)確的決策，獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

常用的數(shù)據(jù)分析工具有哪些？

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的一個(gè)多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，目的是為新一代決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)提供高效的數(shù)據(jù)開采基本構(gòu)件。系統(tǒng)具有如下特點(diǎn)：

提供了專門在大型數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行各種開采的功能：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、時(shí)間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動(dòng)開采等。

各種開采算法具有近似線性（O(n)）計(jì)算復(fù)雜度，可適用于任意大小的數(shù)據(jù)庫(kù)。

算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來(lái)。

為各種發(fā)現(xiàn)功能設(shè)計(jì)了相應(yīng)的并行算法。

2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美國(guó)Standford大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。MineSet集成多種數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實(shí)時(shí)地發(fā)掘、理解大量數(shù)據(jù)背后的知識(shí)。MineSet有如下特點(diǎn)：

MineSet以先進(jìn)的可視化顯示方法聞名于世。

提供多種 萃誥蚰J健0 ǚ擲嗥鰲⒒毓檳J?、关?嬖頡⒕劾喙欏⑴卸狹兄匾 取?br

支持多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)?？梢灾苯訌腛racle、Informix、Sybase的表讀取數(shù)據(jù)，也可以通過(guò)SQL命令執(zhí)行查詢。

多種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。在進(jìn)行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數(shù)據(jù)項(xiàng)，統(tǒng)計(jì)、集合、分組數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，構(gòu)造表達(dá)式由已有數(shù)據(jù)項(xiàng)生成新的數(shù)據(jù)項(xiàng)，對(duì)數(shù)據(jù)采樣等。

操作簡(jiǎn)單、支持國(guó)際字符、可以直接發(fā)布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大學(xué)開發(fā)的一個(gè)多任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，它的前身是DBLearn。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的是把關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)開采集成在一起，以面向?qū)傩缘亩嗉?jí)概念為基礎(chǔ)發(fā)現(xiàn)各種知識(shí)。DBMiner系統(tǒng)具有如下特色：

能完成多種知識(shí)的發(fā)現(xiàn)：泛化規(guī)則、特性規(guī)則、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、演化知識(shí)、偏離知識(shí)等。

綜合了多種數(shù)據(jù)開采技術(shù)：面向?qū)傩缘臍w納、統(tǒng)計(jì)分析、逐級(jí)深化發(fā)現(xiàn)多級(jí)規(guī)則、元規(guī)則引導(dǎo)發(fā)現(xiàn)等方法。

電腦上專用的英文詞匯都有那些？

All) level “（全部）”級(jí)別 action 操作 active statement 活動(dòng)語(yǔ)句 active voice 主動(dòng)語(yǔ)態(tài) ActiveX Data Objects ActiveX 數(shù)據(jù)對(duì)象 ActiveX Data Objects (Multidimensional) (ADO MD) ActiveX 數(shù)據(jù)對(duì)象（多維）(ADO MD) ad hoc connector name 特殊連接器名稱 add-in 加載項(xiàng) adjective phrasing 形容詞句式 ADO ADO ADO MD ADO MD adverb 副詞 aggregate function 聚合函數(shù) aggregate query 聚合查詢 aggregation 聚合 aggregation prefix 聚合前綴 aggregation wrapper 聚合包裝 alert 警報(bào) alias 別名 aliasing 命名別名 All member “全部”成員 American National Standards Institute (ANSI) 美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)會(huì) (ANSI) Analysis server 分析服務(wù)器 ancestor 祖先 annotational property 批注屬性 anonymous subscription 匿名訂閱 ANSI ANSI ANSI to OEM conversion ANSI 到 OEM 轉(zhuǎn)換 API API API server cursor API 服務(wù)器游標(biāo) application programming interface (API) 應(yīng)用程序接口 (API) application role 應(yīng)用程序角色 archive file 存檔文件 article 項(xiàng)目 atomic 原子的 attribute 特性 authentication 身份驗(yàn)證 authorization 授權(quán) automatic recovery 自動(dòng)恢復(fù) autonomy 獨(dú)立 axis 軸 backup 備份 backup device 備份設(shè)備 backup file 備份文件 backup media 備份媒體 backup set 備份集 balanced hierarchy 均衡層次結(jié)構(gòu) base data type 基本數(shù)據(jù)類型 base table 基表 batch 批處理 bcp files bcp 文件 bcp utility bcp 實(shí)用工具 bigint data type bigint 數(shù)據(jù)類型 binary data type binary 數(shù)據(jù)類型 binary large object 二進(jìn)制大對(duì)象 binding 綁定 bit data type bit 數(shù)據(jù)類型 bitwise operation 按位運(yùn)算 BLOB BLOB blocks 塊 Boolean 布爾型 browse mode 瀏覽模式 built-in functions 內(nèi)置函數(shù) business rules 業(yè)務(wù)規(guī)則 cache aging 高速緩存老化數(shù)據(jù)清除 calculated column 計(jì)算列 calculated field 計(jì)算字段 calculated member 計(jì)算所得成員 calculation condition 計(jì)算條件 calculation formula 計(jì)算公式 calculation pass 計(jì)算傳遞 calculation subcube 計(jì)算子多維數(shù)據(jù)集 call-level interface (CLI) 調(diào)用級(jí)接口 (CLI) candidate key 候選鍵 cascading delete 級(jí)聯(lián)刪除 cascading update 級(jí)聯(lián)更新 case 事例 case key 事例鍵 case set 事例集 cell 單元 cellset 單元集 certificate 證書 change script 更改腳本 changing dimension 可更改維度 char data type char 數(shù)據(jù)類型 character format 字符格式 character set 字符集 CHECK constraints CHECK 約束 checkpoint 檢查點(diǎn) child 子代 classification 分類 clause 子句 CLI CLI client application 客戶端應(yīng)用程序 client cursor 客戶端游標(biāo) clustered index 聚集索引 clustering 聚集 code page 代碼頁(yè) collation 排序規(guī)則 column 列 column filter 列篩選 column-level collation 列級(jí)排序規(guī)則 column-level constraint 列級(jí)約束 COM COM command relationship 命令關(guān)系 commit 提交 comparative form 比較級(jí) Component Object Model (COM) 組件對(duì)象模型 (COM) composite index 組合索引 composite key 組合鍵 computed column 計(jì)算列 COM-structured storage file COM 結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)文件 concatenation 串聯(lián) concurrency 并發(fā) conjunction 連詞 connection 連接 constant 常量 constraint 約束 continuation media 延續(xù)媒體 control-break report 控制中斷報(bào)表 control-of-flow language 控制流語(yǔ)言 correlated subquery 相關(guān)子查詢 CPU busy CPU 忙 crosstab query 交叉表查詢 cube 多維數(shù)據(jù)集 cube file 多維數(shù)據(jù)集文件 cube role 多維數(shù)據(jù)集角色 cursor 游標(biāo) cursor data type cursor 數(shù)據(jù)類型 cursor library 游標(biāo)庫(kù) custom rollup 自定義匯總 custom rule 自定義規(guī)則 data block 數(shù)據(jù)塊 data connection 數(shù)據(jù)連接 Data Control Language (DCL) 數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言 (DCL) data definition 數(shù)據(jù)定義 data definition language (DDL) 數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言 (DDL) data dictionary 數(shù)據(jù)字典 data dictionary view 數(shù)據(jù)字典視圖 data explosion 數(shù)據(jù)爆炸 data file 數(shù)據(jù)文件 data integrity 數(shù)據(jù)完整性 data lineage 數(shù)據(jù)沿襲 data manipulation language (DML) 數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言 (DML) data mart 數(shù)據(jù)集市 data member 數(shù)據(jù)成員 data modification 數(shù)據(jù)修改 data pump 數(shù)據(jù)抽取 data scrubbing 數(shù)據(jù)清理 data source 數(shù)據(jù)源 data source name (DSN) 數(shù)據(jù)源名稱 (DSN) data type 數(shù)據(jù)類型 data warehouse 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) database 數(shù)據(jù)庫(kù) database catalog 數(shù)據(jù)庫(kù)目錄 database diagram 數(shù)據(jù)關(guān)系圖 database file 數(shù)據(jù)庫(kù)文件 database language 數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言 database object 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象 database owner 數(shù)據(jù)庫(kù)所有者 database project 數(shù)據(jù)庫(kù)工程 database role 數(shù)據(jù)庫(kù)角色 database schema 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) database script 數(shù)據(jù)庫(kù)腳本 data-definition query 數(shù)據(jù)定義查詢 dataset 數(shù)據(jù)集 datetime data type datetime 數(shù)據(jù)類型 DBCS DBCS DCL DCL DDL DDL deadlock 死鎖 decimal data type decimal 數(shù)據(jù)類型 decision support 決策支持 decision tree 決策樹 declarative referential integrity (DRI) 聲明引用完整性 (DRI) default 默認(rèn)值 DEFAULT constraint 默認(rèn)約束 default database 默認(rèn)數(shù)據(jù)庫(kù) default instance 默認(rèn)實(shí)例 default language 默認(rèn)語(yǔ)言 default member 默認(rèn)成員 default result set 默認(rèn)結(jié)果集 Delete query 刪除查詢 delimiter 分隔符 denormalize 使非規(guī)范化 density 密度 deny 拒絕 dependencies 相關(guān)性 descendant 后代 destination object 目的對(duì)象 device 設(shè)備 dictionary entry 字典條目 differential database backup 差異數(shù)據(jù)庫(kù)備份 dimension 維度 dimension hierarchy 維度層次結(jié)構(gòu) dimension table 維度表 direct connect 直接連接 direct object 直接對(duì)象 direct response mode 直接響應(yīng)模式 dirty pages 臟頁(yè) dirty read 臟讀 distribute 分發(fā) distributed query 分布式查詢 distribution database 分發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù) distribution retention period 分發(fā)保持期 Distributor 分發(fā)服務(wù)器 DML DML domain 域 domain integrity 域完整性 double-byte character set (DBCS) 雙字節(jié)字符集 (DBCS) DRI DRI drill down/drill up 深化/淺化 drill through 鉆取 DSN DSN DSN-less connection 無(wú) DSN 連接 DTS package DTS 包 DTS package template DTS 包模板 dump 轉(zhuǎn)儲(chǔ) dump file 轉(zhuǎn)儲(chǔ)文件 dynamic cursor 動(dòng)態(tài)游標(biāo) dynamic filter 動(dòng)態(tài)篩選 dynamic locking 動(dòng)態(tài)鎖定 dynamic recovery 動(dòng)態(tài)恢復(fù) dynamic snapshot 動(dòng)態(tài)快照 dynamic SQL statements 動(dòng)態(tài) SQL 語(yǔ)句 encrypted trigger 加密觸發(fā)器 encryption 加密 English Query English Query English Query application English Query 應(yīng)用程序 entity 實(shí)體 entity integrity 實(shí)體完整性 enumeration 枚舉 equijoin 同等聯(lián)接 error log 錯(cuò)誤日志 error state number 錯(cuò)誤狀態(tài)號(hào) escape character 轉(zhuǎn)義符 exclusive lock 排它鎖 explicit transaction 顯式事務(wù) expression 表達(dá)式 extended stored procedure 擴(kuò)展存儲(chǔ)過(guò)程 extent 擴(kuò)展 fact 事實(shí) fact table 事實(shí)數(shù)據(jù)表 Federal Information Processing Standard (FIPS) 聯(lián)邦信息處理標(biāo)準(zhǔn) (FIPS) fetch 提取 field 字段 field length 字段長(zhǎng)度 field terminator 字段終止符 file 文件 file DSN 文件 DSN file storage type 文件存儲(chǔ)類型 filegroup 文件組 fill factor 填充因子 filter 篩選 filtering 篩選 FIPS FIPS firehose cursor 流水游標(biāo) firehose cursors 流水游標(biāo) fixed database role 固定數(shù)據(jù)庫(kù)角色 fixed server role 固定服務(wù)器角色 FK FK flattened interface 平展界面 flattened rowset 平展行集 float data type float 數(shù)據(jù)類型 foreign key (FK) 外鍵 (FK) foreign table 外表 forward-only cursor 只進(jìn)游標(biāo) fragmentation 碎片 full outer join 完整外部聯(lián)接 full-text catalog 全文目錄 full-text enabling 全文啟用 full-text index 全文索引 full-text query 全文查詢 full-text service 全文服務(wù) function 函數(shù) global default 全局默認(rèn)值 global properties 全局屬性 global rule 全局規(guī)則 global subscriptions 全局訂閱 global variable 全局變量 grant 授權(quán) granularity 粒度 guest 來(lái)賓 heterogeneous data 異類數(shù)據(jù) hierarchy 層次結(jié)構(gòu) HOLAP HOLAP homogeneous data 同類數(shù)據(jù) hop 躍點(diǎn) horizontal partitioning 水平分區(qū) HTML HTML huge dimension 巨型維度 hybrid OLAP (HOLAP) 混合 OLAP (HOLAP) Hypertext Markup Language (HTML) 超文本標(biāo)記語(yǔ)言 (HTML) identifier 標(biāo)識(shí)符 identity column 標(biāo)識(shí)列 identity property 標(biāo)識(shí)屬性 idle time 空閑時(shí)間 IEC IEC image data type image 數(shù)據(jù)類型 immediate updating 即時(shí)更新 immediate updating Subscribers 即時(shí)更新訂閱服務(wù)器 immediate updating subscriptions 即時(shí)更新訂閱 implicit transaction 隱性事務(wù) implied permission 暗示性權(quán)限 incremental update 增量更新 index 索引 index ORing 索引或運(yùn)算 index page 索引頁(yè) indirect object 間接賓語(yǔ) information model 信息模型 initial media 初始化媒體 initial snapshot 初始化快照 inner join 內(nèi)聯(lián)接 input member 輸入成員 input set 輸入集 input source 輸入源 insensitive cursor 不感知游標(biāo) Insert query 插入查詢 Insert values query 插入值查詢 instance 實(shí)例 int (integer) data type int (integer) 數(shù)據(jù)類型 integer 整型 integrated security 集成安全性 integrity constraint 完整性約束 intent lock 意向鎖 interactive structured query language (ISQL) 交互式結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言 (ISQL) interface 接口 interface implication 接口含義 internal identifier 內(nèi)部標(biāo)識(shí)符 International Electrotechnical Commission (IEC) 國(guó)際電子技術(shù)委員會(huì) (IEC) International Organization for Standardization (ISO) 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織 (ISO) Internet-enabled 可支持 Internet 的 interprocess communication (IPC) 進(jìn)程間通訊 (IPC) IPC IPC irregular form 不規(guī)則形式 irregular form type 不規(guī)則形式類型 irregular noun 不規(guī)則名詞 irregular verb 不規(guī)則動(dòng)詞 ISO ISO isolation level 隔離級(jí)別 ISQL ISQL job 作業(yè) join 聯(lián)接 join column 聯(lián)接列 join condition 聯(lián)接條件 join field 聯(lián)接字段 join filter 聯(lián)接篩選 join operator 聯(lián)接運(yùn)算符 join path 聯(lián)接路徑 join table 聯(lián)接表 junction table 連接表 kernel 核心 key 鍵 key column 鍵列 key range lock 鍵范圍鎖 keyset-driven cursor 鍵集驅(qū)動(dòng)游標(biāo) keyword 關(guān)鍵字 large level 大級(jí)別 latency 滯后時(shí)間 LCID LCID leaf 葉 leaf level 葉級(jí) leaf member 葉成員 left outer join 左向外聯(lián)接 level 級(jí)別 level hierarchy 級(jí)別層次結(jié)構(gòu) library 庫(kù) linked cube 鏈接多維數(shù)據(jù)集 linked server 鏈接服務(wù)器 linked table 鏈接表 linking table 鏈接表 livelock 活鎖 local cube 本地多維數(shù)據(jù)集 local Distributor 本地分發(fā)服務(wù)器 local group 本地組 local login identification 本地登錄標(biāo)識(shí) local server 本地服務(wù)器 local subscription 本地訂閱 local variable 局部變量 locale 區(qū)域設(shè)置 locale identifier (LCID) 區(qū)域設(shè)置標(biāo)識(shí)符 (LCID) lock 鎖 lock escalation 鎖升級(jí) log file 日志文件 logical name 邏輯名稱 logical operators 邏輯運(yùn)算符 logical_join 邏輯聯(lián)接 login (account) 登錄（帳戶） login security mode 登錄安全模式 lookup table 查找表

怎樣用sql server2008進(jìn)行決策樹算法的數(shù)據(jù)挖掘并將結(jié)果呈現(xiàn)到vs

一般來(lái)說(shuō)，總體可以歸為3種類型： 字符： char，varchar，nchar，nvarchar 數(shù)字： int，decimal，numeric，float，money 時(shí)間： datetime，date，time用慣oracle的人，一般只用3種類型： varchar2，可以認(rèn)為對(duì)應(yīng)sqlserver的varchar number，可以認(rèn)為對(duì)應(yīng)sqlserver的numeric date，對(duì)應(yīng)sqlserver的datetime所以，你如果搞不明白那么多數(shù)據(jù)類型，就用這三種類型。

如何成為一名頂級(jí)戰(zhàn)斗力的數(shù)據(jù)分析師

一、公軟件1）熟練使用excel，Access，Visio等MSOffice公軟件，可以制作相關(guān)的原型；（MS即microsoft微軟，MSOffice是微軟提供的系列軟件，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath這7個(gè)公軟件中，常用的是前4個(gè)。）2）重點(diǎn)掌握EXCEL表，會(huì)使用高級(jí)功能，能快速制作報(bào)表，熟練使用EXCELVBA；二、數(shù)據(jù)分析軟件及方法1）熟練使用各種數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工具軟件，熟悉各種網(wǎng)站分析軟件的應(yīng)用，如GoogleAnalytics、百度統(tǒng)計(jì)、Omniture等；2）具備相關(guān)數(shù)據(jù)分析軟件的使用經(jīng)驗(yàn)SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數(shù)據(jù)挖掘軟件中的一個(gè)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)工作；4）熟練使用至少一種網(wǎng)站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、百度統(tǒng)計(jì)等），并掌握分析工具的部署、配置優(yōu)化和權(quán)限管理；5）精通一種或多種數(shù)據(jù)挖掘算法（如聚類、回歸、決策樹等）；6）熟悉維基編輯者優(yōu)先；7）使用軟件的要求；（7.1）掌握數(shù)據(jù)分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級(jí)數(shù)據(jù)的能力；（7.2）能夠綜合使用各種數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、制表繪圖等軟件進(jìn)行圖表、圖像以及文字處理；（7.3）掌握常用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析方法，有敏銳的洞察力和數(shù)據(jù)感覺(jué)，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析能力；（7.4）能夠綜合使用各種數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、制表繪圖等軟件進(jìn)行具有基本數(shù)據(jù)美感的圖表、圖像以及文字處理。三、數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言1）熟悉Linux操作系統(tǒng)及至少一種腳本語(yǔ)言(Shell/Perl/Python)；2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平臺(tái)（如Hadoop）開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；3）熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等數(shù)據(jù)庫(kù)原理，熟悉SQL，具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，寫過(guò)程序，會(huì)perl，python等腳本語(yǔ)言者優(yōu)先；（3.2）熟練應(yīng)用mysql的select，update等sql語(yǔ)句；4）熟悉sqlserver或其他主流數(shù)據(jù)庫(kù)，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型數(shù)據(jù)庫(kù)。四、思維能力等方面1）具備良好的行業(yè)分析、判斷能力、及文字表達(dá)能力；2）溝通、協(xié)調(diào)能力強(qiáng)，有較高的數(shù)據(jù)敏感性及分析報(bào)告寫作能力；3）理解網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的常識(shí)，能從問(wèn)題中引申出解決方案，提供設(shè)計(jì)改進(jìn)建議；4）具有良好經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)，熟悉數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析或市場(chǎng)研究的工作方法，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力；5）熟悉數(shù)據(jù)分析與數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論，具有相關(guān)課程研修經(jīng)歷。五、其他要求1）較強(qiáng)的英文聽說(shuō)讀寫能力，英語(yǔ)6級(jí)以上；2）文筆良好；3）了解seo,sem優(yōu)先；4）知識(shí)要求：同時(shí)具備統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、經(jīng)濟(jì)學(xué)三個(gè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)；英語(yǔ)四級(jí)或以上、熟悉指標(biāo)英文名稱；具備互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)；5）具有深厚的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘理論知識(shí)，深入了解相關(guān)技術(shù)；能熟練使用至少一種統(tǒng)計(jì)分析或數(shù)據(jù)挖掘工具。

名稱欄目：sqlserver決策樹,數(shù)據(jù)庫(kù)決策樹
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