IBM SPSS Modeler數據庫內建模

IBM SPSS Modeler Server支持對數據庫供應商的數據挖掘工具和建模工具進行整合，其中包括IBM Netezza、IBM DB2 InfoSphere Warehouse、Oracle Data Miner和Microsoft Analysis Services。實現了在IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性將與數據庫的功能和性能相結合，同時還兼備數據庫供應商提供的數據庫自有算法。模型在數據庫建立，而後能夠藉助IBM SPSS Modeler界面以正常方式瀏覽模型併爲之評分。

那麼使用IBM SPSS Modeler訪問數據庫自有算法有什麼優點呢？主要是兩方面：

1.數據庫內的算法經常與數據庫服務器緊密集成，這有助於提升性能。

2.在「數據庫內」構建和存儲的模型不只由可訪問數據庫的應用程序共享，且更易於在這些應用程序中部署。

接下來咱們以Microsoft Analytics Services爲例，介紹如何配置以及使用數據庫內建模功能。

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

• 決策樹
• 聚類
• 關聯規則
• 樸素貝葉斯
• 線性迴歸
• 神經網絡
• Logistic迴歸
• 時間序列
• 序列聚類

安裝與配置：

在您的機器上，必須安裝如下模塊：

• IBM SPSS Modeler Client
• IBM SPSS Modeler Server
• Microsoft Analysis Services,與相應數據庫創建ODBC鏈接

1. 配置IBM SPSS Modeler：

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

勾上以後，會在下面的面板節點上多了一項數據庫建模，列出了Microsoft Analysis Services支持的數據庫內建模算法，以下圖：

2. 配置 SQL Server

該配置可實如今數據庫內進行評分。

在 SQL Server 主機上建立如下注冊表鍵：

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\MSSQLServer\Providers\MSOLAP

爲該鍵添加以下 DWORD 鍵值：

AllowInProcess 1

完成上述更改後，從新啓動SQL Server。

3. 配置Microsoft Analysis Services

創建IBM SPSS Modeler 與Microsoft Analysis Services 進行通訊。

經過MS SQL Server Management Studio 登陸到分析服務器。

訪問「屬性」對話框，右鍵單擊服務器名稱，而後選擇屬性。

選中顯示高級（全部）屬性複選框。

更改如下屬性：

將 DataMining\AllowAdHocOpenRowsetQueries 的值更改成 True（缺省值爲False）。

將 DataMining\AllowProvidersInOpenRowset 的值更改成 [all] （完好省值）。

4. 爲SQL Server 建立 ODBC DSN

經過使用 Microsoft SQL Native Client ODBC 驅動程序，建立一個指向數據挖掘過程當中使用的 SQL Server 數據庫的 ODBC DSN。餘下的驅動程序設置應使用缺省設置。

對於此DSN，請確保選中了使用集成的 Windows 認證。

5. 啓用 SQL 生成和優化

從IBM SPSS Modeler菜單中選擇：工具—>流屬性—>選項—>優化面板，勾選上全部選項內容以下圖：

使用Microsoft Analysis Services 算法生成模型

以上內容配置完成後，便可使用數據庫內的算法生成模型。以下圖：

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。

介紹到這裏，咱們就瞭解了，如何使用數據庫內算法進行建模的過程，常常會有朋友問說，使用這裏的決策樹算法和使用IBM SPSS Modeler封裝好的決策樹算法，結果會有什麼不一樣？預測結果固然是會有差別的了。自己決策樹算法就包含多種，像C&R、CHAID、C5.0、QUEST等，每一個算法計算邏輯就不同，所以計算獲得的結果天然也不同，前面咱們已經介紹過C&R、CHAID、C5.0這三種算法，他們核心的差別就是選擇最佳分組變量和分割點的標準，而Microsoft Analysis Services決策樹是使用線性迴歸來肯定決策樹分割位置，它能夠用於分類屬性和連續屬性的預測建模。那麼到底選擇什麼算法爲優呢，前面已經介紹了，使用數據庫內建模的好處，你們能夠綜合考慮，結合實際場景和數據預測結果的評估再作選擇。

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