使用SQL Server 2008进行预测分析

　　图7：在一个OLAP立方体中的一个数据挖掘维度

    除了合并数据挖掘结果到OLAP维度中去之外，SQL Server 2008还使得你可以将基于数据挖掘模型的预测功能合并到计算和KPIs 中去。

　　3.4 预测KPIs

　　许多公司使用KPIs 来评估对目标的关键商业度量。SQL Server 2008分析服务提供了一个用于企业中KPIs的集中平台，而与Microsoft Office PerformancePoint? Server 2007的集成使得决策制定者可以建立商业状态面板，用于监控公司的运作。KPIs 一般是用于回顾的，例如显示上个月的销售总数与销售目标相对比。然而，随着通过数据挖掘使得洞察成为可能，公司就可以建立预测KPIs ，它预测未来的执行与目标的比较，为公司提供了一个预先发现和解决潜在问题的机会。图8显示了一个KPI，它显示了预测的未来订单数目。

　　图8：Microsoft Office PerformancePoint Server 2007

    
    此外，预测分析可以发现影响KPIs的属性。与Office PerformancePoint Server 2007一起，用户可以监控关键影响因素的趋势来识别影响保持不变的属性，例如确定对一个竞争商品进行价格打折是否对销售具有持续的影响，或只是产生一个短期的干预。这样的洞察使得公司可以通告和改进他们的响应策略。

　　4. 在所有应用程序中的数据挖掘意识

　　正如你在这篇文章前面所看到的，SQL Server 2008提供了一个全面的数据挖掘解决方案，与Microsoft 商业智能平台的紧密集成使得很容易给用户提供预测分析以及在企业中的自动处理。然而，还是有一些特例情况需要公司将数据挖掘功能嵌入到应用程序中，为了在现有的商业处理过程中引入智能，或扩展数据挖掘技术来解决一个特定的商业问题。为了这整个目的，SQL Server 提供了一个灵活的、可扩展的编程平台用于无缝地将预测和洞察合并到商业应用程序中去。

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【责编:Zenghui】