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La tecnología data mining ayuda
a los usuarios a analizar datos en bases de datos relacionales y
cubos OLAP multidimensionales para descubrir patrones y tendencias
que pueden ser útiles a la hora de hacer predicciones.
Las capacidades de
data mining de SQL Server 2000 están estrechamente integradas con
las fuentes de datos de OLAP y relacionales.
SQL Server 2000 incluye dos tipos de algoritmos de data mining
desarrollados por Microsoft Research, Microsoft Decision Trees y
Microsoft Clustering. Además, el data mining de SQL Server 2000
soporta algoritmos desarrollados por terceros.
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El Algoritmo de Microsoft Decision Trees. Este
algoritmo está basado en la clasificación. El algoritmo construye
un árbol de decisiones que predecirá el valor de las columnas de
una tabla de hechos, basándose en otras columnas de la tabla de
hechos. Este algoritmo podría emplearse para identificar a
individuos propensos a hacer clic en un banner en particular o a
comprar un producto específico de un sitio de comercio-e.
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El Algoritmo de Microsoft Clustering. Este algoritmo
agrupa los registros en clusters que muestren características
predecibles o similares. A menudo, estas características pueden
estar ocultas o no ser intuitivas. Por ejemplo, el algoritmo de
clustering puede emplearse para agrupar a compradores de coches
potenciales y determinar cómo crear campañas de marketing que
incluyan a todos los segmentos de compradores de coches.
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