Cheney Shue

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了解SPSS Clementine的基本应用后,再对比微软的SSAS,各自的优缺点就非常明显了。微软的SSASService Oriented的数据挖掘工具,微软联合SASHyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA,微软还提供OLE DB for DM接口和MDX。所以SSAS的优势是管理、部署、开发、应用耦合方便。

SQL Server 2005使用Visual Studio 2005作为客户端开发工具,Visual StudioSSAS项目只能作为模型设计和部署工具而已,根本不能独立实现完整的Crisp-DM流程。尽管MS Excel也可以作为SSAS的客户端实现数据挖掘,不过Excel显然不是为专业数据挖掘人员设计的。
PS:既然说到Visual Studio,我又忍不住要发牢骚。大家都知道Visual Studio Team System是一套非常棒的团队开发工具,它为团队中不同的角色提供不同的开发模板,并且还有一个服务端组件,通过这套工具实现了团队协作、项目管理、版本控制等功能。SQL Server 2005相比2000的变化之一就是将开发客户端整合到了Visual Studio中,但是这种整合做得并不彻底。比如说,使用SSIS开发是往往要一个人完成一个独立的包,比起DataStage基于角色提供了四种客户端,VS很难实现元数据、项目管理、并行开发……;现在对比Clementine也是,Clementine最吸引人的地方就是其提供了强大的客户端。当然,Visual Studio本身是很好的工具,只不过是微软没有好好利用而已,期望未来的SQL Server 2K8和Visual Studio 2K8能进一步改进。

 

所以我们不由得想到如果能在SPSS Clementine中实现Crisp-DM过程,但是将模型部署到SSAS就好了。

首先OLE DB for DM包括了Model_PMML结构行集,可以使用DMX语句“Create Mining Model <Model Name> From PMML <xml string>”SPSS Clementine导出的PMML模型加入SSAS

如果我记得没错的话,SQL Server 2005 最初发表版本中Analysis ServicesPMML 2.1标准,而Clementine 11PMML 3.1的,两者的兼容性不知怎样,我试着将一个PMML文件加入SSAS,结果提示错误。

 

另外,在SPSS Clementine中可以整合SSAS,通过使用SSAS的算法,将模型部署到SSAS。具体的做法是:

SSAS实例中修改两个属性值。

 

Clementine菜单栏选Tools -> Helper Applications

 

然后启用SSAS整合,需要选择SSAS数据库和SQL Server RMDBSRMDBS是用来存储临时数据的,如果在Clementine的流中使用了SAS数据源,但SSAS不支持SAS数据文件,那么Clementine需要将数据源存入临时数据表中以便SSAS能够使用。



启用整合后,就可以在工具栏中看到多出了一类Datebase Modeling组件,这些都是SSAS的数据挖掘算法,接下来的就不用说了……

 

可惜的是SSAS企业版中就带有9中算法,另外还有大量第三方的插件,但Clementine 11.0中只提供了7SSAS挖掘模型。

posted on 2007-07-17 23:25 Cheney Shue 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏