IBM SPSS Modeler數據庫內建模

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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。模型在數據庫創建，然后可以借助界面以正常方式瀏覽模型并為之評分。

那么使用訪問數據庫自有算法有什么優勢呢？主要是兩方面：

1.數據庫內的算法常常與數據庫服務器緊密集成，這有助于提高性能。

2.在“數據庫內”構建和存儲的模型不僅由可訪問數據庫的應用程序共享，且更易于在這些應用程序中部署。

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

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
• 線性回歸
• 神經網絡
• Logistic回歸
• 時間序列
• 序列聚類

安裝與配置：

在您的機器上，必須安裝以下模塊：

• IBM SPSS Modeler Client
• IBM SPSS Modeler Server
• Microsoft Analysis Services,與相應數據庫建立ODBC連接

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，如下圖：

勾上之后，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，如下圖：

2. 配置 SQL Server

該配置可實現在數據庫內進行評分。

在 SQL Server 主機上創建以下注冊表鍵：

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\MSSQLServer\Providers\MSOLAP

為該鍵添加如下 DWORD 鍵值：

AllowInProcess 1

完成上述更改后，重新啟動SQL Server。

3. 配置Microsoft Analysis Services

建立IBM SPSS Modeler 與Microsoft Analysis Services 進行通信。

通過MS SQL Server Management Studio 登錄到分析服務器。

訪問“屬性”對話框，右鍵單擊服務器名稱，然后選擇屬性。

選中顯示高級（所有）屬性復選框。

更改以下屬性：

將 DataMining\AllowAdHocOpenRowsetQueries 的值更改為 True（缺省值為False）。

將 DataMining\AllowProvidersInOpenRowset 的值更改為 [all] （無缺省值）。

4. 為SQL Server 創建 ODBC DSN

通過使用 Microsoft SQL Native Client ODBC 驅動程序，創建一個指向數據挖掘過程中使用的 SQL Server 數據庫的 ODBC DSN。余下的驅動程序設置應使用缺省設置。

對于此DSN，請確保選中了使用集成的 Windows 認證。

5. 啟用 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，勾選上所有選項內容如下圖：

使用Microsoft Analysis Services 算法生成模型

以上內容配置完成后，即可使用數據庫內的算法生成模型。如下圖：

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。

介紹到這里，我們就了解了，如何使用數據庫內算法進行建模的過程，經常會有朋友問說，使用這里的決策樹算法和使用IBM SPSS Modeler封裝好的決策樹算法，結果會有什么不同？預測結果當然是會有差異的了。本身決策樹算法就包含多種，像C&R、CHAID、C5.0、QUEST等，每個算法計算邏輯就不一樣，因此計算得到的結果自然也不一樣，前面我們已經介紹過C&R、CHAID、C5.0這三種算法，他們核心的差異就是選擇最佳分組變量和分割點的標準，而Microsoft Analysis Services決策樹是使用線性回歸來確定決策樹分割位置，它可以用于分類屬性和連續屬性的預測建模。那么到底選擇什么算法為優呢，前面已經介紹了，使用數據庫內建模的好處，大家可以綜合考慮，結合實際場景和數據預測結果的評估再做選擇。

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