数据挖掘论文中英文翻译

数据挖掘教程 塞思保罗 杰米 麦克伦南 唐昭辉 斯科特 欧俉桑 摘要：微软的 SQL Server 2005 年提供了一个综合完整的环境，用于创建和从事数据挖掘模型 工作。本教程使用如下四个实例：目标邮购，数据预测，购物篮，序列簇用来演示阐述如何使用挖掘 模型算法，挖掘模型浏览器，和数据挖掘工具，这些是包含在本次发布的 SQL Server 中。 在本文件所载的信息，代表了当前微软公司对于出版日期的讨论的看法。因为 Microsoft 必须响应不断变化的市 场条件，它不应被解释为是一种代表微软的承诺，微软和 Microsoft 不能保证出版日期后提出的任何资料的准确 性。 本白皮书仅供参考，对于本文件中的资讯，Microsoft 不作任何担保，明示或暗指。 遵守所有适用的版权法是用户的责任。在没有版权的情况下，未经微软公司明确的书面许可，不得以任何形 式或以任何方式（电子，机械，影印，录音或其他方式）或为任何目的而复制，储存或引入检索系统，或传输本 文件任何一部分。 本文件中可能涉及到微软的专利，专利申请，商标，版权或其他知识产权事项。除明文规定外的任何书面许 可协议，微软提供的这份文件没有给你任何许可这些专利，商标，版权或其他知识产权。 2003 年微软公司。保留所有权利。 微软既是一个注册商标又是微软公司在美国和/或其他国家的商标。 文中提到的公司和产品的名字可能是它们各自所有者的商标。 2 介绍 数据挖掘教程的目的是引导您通过微软 SQL Server 2005 创建数据挖掘模型 。该数据挖掘算法 和工具，在 SQL Server 2005 可以很容易地建立一个全面的解决方案的各种项目，包括购物篮分析， 预测分析，和邮购分析。对这些解决方案的描述在教程中有更详细的解释。 SQL Server 2005 最明显的部分是用来创建和处理数据挖掘模型的工作室。在线分析处理（ OLAP ）和数据挖掘工具被统一为两个工作环境：商业智能开发工作室和 SQL Server 管理工作室。 通过商业智能开发工作室，您可以在与服务器断开连接的情况下建立一个服务项目分析。当项目已经 准备就绪，您可以发布到服务器上。您也可以直接面向服务器工作。SQL Server 管理工作室的主要 职能是管理服务器。之后将有针对每一个环境的详细说明。欲了解更多关于从两个环境中选择的信息， 请参看 SQL Server 联机丛书中的“在 SQL Server 工作室和商业智能开发工作室中选择”。 所有的数据挖掘工具中存在的数据挖掘编辑器。使用编辑器，您可以管理挖掘模型，创造新的模 式，以期车型，比较模型，并建立预测的基础上现有的模式。 当您建立一个挖掘模型后，你会想要探索它，寻找有趣的模式和规则。编辑器中每个挖掘模型视 图都被定制为由具体算法创建的探索模型。欲了解更多关于视图的信息，请参看 SQL Server 联机丛 书中的“查看数据挖掘模型”。 您的项目往往会包含多个挖掘模型，所以才能使用的模式创建的预测，你要能够确定哪些模式是 最准确的。出于这个原因，编辑包含一个模型比较工具挖掘精度的图表标签。使用此工具，您可以比 较准确的预测模型和您确定最佳模式。 为了建立数据预期，你将使用一种 DME 语言，DMX 扩展了传统的 SQL 语法，包含了一些创建 修改和建立数据预期的命令，关于 DMX 的详细信息，请参考 SQL BOL 中的 “Data Mining Extensions (DMX) Reference”章节。因为建立一个数据预期可能比较复杂，所以数据挖掘编辑器 包含了一个工具叫做 “Prediction Query Builder”， 该工具可以让你在一个图形化的界面下编辑 DMX 查询语句，你也可以在该工具中可以查看自动生成的 DMX 语句。 了解了前面介绍的实现数据挖掘的工具之外，同等重要的是了解数据挖掘模型的结构本身，建立 一个数据模型的关键是数据挖掘算法，该算法在你操作的数据中寻找我们需要的部分，并且转换这些 数据成为一个可操作的数据模型，SQL2005 包含 9 中数据模型算法： 决策树 簇 传统贝叶斯 序列簇 时间系 联结 神经网络 线性回归 逻辑回归 组合的使用这 9 种数据算法，你能够创建适应大部分商业逻辑的数据挖掘解决方案，本教程将详 细的介绍这些算法。 一些很重要的建立数据挖掘解决方案的步骤是用来整理准备那些用于建立数据模型的数据， SQL2005 包含一个 DTS 的工作环境以及一些 DTS 的工具用于清理验证准备数据，关于 DTS 的更多 信息请查看 SQL BOL 中的“DTS Data Mining Tasks and Transformations“章节。 为了阐述 SQL2005 中的数据挖掘特性，本教程使用了一个新的示例数据库 AdventureWorksDW ，该数据库包含在 SQL2005 中它提供 OLAP 以及数据挖掘的一些实例数 据。为了使用这个数据库你需要在安装 SQL 的时候选择它。 4 Adventure 数据库 AdventureWorksDW 数据库是基于一个虚构的自行车制造公司而建立，公司的名称叫做 “Adventure Works Cycles”（简称 AW 公司）。AW 公司生产并向北美，欧洲和亚洲的商业市场 销售金属和复合材料的自行车，主要的工作都在华盛顿 Bothell 完成，那里拥有 500 员工，以及一 些地区销售部门遍及各地。 AW 公司通过 INTERNET 批发和零售他们的产品，本教程中的数据模型实例需要你使用这些网络 销售数据作为数据模型。 关于 AW 公司数据库的更多信息，请参考 SQL Server 联机丛书中的如下章节：“Sample Databases and Business Scenarios“。 数据库详细信息 网络销售数据构架包含 9242 个客户的信息，这些客户分布在 6 个国家，并被合并为 3 个区域： 南美 (83%) 欧洲 (12%) 澳大利亚 (7%) 该数据库包含三个财政年度的数据： 2002 年， 2003 年和 2004 年。 数据库中的产品根据子类别，型号和产品来分类。 商业智能开发工作室 商业智能开发工作室是一套用于创建商务智能项目的工具。由于商业智能开发工作室是创建于 IDE 环 境中的，在该环境中，你可以在脱机状态下创建一个完整地解决方案。你可以想改多少数据挖掘对象 就改多少，但是在你发布该项目前，这些改变将不会反映在服务器上。 在商业智能开发工作室下工作是有益的，理由如下： 您具有强大的可定制的工具来配置商业智能开发工作室以满足您的需要。 你可以将各种数据挖掘技术与 SSAS 项目集成，在同一个工具中完成一个全面的解决方案. 强大的源码以及版本控制支持使你的团队可以协作的建立一个解决方案. 建立一个 SSAS 项目是所有商业智能项目的基础，一个 SSAS 项目独立的建立一个 SSAS 数据库用 于集成多种技术，这个数据库作为数据挖掘模型以及 OLAP 等技术的基础。你可以使用商业智能 建 立和修改一个 SSAS 项目并部署这个项目到一个或多个 SSAS 服务 如果你在开发一个 SSAS 项目你也可以使用商业智能开发工作室直接连接数据库，这样你所作的改动 可以立刻影响到数据库中。 6 SQL Server 管理工作室 SQL Server 管理工作室是一个与微软 SQL Server 协作的管理和脚本工具的集合。这个工作室 与商业智能开发工作室的不同在于，你是在一个联机的环境下工作，一旦你保存工作，你的行为就被 传送到服务器上。 在数据被清理并为数据挖掘准备好后，大多数和创建苏局挖掘解决方案相关联的工作都在商业智 能开发工作室中工作。通过使用商业智能开发工作室，你可以利用迭代过程确定的给定情况下的最佳 模式来发布和测试数据挖掘解决方案。一旦开发商对解决方案满意，就可以将其发布到分析服务服务 器。 从这点来看，重点从 SQL Server 管理工作室的开发转移到了维护和应用。在 SQL Server 管理 工作室中，您可以管理您的数据库和执行一些在商业智能开发工作室中的相同的职能，比如在挖掘模 式中查看、创建预测。 数据转换服务 在 SQL Server 2005 中数据转换服务（ DTS ）包括抽取，转换和加载（简称 ETL ）工具 。 这些工具可用于执行一些数据挖掘中最重要的任务，为数据模型的建立清理和准备数据。在数据挖掘， 您通常可以执行重复数据转换清理数据，然后利用这些数据组成挖掘模型。利用 DTS 中的任务和转移， 您可以把数据准备和模型建立结合为一个单一的 DTS 包。 DTS 公司还提供了 DTS 设计器，以帮助您轻松地建立和运行的包含了所有的任务和转变的软件 包。利用 DTS 设计器，您可以将包发布到服务器上并定期的运行他们。这是非常有用例如，你每周收 集数据资料，并向要每次自动执行相同的清洁转换工作。 你可以通过向商业智能开发式的解决方案中分别增加项目来将数据转换项目和分析服务项目结合 起来工作，作为商务智能解决方案的一部分。 挖掘模式算法 数据挖掘算法是挖掘模型的创建的基础。SQL Server 2005 中各种各样的算法可以让你执行多 种类型的执行。欲了解更多有关算法及其参数调整的信息，请参看 SQL Server 联机丛书中的“数据 挖掘算法”。 决策树 决策树算法支持分类与回归并且对预测模型也行之有效。利用该算法，你可以预测离散和连续这 两个属性。 在建立模型时，该算法检查每个数据集的输入属性是怎样的影响预测属性的结果，以及使用最强 的关系的输入属性制造了一系列的分裂，称为节点。随着新节点添加到模型中，树状结构开始形成。 顶端节点树描述了大多数预测属性的统计分析。每个节点建立把预测属性比作投入的属性的分布情况 上。如果输入的属性被视为导致预测属性有利于促成比另一个更好的状态，于是一个新的节点添加到 模型。该模型继续增长，直到没有剩余的属性制造分裂提供了一个更好的预测在现有节点。该模型力 图找到一个结合的属性和引起在预测属性不成比例分配的状态，因此，您可以预测预测属性的结果。 簇 簇算法采用迭代技术组从包含相似特性的数据及中进行分类。利用这些组合，您可以探讨的数据， 更多地了解存在的关系，这在理论上可能不容易通过偶然的观察获得。此外，您也可以从算法创建的 簇建立预测模型。例如，考虑那些住在同一社区，驱动器相同的车，吃同样的食物，买了类似的版本 的产品的那一个群体的人。这是一组数据。另一组可能包括去相同的餐厅，也有类似的薪金，休假和 每年两次以外的地区的人。观测这些集合是如何的分布，可以更好地了解预测属性的结果是如何相互 影响的。 传统贝叶斯 传统贝叶斯算法迅速的建立挖掘模型，可用来做分类和预测。它适合各个输入属性情况的可能情 况，并考虑到每种预测属性的情况，以后可以在已知的输入属性的基础上来预测预测属性的结果。概 率用来生成计算和储存加工过程中的立方体的模型。该算法只支持分立或离散属性，以及它认为所有 输入的属性是独立的。传统贝叶斯算法产生一个简单的挖掘模型，可以被视为在数据挖掘过程中的一 个起点。由于大多数的计算结果是立方体处理的过程中生成的，结果很快返回。这使得该模型成为探 索数据和发现各种不同的输入属性在不同预测属性的情况下是如何分布的一个很好的选择。 时间系 时间系算法创建可以用来预测连续变量随着时间的推移从联机分析处理和关系数据源的模式，。 例如，您可以使用时间系预测算法历史数据立方体的基础上来预测销售额和利润。 利用该算法，您可以选择一个或多个变量来预测，但他们必须是继续的。对每个模式您只能有一 系列案例。一系列的案例等同于一系列位置，诸如寻求销售的长度的日期超过几个月或几年。 一个例子可能包含了一套变量（例如，销售不同的商店） 。时间系算法可以在预测中使用跨变量。 例如，在一个商店的先售可能在预测另一个商店的当前销售时也有用。 联结 联结算法是专门设计用于市场篮子分析。该算法认为每个属性/值配对（如产品/ 自行车）作为一 个项目。一个相集是在单一事务的项目上的一个组合。该算法通过扫描数据集试图找到往往出现在许 多交易的项目集。出现在很多交易项面前的支持参数确定被认为是重要的。例如，频繁项目集可能包 含（性别= “男性 ” ，婚姻状况= “已婚” ，年龄= “ 30-35 ” ） 。每个项目集包含项目的数 量都有个大小。在这种情况下，大小是 3 。 往往联结模式在包含嵌套表的数据集之后工作，如客户名单在一个嵌套的购买列表后。如果一个 嵌套表中存在数据集，每个嵌套的建制（如在购买表的产品）被认为是一个项目。 算法同时找到项目集之间的联系。关联模型的规则看起来像 A，B= C （发生概率的联系） ， 其中有 A ， B ， C 都是频繁项目集。 = 意味着 C 是通过 A 和 B 预测的。概率阈值是一个在被 深思考虑的规则之前确定了最低概率参数。这些概率在数据挖掘文献中也被称为“信任”。 联结模式同样对交叉销售或协同过滤有用。例如，您可以使用联结模式在他们购物篮项目上来预 测一个用户可能希望购买的产品。 序列簇 序列簇分析算法分析有关联导向的包含离散值系列的数据。通常串联的一连串属性拥有特定的命 令（如点击路径）的一组事件。通过分析有关联的事物之间的情况的转变，该算法可以预测有关联的 事务将来的情况。 序列簇算法是一种混合型的序列和聚类算法。该算法根据这些关系的相似性将有关系属性的的多 重案例分组成片段。该算法的一个典型的使用情况是一个门户网站的网络客户分析。一个门户网站拥 有一套附属领域，如新闻，天气，金钱，邮件，和体育。每个网站的客户通过在这些领域中网页点击 的 顺序联系起来。序列簇算法可以根据他们的导航模式将这些网页客户分组成差不多同质的团体。这 些团体是视化的，提供了详细的了解客户如何使用该网站。 神经网络 在 Microsoft SQL Server 2005 分析服务中，神经网络算法通过构建多层感知神经元网络建立 分类与回归挖掘模型。类似微软决策树算法的供应商，考虑到每个可预测属性的情况，该算法为马格 可能输入属性的情况计算概率。该算法提供案例的过程，反复比较预测分类的情况和已知的实际分类 8 的案件。这些来自第一代的整套案件中从最初的分类错误，被反馈到网络，用来修改网络性能的下一 代，等等。以后您可以在输入属性的基础上使用这些概率来预测那些预测属性的结果。然而，该算法 和决策树算法其中一个主要区别，是其学习的过程是朝着尽量减少错误的方向优化网络参数，而决策 树算法的分裂规则，以求最大限度地发挥信息增益。该算法支持预测的离散和连续属性。 线性回归 线性回归算法是决策树算法的一种特殊的构造，获得了无效的分裂（整个回归公式是建立在一个 单一根节点） 。该算法支持预测连续属性。 逻辑回归 逻辑回归算法是神经网络算法的一种特殊的构造，得到了消除隐蔽层。该算法支持预测的离散和 连续属性。 通过教程实践 在本教程你将在商业智能开发工作室中工作（所描绘图 1 ） 。如需要更多关于商业智能开发工 作室的消息，见“使用 SQL Server Management Studio 中” SQL Server 在线联机丛书中。 图 1 商业智能工作室 该教程是分为三个部分：准备 SQL Server 数据库，编写分析服务数据库，建设并从事挖掘模型的工 作。 数据库的准备 该 AdventureWorksDW 数据库，作为本教程的基础，与 SQL Server 一起安装（但不是默认的， 作为一个选项在安装时间） ，并已包含将用于建立挖掘模型的意见。如果没有在安装时安装，您可以 在控制面板-添加/删除程序-微软 SQL Server 2005 选择 “改变”按钮添加它。你可以根据在线 图书和工作站组件样品查找 AdventureWorksDW 采样数据仓库。 准备分析服务数据库 在您开始创建和使用挖掘模型之前，您必须执行下列任务： 1. 创建一个新的分析服务项目 2. 创建一个数据源 3. 创建一个数据源的视图 10 创建分析服务项目 每个分析服务项目为一个单一的分析服务数据库中的对象定义概要。分析服务数据库是由它包含 的挖掘模型， OLAP 的立方体，和供给对象所定义的。欲了解更多有关分析服务项目的信息，请参看 SQL Server 联机丛书中的 “在商业智能开发工作室中创建分析服务项目”。 要创建一个分析服务项目： 1. 打开商业智能开发工作室 2. 在文件菜单中选择新建项目 3. 新项目的类型选择分析服务项目，并命名为 AdventureWorks 4. 单击确定 在商务智能开发工作室中打开新项目。 创建数据源 数据源是一个数据连接，它在您的项目中被保存和管理，并被发布到您的分析服务数据库中。它 包含服务器名称和源数据所在的数据库，以及其他被需求的连接属性。 要创建数据源： 1. 在解决方案资源管理器中右键单击该数据源工程项目，并选择新数据源 2. 在欢迎页上，单击下一步 3. 单击新建增加一个到 AdventureWorksDW 数据库的连接 4. 弹出连接管理器对话框。在服务器名称下拉框中，选择服务器托管 AdventureWorksDW （例 如，本地） ，导入您的证书，然后在选择数据库服务器上下拉框中选择 AdventureWorksDW 数据库。 5. 单击确定以关闭连接管理器对话框 6. 单击下一步 7. 默认的数据源命名为探险工程数据仓库。单击完成 AdventureWorksDW 作为新的数据源，出现在解决方案资源管理器中的数据源文件夹中。 英文原文 Data Mining Tutorial Seth Paul Jamie MacLennan 2 Zhaohui Tang Scott Oveson Abstract: Microsoft SQL Server 2005 provides an integrated environment for creating and working with data mining models. This tutorial uses four scenarios, targeted mailing, forecasting, market basket, and sequence clustering, to demonstrate how to use the mining model algorithms, mining model viewers, and data mining tools that are included in this release of SQL Server. The information contained in this document represents the current view of Microsoft Corporation on the issues discussed as of the date of publication. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information presented after the date of publication. This white paper is for informational purposes only. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS OR IMPLIED, AS TO THE INFORMATION IN THIS DOCUMENT. Complying with all applicable copyright laws is the responsibility of the user. Without limiting the rights under copyright, no part of this document may be reproduced, stored in or introduced into a retrieval system, or transmitted in any form or by any means (electronic, mechanical, photocopying, recording, or otherwise), or for any purpose, without the express written permission of Microsoft Corporation. Microsoft may have patents, patent applications, trademarks, copyrights, or other intellectual property rights covering subject matter in this document. Except as expressly provided in any written license agreement from Microsoft, the furnishing of this document does not give you any license to these patents, trademarks, copyrights, or other intellectual property. 2003 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft is either a registered trademark or a trademark of Microsoft Corporation in the United States and/or other countries. The names of actual companies and products mentioned herein may be the trademarks of their respective owner 1111 Introduction The data mining tutorial is designed to walk you through the process of creating data mining models in Microsoft SQL Server 2005. The data mining algorithms and tools in SQL Server 2005 make it easy to build a comprehensive solution for a variety of projects, including market basket analysis, forecasting analysis, and targeted mailing analysis. The scenarios for these solutions are explained in greater detail later in the tutorial. The most visible components in SQL Server 2005 are the workspaces that you use to create and work with data mining models. The online analytical processing (OLAP) and data mining tools are consolidated into two working environments: Business Intelligence Development Studio and SQL Server Management Studio. Using Business Intelligence Development Studio, you can develop an Analysis Services project disconnected from the server. When the project is ready, you can deploy it to the server. You can also work directly against the server. The main function of SQL Server Management Studio is to manage the server. Each environment is described in more detail later in this introduction. For more information on choosing between the two environments, see “Choosing Between SQL Server Management Studio and Business Intelligence Development Studio“ in SQL Server Books Online. All of the data mining tools exist in the data mining editor. Using the editor you can manage mining models, create new models, view models, compare models, and create predictions based on existing models. After you build a mining model, you will want to explore it, looking for interesting patterns and rules. Each mining model viewer in the editor is customized to explore models built with a specific algorithm. For more information about the viewers, see “Viewing a Data Mining Model“ in SQL Server Books Online. Often your project will contain several mining models, so before you can use a model to create predictions, you need to be able to determine which model is the most accurate. For this reason, the editor contains a model comparison tool called the Mining Accuracy Chart tab. Using this tool you can compare the predictive accuracy of your models and determine the best model. To create predictions, you will use the Data Mining Extensions (DMX) language. DMX extends SQL, containing commands to create, modify, and predict against mining models. For more information about DMX, see “Data Mining Extensions (DMX) Reference“ in SQL Server Books Online. Because creating a prediction can be complicated, the data mining editor contains a tool called Prediction Query Builder, which allows you to build queries using a graphical interface. You can also view the DMX code that is generated by the query builder. 12 Just as important as the tools that you use to work with and create data mining models are the mechanics by which they are created. The key to creating a mining model is the data mining algorithm. The algorithm finds patterns in the data that you pass it, and it translates them into a mining model it is the engine behind the process. SQL Server 2005 includes nine algorithms: Microsoft Decision Trees Microsoft Clustering Microsoft Nave Bayes Microsoft Sequence Clustering Microsoft Time Series Microsoft Association Microsoft Neural Network Microsoft Linear Regression Microsoft Logistic Regression Using a combination of these nine algorithms, you can create solutions to common business problems. These algorithms are described in more detail later in this tutorial. Some of the most important steps in creating a data mining solution are consolidating, cleaning, and preparing the data to be used to create the mining models. SQL Server 2005 includes the Data Transformation Services (DTS) working environment, which contains tools that you can use to clean, validate, and prepare your data. For more information on using DTS in conjunction with a data mining solution, see “DTS Data Mining Tasks and Transformations“ in SQL Server Books Online. In order to demonstrate the SQL Server data mining features, this tutorial uses a new sample database called AdventureWorksDW. The database is included with SQL Server 2005, and it supports OLAP and data mining functionality. In order to make the sample database available, you need to select the sample database at the installation time in the “Advanced” dialog for component selection. The audience for this tutorial is business analysts, developers, and database administrators who have used data mining tools before and are familiar with data mining concepts. If you are new to data mining, download “Preparing and Mining Data with Microsoft SQL Server 2000 and Analysis Services“ (/library/default.asp?url=/servers/books/sqlserver/mining.as p). 1313 Adventure Works AdventureWorksDW is based on a fictional bicycle manufacturing company named Adventure Works Cycles. Adventure Works produces and distributes metal and composite bicycles to North American, European, and Asian commercial markets. The base of operations is located in Bothell, Washington with 500 employees, and several regional sales teams are located throughout their market base. Adventure Works sells products wholesale to specialty shops and to individuals through the Internet. For the data mining exercises, you will work with the AdventureWorksDW Internet sales tables, which contain realistic patterns that work well for data mining exercises. For more information on Adventure Works Cycles see “Sample Databases and Business Scenarios“ in SQL Server Books Online. Database Details The Internet sales schema contains information about 9,242 customers. These customers live in six countries, which are combined into three regions: North America (83%) Europe (12%) Australia (7%) The database contains data for three fiscal years: 2002, 2003, and 2004. The products in the database are broken down by subcategory, model, and product. Business Intelligence Development Studio Business Intelligence Development Studio is a set of tools designed for creating business intelligence projects. Because Business Intelligence Development Studio was created as an IDE environment in which you can create a complete solution, you work disconnected from the server. You can change your data mining objects as much as you want, but the changes are not reflected on the server until after you deploy the project. Working in an IDE is beneficial for the following reasons: You have powerful customization tools available to configure Business Intelligence Development Studio to suit your needs. You can integrate your Analysis Services project with a variety of other business intelligence projects encapsulating your entire solution into a single view. Full source control integration enables your entire team to collaborate in creating a complete business intelligence solution. The Analysis Services project is the entry point for a business intelligence solution. An Analysis Services project encapsulates mining models and OLAP cubes, along with supplemental objects that make up the Analysis Services database. From Business Intelligence Development Studio, you can create and edit Analysis Services objects within a project and deploy the project to the appropriate Analysis Services server or servers. If you are working with an existing Analysis Services project, you can also use Business Intelligence Development Studio to work connected the server. In this way, changes are reflected directly on the server without having to deploy the solution. 14 1515 SQL Server Management Studio SQL Server Management Studio is a collection of administrative and scripting tools for working with Microsoft SQL Server components. This workspace differs from Business Intelligence Development Studio in that you are working in a connected environment where actions are propagated to the server as soon as you save your work. After the data has been cleaned and prepared for data mining, most of the tasks associated with creating a data mining solution are performed within Business Intelligence Development Studio. Using the Business Intelligence Development Studio tools, you develop and test the data mining solution, using an iterative process to determine which models work best for a given situation. When the developer is satisfied with the solution, it is deployed to an Analysis Services server. From this point, the focus shifts from development to maintenance and use, and thus SQL Server Management Studio. Using SQL Server Management Studio, you can administe