sqlserver挖掘关联规则实践报告，sql的关联查询语句

数据挖掘中的关联规则主要有什么作用

他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。

重复出现的模式和并发关系。关联规则是数据库和数据挖掘中一种重要的模型，其目的就是找出数据集中的频繁项集，即多次重复出现的模式和并发关系。

有效的缩小了层次结构树的规模，又加快了搜索的速度，从而提高了数据挖掘的效率。

第三，如果这些东西被拿出来了，那肯定其已经失去价值。至少对原有公司来说已经如此，否则外人是见不到的。因此，我说，这些关联规则要结合要做数据挖掘的单位的业务需要来实际订做。这个不是公式那么简单。

随着数据挖掘技术的发展以及各种数据挖掘方法的应用，从大型超市数据库中可以发现一些潜在的、有用的、有价值的信息来，从而应用于超级市场的经营。通过对所积累的销售数据的分析，可以得出各种商品的销售信息。

关联规则数据挖掘主要目的是为了找出数据集中的频繁模式（frequent pattern）和并发关系（cooccurrence relationships）。但是事件A和事件B一起发生了一定次数，并不一定代表着其中有很强的关联性，也有可能是偶发性的事件。

数据挖掘中的关联规则是什么

1、强关联规则：满足最小支持度和最小置信度的关联规则，即待挖掘的关联规则。

2、关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导和后继。其中，关联规则X——Y，存在支持度和信任度。

3、关联规则是数据挖掘中的典型问题之一，又被称为购物篮分析，这是因为传统的关联规则案例大多发生在超市中，例如所谓的啤酒与尿布传说。

4、Aprior算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。

5、关联规则数据挖掘主要目的是为了找出数据集中的频繁模式（frequent pattern）和并发关系（cooccurrence relationships）。但是事件A和事件B一起发生了一定次数，并不一定代表着其中有很强的关联性，也有可能是偶发性的事件。

SQLServer2008几项新特性概述

智能感知 这可是SSMS2008的一大亮点，SSMS终于可以像VS一样提供智能感知了。不过现在功能还不是很强，没有SQL Prompt强，但是SQL Prompt是要收费的，相信SSMS的智能感知能够很快发展起来。

可用性增强功能（数据库引擎）通过增强数据库镜像功能，Microsoft SQL Server 2008 数据库的可用性得到改进。可以使用数据库镜像创建热备用服务器，从而提供快速故障转移且已提交的事务不会丢失数据。

SQL Server 2008提供了一个高性能的数据库平台，一个可靠、可扩展的企业平台，且易于管理。 SQL Server 2008 R2将帮助IT部门提供了当今最先进的且熟悉的SQL Server管理工具平台，更符合成本效益的可扩展性。

两个新版本可用于大规模数据中心和数据仓库：SQL Server 2008 R2 数据中心版和 SQL Server 2008 R2 并行数据仓库版。

新的特性包括：· 页面自动修复。SQL Server 2008通过请求获得一个从镜像合作机器上得到的出错页面的重新拷贝，使主要的和镜像的计算机可以透明的修复数据页面上的823和824错误。· 提高了性能。

在SQL Server 2008里Performance Studio是一个崭新的工具。该工具是性能工具的一个集合。它们可以一起用来监控、诊断、调优和报告。其中的数据收集器组建可配置的且开销很低。

sqlserver挖掘关联规则实践报告的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于sql的关联查询语句、sqlserver挖掘关联规则实践报告的信息别忘了在本站进行查找喔。