SQL Server数据挖掘怎么帮商业智能更聪明点用起来

要让商业智能（BI）变得更聪明，关键在于让它不仅能告诉你“过去发生了什么”（比如上个月销售额是多少），还能告诉你“未来可能会发生什么”以及“为什么会发生”，而SQL Server中集成的数据挖掘组件，正是实现这一跨越的关键工具，它不是要取代传统的BI报表，而是为这些报表注入“预测”和“洞察”的灵魂。

从“事后诸葛亮”到“事前诸葛亮”

传统的商业智能就像汽车的后视镜,它能让你清晰地看到已经走过的路，但开车不能只靠后视镜，更需要透过前挡风玻璃预见前方的路况，SQL Server数据挖掘扮演的就是这个“前瞻视野”的角色。

举个例子,一家零售超市的传统BI报表可以显示：上周A品牌的牛奶销量下降了10%，这只是一个结果，而数据挖掘可以分析POS机数据、促销活动、天气数据甚至社交媒体情绪，然后告诉管理者：“根据模型预测，如果下周气温升高，同时将A品牌牛奶与B品牌麦片进行捆绑促销，销量有85%的概率提升25%，我们的模型发现，购买A品牌牛奶的顾客中，有60%的人也会对新上市的C品牌酸奶感兴趣。” 这样一来，决策就从被动的“为什么销量下降了？”转变为主动的“我们应该如何组合商品和策划促销来提升销量”。

把复杂的分析变得“傻瓜化”

你可能会觉得“数据挖掘”这个词很高深，需要很强的统计学背景，但SQL Server数据挖掘的一个巨大优势在于，它通过SQL Server Data Tools（SSDT）等工具，将许多经典的挖掘算法（微软的文档里称之为“Microsoft数据挖掘算法”）封装成了易于理解和使用的可视化模块。

• 分类算法：就像一个有经验的老师给学生分班，系统可以自动将客户分为“高价值客户”、“一般客户”、“流失风险客户”等类别，市场部门就可以针对不同类别的客户，制定完全不同的营销策略，而不是对所有客户群发一样的广告邮件。
• 关联规则算法：这就是著名的“啤酒与尿布”故事背后的技术，它能从大量的交易记录中发现商品之间的关联关系，超市可以据此优化货架摆放（把关联商品放近些），或者设计更有效的组合优惠券。
• 聚类分析算法：当你对客户没有预先设定分类标准时，这个算法能自动发现数据中自然形成的群体，它可能发现有一群客户的特点是“年龄在25-35岁、居住在市中心、喜欢在晚上9点后网购电子产品”，这是一个你之前可能根本没注意到的细分市场，现在可以为他们量身定制营销活动了。
• 时序预测算法：这是最直接的预测功能，它基于历史数据（如过去三年的月度销售额）来预测未来一段时间（如下个季度）的趋势，这对于库存管理、人力资源规划、预算制定等至关重要。

让洞察嵌入到日常工作中

SQL Server数据挖掘的另一个聪明之处是，它的分析结果可以无缝集成到现有的商业智能流程中，分析人员创建并训练好一个预测模型后，可以将其发布到SQL Server Analysis Services（SSAS）服务器上，这个模型就可以像一个“智能大脑”一样被反复调用。

• 集成到报表中：在传统的销售报表末尾，不仅可以显示本月的实际销售额，还可以直接显示由数据挖掘模型预测的下个月销售额，形成对比和预警。
• 集成到业务系统：在银行的信用卡申请系统中，可以实时调用数据挖掘模型对申请人进行信用评分，瞬间完成风险评估，在电商网站，可以在用户浏览商品时，实时推荐“购买此商品的顾客还购买了……”。

从“描述”到“处方”

SQL Server数据挖掘让商业智能完成了一次从“描述性分析”（发生了什么）到“预测性分析”（可能会发生什么）乃至“指导性分析”（我该怎么做）的升级，它利用SQL Server数据库中原有的海量数据，通过一系列易于使用的算法工具，挖掘出隐藏的规律和知识，并将这些智能化的结论直接反馈到报表、业务流程和决策支持系统中，这样，企业就不再是仅仅基于历史经验来驾驶，而是拥有了一个能够预见未来、提供导航的“智能驾驶系统”，商业智能自然就用得更聪明、更有效了。 综合参考了微软官方文档对SQL Server数据挖掘功能的介绍，以及行业分析中关于预测性分析价值的普遍观点，如Gartner对分析学成熟度模型的描述。）