sqlserver数据挖掘
A. 如何进行ORACLE数据挖掘
这个问题没办法回答
因为个人认为，数据挖掘和工具无关，也就是说数据挖掘本身和oracle并没有什么关系，你用sqlserver数据库一样能进行数据挖掘。
所谓数据挖掘，就是通过对现有数据的筛选，整理，集合，分组等操作，使数据具有一定的性质，从而看出数据代表的内容。
oracle怎么挖掘，只能回答是通过数据处理来挖掘，怎么处理数据，那就是通过一定的关系模型或者理论模型进行数据处理。
怎么建立关系模型或者理论模型，那就涉及到概率和数学方面的知识了。当然并不是说没有这方面的知识不行，只能说涉及到者等方面的知识。
B. sql sever
SQL Server是微软公司开发的一个关系数据库管理系统，以Transact_SQL作为它的数据库查询和编程语言。T－SQL是结构化查询语言SQL的一种，支持ANSI SQL－92标准。
SQL Server 采用二级安全验证、登录验证及数据库用户帐号和角色的许可验证。SQL Server 支持两种身份验证模式：Windows NT身份验证和SQL Server 身份验证。7.0版支持多种类型的角色，"角色"概念的引入方便了权限的管理，也使权限的分配更加灵活。
SQL Server为公共的管理功能提供了预定义的服务器和数据库角色，可以很容易为某一特定用户授予一组选择好的许可权限。 SQL Server可以在不同的操作平台上运行，支持多种不同类型的网络协议如TCP/IP、IPX/SPX、Apple Talk等。SQL Server在服务器端的软件运行平台是Windows NT、Windows9x，在客户端可以是Windows3.x、Windows NT、Windows9x,也可以采用其它厂商开发的系统如Unix、Apple Macintosh等。
微软的SQL Server是一项完美的客户/服务器系统。SQL Server需要安装在Windows NT的平台上，而Windows NT可以支持Intel 386，Power PC，MIPS，Alpha PC和RISC等平台，它使SQL Server具备足够的威力和功能。
这里所有的文章所采用的数据库应用程序都是基于SQL Server之上的，采用ODBC及标准的SQL查询，可以非常简单的移植到任何一个支持ODBC的数据库之上，如：Oracle，Informix，Db2和Access，在阅读有关ASP数据库编程技术之前，要确认你至少熟悉一种数据库管理系统，并可以使用标准的SQL查询语言操作数据库。
SQL Server提供服务器端的软件，这部分需要安装在NT Server上，SQL Server的用户端则可以安装在许多用户端PC系统中，Windows可以让用户端进行数据库的建立，维护及存取等操作，SQL Server可以最多定义32767个数据库，每个数据库中，可以定义20亿个表格，每个表格可以有250个字段，每个表格的数据个数并没有限制，每一个表格可以定义250个索引，其中有一个可以是Clustered索引。
SQL Server所使用的数据库查询语言称为Transact-SQL，它是SQL Server的核心，Transact-SQL强化了原有的SQL关键字以进行数据的存取，储存及处理等功能，Transact-SQL扩充了流程控制指定，可以使你方便的编写功能强大的存储过程，他们存放在服务器端，并预先编译过，执行速度非常块，触发是一种特殊的存储过程，用来确保SQL Server数据库引用的完整性，你可以建立插入，删除和更新触发以控制相关的表格中对数据列的插入，删除和更新，你还可以使用规则（Rule），缺省（default）以及限制（Constraints），来协助将新的数值套用到表格中去！
SQL SERVER的特点与评价
上手容易
话分两头，如果您的企业至今还未购置数据库，其中一个主要的原因可能就是认为它不好上手，那么，从SQLServer开始吧。毕竟，大多数的中小企业日常的数据应用是建立在Windows平台上的。由于SQLServer与Windows界面风格完全一致，且有许多"向导(Wizard)"帮助，因此易于安装和学习，有关SQLServer的资料、培训随处可得，并且目前国内具有MCDBA认证的工程师不在少数。
从另一个角度来讲，学习SQLServer是掌握其他平台及大型数据，如Oracle,Sybase,DB/2的基础。因为这些大型数据库对于设备、平台、人员知识的要求往往较高，而并不是每个人都具备这样的条件，且有机会去接触它们。但有了SQLServer的基础，再去学习和使用它们就容易多了。IT行业的实践经验充分证明了这一点。
兼容性良好
由于今天Windows操作系统占领着主导地的位，选择SQLServer一定会在兼容性方面取得一些优势。另外，SQLServer2000除了具有扩展性，可靠性以外，还具有可以迅速开发新的因特网系统的功能。尤其是它可以直接存贮XML数据，可以将搜索结果以XML格式输出等特点，有利于构建了异构系统的互操作性，奠定了面向互联网的企业应用和服务的基石。这些特点在.NET战略中发挥着重要的作用。
电子商务
在使用由MicrosoftSQLServer2000关系数据库引擎的情况下，XML数据可在关系表中进行存储，而查询则能以XML格式将有关结果返回。此外，XML支持还简化了后端系统集成，并实现了跨防火墙的无缝数据传输。你还可以使用HypertextTransferProtocol（超文本传输协议，HTTP）来访问SQLServer2000，以实现面向SQLServer2000数据库的安全Web连接和无须额外编程的联机分析处理（OLAP）多维数据集。
数据仓库
MicrosoftSQLServer2000非常明显的改进就是增加了OLAP(联机分析处理)功能,这可以让很多中小企业用户也可以使用数据仓库的一些特性进行分析。OLAP可以通过多维存储技术对大型、复杂数据集执行快速、高级的分析工作。数据挖掘功能能够揭示出隐藏在大量数据中的倾向及趋势，它允许组织或机构最大
限度的从数据中获取价值。通过对现有数据进行有效分析，这一功能可以对未来的趋势进行预测。
增强的在线商务
MicrosoftSQLServer2000简化了管理、优化工作，并且增强了迅速、成功的部署在线商务应用程序所需的可靠性和伸缩性。其中，用以提高可靠性的特性包括日志传送、在线备份和故障切换群集。在伸缩性方面的改进包括对多达32颗CPU和64GBRAM的支持。通过自动优化和改进后的管理特性--诸如数据文件尺寸的自动管理、基于向导的数据库拷贝、自动内存管理和简化的故障切换群集安装与管理，在线商务应用程序能够被迅速部署并有效管理。
利于构筑"敏捷性商务"
所谓"敏捷性商务"就是能够打破内部和外部的商业界限，对迅速改变的环境做出快速反应。。微软已经与关键的合作伙伴建立起了战略关系，创造出了能够与许多供应商的产品实现整合的解决方案，因而企业用户并不需要做出"要么完全接受，要么全部不要"的承诺。在部署解决方案的过程中，企业用户不一定要拆除原有的设备从头。敏捷商务让企业用户能够充分利用现有的系统，自主决定所需的硬件和软件解决方案以及由谁来提供，伸缩自如、游刃有余。
-------------------------------------
现在的数据库：oracle 如日中天
sybase 情况不妙
sqlserver 马马忽忽
C. 使用sqlserver2000进行数据挖掘时，无法得到数据挖掘算法列表怎么办
用sqlserver 2005吧，强大
D. 安装了SQL server 2008 r2,但是没有找到sql server analysis service，我需要数据挖掘的功能
数据挖掘是需要sqlserver的DW组件的，如下图。
层级结构已经很明显了吧。
我估计你是一路默认安装的，所以你的电脑没有安装这个组件，自己安装一下就好了。
安装方法：
找到你安装sqlserver库的那个介质，双击setup.exe文件，即进入sqlserver的安装界面。
选择添加组件那个选项，具体叫什么我不记得，但是很容易看出来，除了卸载、新建、和集群相关的选项，就只剩下哪一个选项了。
一路默认下一步，直到选择组件的那个界面，找关键字analysis service，把其相关的复选框都勾上即可，然后一路默认下一步直到安装结束。
把sqlserver的agent给重启一下，因为DW等组件是承载在agent上的，有时候可能agent一次认不到新加的组件。
启动DW。
语言描述应该很清楚了，整个过程也不难，祝你成功！
E. 常见的大数据分析工具有哪些
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash
F. spss modeler与sqlserver数据挖掘哪个应用面广
通过使用StreamInsight，用户可以开发出基于CEP的程序来实时处理大量的原始数据，利用数据之间的层次和关联关系，有效的采用相应的规则进行处理，以降低进行事件分析，事件关联及事件解析等操作的代价。StreamInsight同时能够支持对数据流模式匹配、异常检测、趋势分析等操作，使用户能够更好地监控和管理数据，最终使用户得到之前无法了解的信息，并能够更快速和更有效的进行操作决策，提高关键绩效指标(KPI)。
在StreamInsight的应用中，其核心为StreamInsight服务器，它主要由输入，输出适配器(Adaptor)以及CEP引擎(CEP Engine)组成。
CEP引擎(CEP Engine)：所有的输入数据都将再CEP引擎中进行分析和处理，它根据用户定义的查询逻辑，有效地分析和转换输入的数据，并及时输出结果。
适配器(Adaptor)：StreamInsight提供了适配器的框架，开发者能够通过实现不同的接口来开发不同种类的适配器。适配器分为两类，输入适配器(Input Adaptor)是连接外部存储设备如网络服务器，传感器同StreamInsight引擎的接口。而输出适配器则用于处理CEP引擎输出的结果并可以同时触发一系列的操作。
StreamInsight平台提供了一个功能强大的对象模型，它包含了许多有用的特性使得我们能够开发出灵活和功能强大StreamInsight的程序。对于初次使用StreamInsight的开发者来说，参考网上的一些实例能够取得事半功倍的效果。
G. 怎样用sql server2008进行决策树算法的数据挖掘并将结果呈现到vs
一般来说，总体可以归为3种类型： 字符： char，varchar，nchar，nvarchar 数字： int，decimal，numeric，float，money 时间： datetime，date，time 用惯oracle的人，一般只用3种类型： varchar2，可以认为对应sqlserver的varchar number，可以认为对应sqlserver的numeric date，对应sqlserver的datetime 所以，你如果搞不明白那么多数据类型，就用这三种类型。
H. 数据挖掘数据库怎么做
数据库行业有前途，做下去吧。数据挖掘的人员需求不少。你可以跟猎头联系 找到更多的机会
这样可以么？
I. SqlServer里“多维和数据挖掘模式”和“表格模式”到底是什么意思
表格、 多维和数据挖掘是SQLServerAnalysis Services 提供用于创建商业智能语义模型的两种方法，还有一种方法是Power Pivot for SharePoint。
可以使用多种方法来实现针对不同业务和用户需求量身定制的建模体验。“多维”是建立在开放标准基础之上的成熟技术，已由 BI 软件的众多供应商采用，但难以驾驭。“表格”提供一种关系建模方法，很多开发人员认为它更加直观。
所有模型将部署为在 Analysis Services 实例上运行的数据库，可以使用一套数据提供程序通过客户端工具来访问，并通过 Excel、Reporting Services、Power BI 和其他供应商的 BI 工具在交互式静态报告中可视化。
表格和多维解决方案使用 SSDT 构建，旨在用于在独立上运行的公司 BI 项目Analysis Services实例在本地和表格模型中，Azure Analysis Services中的服务器云。这两个解决方案将生成可与 BI 客户端轻松集成的高性能分析数据库。然而，每个解决方案在创建、使用和部署方式上都存在不同。本主题的大部分内容比较了这两种类型，以方便你找到适当的方法。