ibm spss modeler server支援對資料庫**商的資料探勘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資料庫的功能和效能相結合，同時還兼備資料庫**商提供的資料庫自有演算法。模型在資料庫建立，然後可以借助ibm spss modeler介面以正常方式瀏覽模型並為之評分。
那麼使用ibm spss modeler訪問資料庫自有演算法有什麼優勢呢？主要是兩方面：
1.資料庫內的演算法常常與資料庫伺服器緊密整合，這有助於提高效能。
2.在「資料庫內」構建和儲存的模型不僅由可訪問資料庫的應用程式共享，且更易於在這些應用程式中部署。
接下來我們以microsoft analytics services為例，介紹如何配置以及使用資料庫內建模功能。
ibm spss modeler支援整合下列analysis services演算法包括：
安裝與配置：
在您的機器上，必須安裝以下模組：
1. 配置ibm spss modeler：
在ibm spss modeler中，在選單欄的工具-->選項-->幫助應用程式，選擇microsoft面板，如下圖：
勾上之後，會在下面的面板節點上多了一項資料庫建模，列出了microsoft analysis services支援的資料庫內建模演算法，如下圖：
2. 配置 sql server
該配置可實現在資料庫內進行評分。
在 sql server 主機上建立以下登錄檔鍵：
hkey_local_machine\software\microsoft\mssqlserver\providers\msolap
為該鍵新增如下 dword 鍵值：
allowinprocess 1
完成上述更改後，重新啟動sql server。
3. 配置microsoft analysis services
建立ibm spss modeler 與microsoft analysis services 進行通訊。
通過ms sql server management studio 登入到分析伺服器。
訪問「屬性」對話方塊，右鍵單擊伺服器名稱，然後選擇屬性。
選中顯示高階（所有）屬性核取方塊。
更改以下屬性：
將 datamining\allowadhocopenrowsetqueries 的值更改為 true（預設值為false）。
將 datamining\allowprovidersinopenrowset 的值更改為 [all] （無預設值）。
4. 為sql server 建立 odbc dsn
通過使用 microsoft sql native client odbc 驅動程式，建立乙個指向資料探勘過程中使用的 sql server 資料庫的 odbc dsn。餘下的驅動程式設定應使用預設設定。
對於此dsn，請確保選中了使用整合的 windows 認證。
5. 啟用 sql 生成和優化
從ibm spss modeler選單中選擇：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 演算法生成模型
以上內容配置完成後，即可使用資料庫內的演算法生成模型。如下圖：
源節點從sql server資料庫中讀取，終端節點又寫回到sql server資料庫中，中間使用的是microsoft的決策樹演算法，整個計算過程都在資料庫中實現。
介紹到這裡，我們就了解了，如何使用資料庫內演算法進行建模的過程，經常會有朋友問說，使用這裡的決策樹演算法和使用ibm spss modeler封裝好的決策樹演算法，結果會有什麼不同？**結果當然是會有差異的了。本身決策樹演算法就包含多種，像c&r、chaid、c5.0、quest等，每個演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這三種演算法，他們核心的差異就是選擇最佳分組變數和分割點的標準，而microsoft analysis services決策樹是使用線性回歸來確定決策樹分割位置，它可以用於分類屬性和連續屬性的**建模。那麼到底選擇什麼演算法為優呢，前面已經介紹了，使用資料庫內建模的好處，大家可以綜合考慮，結合實際場景和資料**結果的評估再做選擇。
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