SPSS Clementine 数据挖掘入门(3)_spss培训
了解SPSS Clementine的基本应用后，再对比微软的SSAS，各自的优缺点就非常明显了。微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具，微软联合SAS、Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA，微软还提供OLE DB for DM接口和MDX。所以SSAS的优势是管理、部署、开发、应用耦合方便。
但SQL Server 2005使用Visual Studio 2005作为客户端开发工具，Visual Studio的SSAS项目只能作为模型设计和部署工具而已，根本不能独立实现完整的Crisp-DM流程。尽管MS Excel也可以作为SSAS的客户端实现数据挖掘，不过Excel显然不是为专业数据挖掘人员设计的。
PS：既然说到Visual Studio，我又忍不住要发牢骚。大家都知道Visual Studio Team System是一套非常棒的团队开发工具，它为团队中不同的角色提供不同的开发模板，并且还有一个服务端组件，通过这套工具实现了团队协作、项目管理、版本控制等功能。SQL Server 2005相比2000的变化之一就是将开发客户端整合到了Visual Studio中，但是这种整合做得并不彻底。比如说，使用SSIS开发是往往要一个人完成一个独立的包，比起DataStage基于角色提供了四种客户端，VS很难实现元数据、项目管理、并行开发……；现在对比Clementine也是，Clementine最吸引人的地方就是其提供了强大的客户端。当然，Visual Studio本身是很好的工具，只不过是微软没有好好利用而已，期望未来的SQL Server 2K8和Visual Studio 2K8能进一步改进。
所以我们不由得想到如果能在SPSS Clementine中实现Crisp-DM过程，但是将模型部署到SSAS就好了。
首先OLE DB for DM包括了Model_PMML结构行集，可以使用DMX语句“Create Mining Model <Model Name> From PMML <xml string>”将SPSS Clementine导出的PMML模型加入SSAS。
如果我记得没错的话，SQL Server 2005 最初发表版本中Analysis Services是PMML 2.1标准，而Clementine 11是PMML 3.1的，两者的兼容性不知怎样，我试着将一个PMML文件加入SSAS，结果提示错误。
另外，在SPSS Clementine中可以整合SSAS，通过使用SSAS的算法，将模型部署到SSAS。具体的做法是：
在SSAS实例中修改两个属性值。
在Clementine菜单栏选Tools -> Helper Applications。
然后启用SSAS整合，需要选择SSAS数据库和SQL Server RMDBS，RMDBS是用来存储临时数据的，如果在Clementine的流中使用了SAS数据源，但SSAS不支持SAS数据文件，那么Clementine需要将数据源存入临时数据表中以便SSAS能够使用。
启用整合后，就可以在工具栏中看到多出了一类Datebase Modeling组件，这些都是SSAS的数据挖掘算法，接下来的就不用说了……
可惜的是SSAS企业版中就带有9中算法，另外还有大量第三方的插件，但Clementine 11.0中只提供了7种
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