提示：数据挖掘是从大型数据集中发现可行信息的过程。数据挖掘使用数学分析来派生存在于数据中的模式和趋势。通常，由于这些模式的关系过于复杂或涉及数据过多，因此使用传统数据浏览无法发现这些模式。 这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为数据挖掘模型。挖掘模型可以应

　尽管关系图中所示的过程是一个循环过程，但是每个步骤并不需要直接执行到下一个步骤。创建数据挖掘模型是一个动态、交互的过程。浏览完数据之后，您可能会发现数据不足，无法创建适当的挖掘模型，因此必须查找更多的数据。或者，您可以生成数个模型，但随后发现这些模型无法充分地回答定义的问题，因此必须重新定义问题。您可能必须在部署模型之后对其进行更新，因为又出现了更多的可用数据。可能需要多次重复过程中的每个步骤才能创建良好的模型。

　　SQL Server 2008 提供用于创建和使用数据挖掘模型的集成环境，称为 Business Intelligence Development Studio。该环境包括数据挖掘算法和工具，使用这些算法和工具更易于生成用于各种项目的综合解决方案。

　　创建数据挖掘解决方案后，您可以使用 SQL Server Management Studio 维护和浏览该解决方案。

　　定义问题

　　与以下关系图的突出显示相同，数据挖掘过程的第一步就是明确定义业务问题，并考虑解答该问题的方法。

　　该步骤包括分析业务需求，定义问题的范围，定义计算模型所使用的度量，以及定义数据挖掘项目的特定目标。这些任务转换为下列问题：

　　◆ 您在查找什么?您要尝试找到什么类型的关系?

　　◆ 您要尝试解决的问题是否反映了业务策略或流程?

　　◆ 您要通过数据挖掘模型进行预测，还是仅仅查找受关注的模式和关联?

　　◆ 您要尝试预测数据集的哪个属性?

　　◆ 列如何关联?或者如果有多个表，则表如何关联?

　　◆ 如何分发数据?数据是否具有季节性性质?数据是否可以准确反映业务流程?

　　若要回答这些问题，可能必须进行数据可用性研究，必须调查业务用户对可用数据的需求。如果数据不支持用户的需求，则还必须重新定义项目。

　　此外，还需要考虑如何将模型结果纳入用于度量业务进度的关键绩效指标 (KPI)。