由 dawei MS SQL数据挖掘与机器学习融合实践，是将传统数据库技术与现代人工智能算法相结合的一种创新方法。通过这种方式，企业能够从海量数据中提取有价值的信息，并利用机器学习模型进行预测和决策支持。
在MS SQL环境中，数据挖掘功能通常集成在SQL Server Analysis Services（SSAS）中，提供聚类、分类、回归等分析工具。这些工具可以处理结构化数据，帮助用户发现隐藏的模式和趋势。
机器学习则更多依赖于外部库和框架，如Python的scikit-learn或TensorFlow。通过将这些模型与SQL数据库连接，可以实现数据的实时处理和模型的持续训练。
AI绘图结果，仅供参考
融合的关键在于数据准备和模型部署。数据需要经过清洗、转换和特征工程，以确保其适合机器学习算法。同时，模型的结果也需要有效地存储和查询，以便在业务系统中使用。
实际应用中，这种融合可以用于客户行为预测、风险评估、市场趋势分析等多个领域。通过结合SQL的强大数据管理能力和机器学习的智能分析能力，企业能够提升决策效率和准确性。