由 dawei MsSql数据挖掘与机器学习融合应用实践，是当前企业数据分析领域的重要趋势。通过将数据挖掘技术与机器学习算法结合，可以更高效地从海量数据中提取有价值的信息。
在MsSql环境中，数据挖掘通常依赖于内置的Analysis Services功能，它提供了多种数据挖掘模型，如聚类、分类和回归等。这些模型能够帮助用户发现数据中的模式和关联。
与此同时，机器学习则更多地借助外部工具，如Python或R语言，通过调用API或集成数据库接口，实现对数据的深度分析。这种结合方式使得数据处理更加灵活和强大。
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实际应用中，可以通过将机器学习模型的结果反馈到MsSql中，优化决策支持系统。例如，在客户行为预测场景中，使用机器学习模型生成预测结果，并将其存储在数据库中供后续分析使用。
•数据预处理是融合应用的关键步骤。确保数据质量、清理异常值以及特征工程的合理设计，能够显著提升模型的准确性和稳定性。
随着技术的发展，越来越多的企业开始探索MsSql与机器学习的深度融合，以实现更智能的数据驱动决策。