Общесистемные характеристики PolyAnalyst

Типы данных

PolyAnalyst работает с разными типами данных. Это: числа, булевы переменные (yes/no), категориальные переменные, текстовые строки, даты, а также свободный английский текст.

Доступ к данным

PolyAnalyst может получать исходные данные из различных источников. Это: текстовые файлы с разделителем "запятая" (.csv), файлы Microsoft Excel 97/2000, любая ODBC-совместимая СУБД, SAS data files, Oracle Express, IBM Visual Warehouse.

Поддержка OLE DB for Data Mining

Версия 4.6 PolyAnalyst поддерживает спецификацию Microsoft OLE DB for Data Mining (Version 1.0). При выполнении исследований для большинства математических модулей (LR, FD, CL, FC, DT, DF, FL,PN, BA, TB) можно создавать так называемые "Mining Models" (MM). После завершения анализа эти модели можно применять к внешним данным через стандартные интерфейсы OLE DB или ADO из других программ или скриптов, поддерживающих создание ADO или COM-объектов. Применение модели осуществляется при помощи выполнения SQL-команд (Расширение SQL for DM). Mining Models можно также экспортировать в PMML. В планах развития программы намечается обеспечить интеграцию "PolyAnalyst DataMining Provider" с Microsoft Analysis Services(в составе SQL Server 2000).

In-place Data Mining

PolyAnalyst поддерживает запуск исследований на внешних данных через OLE DB интерфейсы без загрузки этих данных в проект PA. При выполнении исследования PolyAnalyst получает данные порциями через исполнение SQL-запросов к внешним источникам данных. Это позволяет преодолеть ограничения памяти при исследовании больших массивов данных. Данный процесс продемонстрирован на рис. 24.4.