我目前通过一些SQL查询分析我们的客户数据和趋势;并且对假设的测试可能是耗时的。
例如，我们有一份客户信息表和客户服务电话表，由客户编制索引。我想知道一组特定的客户是否比其他客户有更多的CS问题;如果客户服务电话和取消率增加之间存在任何关联。
我正在研究MS的BI工作室，因为我们已经在运行MSSQL 2008;但我读过的大部分内容都集中在精心构建的聚合数值数据的MDX立方体上;所以在上面的模型中，我必须构建一个事实的多维数据集（CS调用和类型的数量），然后使用客户数据作为维度。很公平，但在我需要的时候，我可以在TSQL中手动编写查询。
我的数据库足够小，不需要从单独的数据集市获得速度 - 我正在寻找的是一种灵活的查看我的数据的方式，通过创建客户'对象'并绑定各种各样的数据，行动和数值给他们。而且我宁愿从现有表中提取数据，而不是将ETL提取到单独的表中。
理想情况下，在某些时候，我可以使用数据挖掘工具进行预测分析，但是现在我正在追求低调的成果 - 来自此广告系列的客户取消的次数超过了另一次;等
我是否在使用SQL Analysis Services / MDX多维数据集咆哮错误的树？或者，我所谈论的内容是否一开始并不容易存在？任何建议，对产品的指导或见解都非常感激。
答案 0 :(得分：1)
这取决于您想要进行分析的人。如果你是那个要进行分析的人，你就知道SQL，并且你了解数据的结构，那么做额外的工作来简单地改变数据的结构就没有什么好处。当您希望将数据提供给不了解SQL的其他人时，您希望使用BI工具，并且不一定知道不同数据表之间的关系。您实际上是在添加一个抽象层来隐藏它们的所有复杂性，但仍允许它们进行分析。当然，抽象的副作用是你最终会增加一些限制，但权衡的是这些信息可供更多人使用。
答案 1 :(得分：1)
不要在SSAS /立方体上浪费时间。您的数据集很小，问题的范围很窄......因此您无需构建多维数据集。相反，您应该给Excel Data Mining addin一个测试运行。它非常强大，适用于小型数据集。这是我相信你正在寻找的低调水果。此外，用户也习惯使用Excel。
SSAS不是创建数据挖掘结构/模型所必需的，只有在您想要自动化流程时才需要。
首先构建多维数据集只有在拥有非常大的数据集时才有用。由于它的速度，它将允许数据挖掘算法更快地运行。即使您使用SSAS构建数据缩放结构/模型，您仍然不需要多维数据集...您可以从关系表构建结构/模型。
如果数据库表设计正确