由 dawei Microsoft SQL Server 提供了强大的数据处理能力，同时通过集成的机器学习功能，使得数据分析和预测变得更加高效。MsSQL 中的机器学习主要依赖于 SQL Server Machine Learning Services 和 Azure 机器学习服务。
在 MsSQL 中进行数据挖掘，通常需要先对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、去除异常值以及标准化数据格式。这些步骤能够提高后续模型的准确性。
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机器学习模型在 MsSQL 中可以通过 R 或 Python 脚本实现。用户可以使用内置的存储过程来调用这些脚本，并将结果直接存储回数据库中，从而实现端到端的数据分析流程。
为了提升性能，MsSQL 支持将计算任务分布到多个节点上。这种并行处理方式能够显著加快大规模数据集的训练和预测过程。
初学者可以从简单的回归或分类模型开始尝试，例如使用线性回归预测销售趋势，或使用决策树进行客户分群。这些基础模型有助于理解机器学习的基本原理。
实际应用中，还需要关注模型的评估与优化。通过交叉验证和调整参数，可以不断提升模型的表现，使其更符合业务需求。