由 dawei MS SQL Server 提供了强大的数据存储和管理功能，近年来也逐步引入了数据挖掘和机器学习的能力。通过集成这些技术，用户可以在数据库内部完成数据分析和预测任务，而无需将数据导出到其他工具。
数据挖掘在 MS SQL 中主要依赖于 Analysis Services，它支持聚类、分类、回归等算法。这些功能可以帮助用户发现数据中的潜在模式，例如客户行为分析或销售趋势预测。
机器学习方面，MS SQL 2017 及以后版本集成了 Python 和 R 的支持，允许在数据库中直接运行机器学习模型。这种内联处理方式减少了数据移动带来的性能损耗，提高了整体效率。
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融合数据挖掘与机器学习可以实现更复杂的分析场景。例如，利用数据挖掘提取特征，再通过机器学习构建预测模型，从而提升决策的准确性。
尽管 MS SQL 在这方面的功能不断增强，但实际应用中仍需考虑数据规模、算法选择以及模型维护等问题。合理规划和持续优化是成功的关键。