IBM SPSS Modeler Server支持与多种数据库整合，实现数据库内建模，提高性能并便于部署。以Microsoft Analysis Services为例，介绍了配置过程，包括在SPSS Modeler中启用选项、配置SQL Server、调整Analysis Services属性、创建ODBC DSN，并启用SQL生成和优化。数据库内建模算法如决策树、聚类等，与封装好的算法结果可能有差异，选择时需结合场景和预测效果。
IBM SPSS Modeler Server支持对数据库供应商的数据挖掘工具和建模工具进行整合，其中包括IBM Netezza、IBM DB2 InfoSphere Warehouse、Oracle Data Miner和Microsoft Analysis Services。实现了在IBM SPSS Modeler的分析功能和易用性将与数据库的功能和性能相结合，同时还兼备数据库供应商提供的数据库自有算法。模型在数据库创建，然后可以借助IBM SPSS Modeler界面以正常方式浏览模型并为之评分。
那么使用IBM SPSS Modeler访问数据库自有算法有什么优势呢？主要是两方面：
1.数据库内的算法常常与数据库服务器紧密集成，这有助于提高性能。
2.在“数据库内”构建和存储的模型不仅由可访问数据库的应用程序共享，且更易于在这些应用程序中部署。
接下来我们以Microsoft Analytics Services为例，介绍如何配置以及使用数据库内建模功能。
IBM SPSS Modeler支持集成下列Analysis Services算法包括：
- 决策树
- 聚类
- 关联规则
- 朴素贝叶斯
- 线性回归
- 神经网络
- Logist
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