Сегодня мы поговорим о том, как не работает Data Mining.
На той неделе посетил конференцию "Корпоративные базы данных". Очень мне все там понравилось. И конференция, и Академия наук, в особенности же доклад "Алгоритмы предсказания в SQL 2005". Прекрасный молодой человек, чей сленг выдает выпускника МИФИ по специальности 070500, говорил, что не нужно бояться пользоваться этими алгоритмами, поскольку все они основаны на прочном фундаменте статистики. Который творчески расширили и углубили сотрудники Microsoft Research.
Однако поскольку я не первый год имею дело с продуктами Microsoft, то все пламенные призывы с высоких трибун привык проверять на практике. Создадим табличку:

create table Test(dat int, sales money)

declare @i int
set @i = 1
while @i < 10 begin
insert Test values (@i, @i)
set @i = @i + 1
end

и будем предсказывать ее следующую строку. Если кому-то она неочевидна, сделайте

select * from Test,

скопируйте результаты в Excel, выделите их и продолжите выделение на одну строчку вниз.
Теперь посмотрим, как это происходит при помощи Data Mining. Все делаем в полном соответствии с Books On-Line:

create mining model Test (dat long key time, Sales double continuous predict) using Microsoft_Time_Series;
insert into Test (dat, Sales) openquery(tempdb, 'select * from Test');
select flattened predict(Sales) from Test;

Имеем:
Expression.$TIME Expression.Sales
10 5

Ну что здесь можно сказать? Впору хоть сейчас брать SSAS и идти играть на фондовую биржу. Data Mining тут же сделает из вас миллионера при условии, что до этого вы были миллиардером. Хочется передать слова глубокой признательности сотрудникам Microsoft Research за то, что они Excel не трогали.

На sql.ru есть постинг о том, как SSAS DM 2005 порет фигню на тривиальнейшем примере, который может воспроизвести за 2 мин. любой желающий.
Вопрос в том, что вам интересней - наглядный пример перед глазами или верить в байки про "весьма точный прогноз".