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Die Statistiksprache R bietet eine Reihe von Analysetechniken, die häufig in der Datenwissenschaft und akademischen Forschung verwendet werden. Aber bis vor kurzem war es umständlich, sie mit Daten zu verwenden, die in einer SQL-Server-Datenbank gespeichert sind. Eine Kopie der Daten musste außerhalb der Sicherheit und des Schutzes der Datenbank-Engine exportiert werden, um sie mit R zu verarbeiten. Das machte jede Analyse, die Datenwissenschaftler durchführen wollten, komplexer und zeitaufwändiger. Das alles änderte sich, als Microsoft die Machine Learning Services einführte, die den Weg für die Ausführung von R-Skripten direkt in der gleichen Serverumgebung ebneten, in der die Daten bereits gespeichert waren. Sie werden erfahren, wie Sie die Leistungsfähigkeit und Flexibilität von R-Skripting in SQL Server nutzen können. Lernen Sie, wie Sie die Ausgabe von Statusmeldungen bei der Codeausführung aktivieren und Daten mithilfe von Standard-T-SQL-Abfragen in ein Skript importieren. Nach der Verarbeitung der Daten sehen Sie dann, wie Sie die Ergebnisse zurück in ein gültiges SQL-Server-Ergebnisset exportieren und die Analyseschleife abschließen können - alles auf einer einzigen Plattform unter Verwendung der Ihnen bereits bekannten Datenbankmanagement-Tools.
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