本系列文章分兩部分，本文是第二部分(第一部分參見：你的數據有多干凈?)。我們將以測試體驗的方式了解微軟SQL Server提供的數據分析工具。
其它一些外部分析工具具有更豐富的功能，但是SQL Server授權允許你免費就可以使用這款低調的分析工具。
接下來讓我們通過分析「AdventureWorksLT 」資料庫中的一些數據來了解這款工具。
在此之前，你需要先安裝好SQL Server集成服務，以及與SQL Server捆綁的Visual Studio精簡版。在SQL Server 2012中，叫做「SQL Server Data Tools」;而在SQL Server 2008中，名稱叫做「Business Intelligence Development Studio」。
如果你缺少這些組件，你可以運行SQL Server安裝程序並勾選相關組件，操作很簡單。
配置分析工具
不管你啟動哪個Visual Studio工作環境，都要創建一個集成服務項目。然後，從SSIS工具箱中拖拽一個數據分析任務到設計面板上，然後雙擊開始配置。
配置結果信息存儲在XML文件中，所以需要指定保存文件的名稱和路徑。
點擊目標旁邊的空白框，會出現一個箭頭。
點擊箭頭，然後點擊「New File connection」。
在結果框中，指定路徑和文件名(包括.xml後綴)。
點擊「確定」按鈕，然後點擊「Quick Profile」按鈕。
點擊「ADO.NET Connection」旁邊的「新建」按鈕。
在出現的對話框中，指定SQL Server和託管待分析數據的資料庫(我使用的是「AdventureWorksLT2012 」資料庫)，然後點擊「確定」按鈕。
點擊表或視圖下拉框，選擇待分析數據(我選用的是「SalesLT.Proct」)。
保留默認勾選的復選框，然後點擊「確定」按鈕。確定後就會回到主設計界面。
最後，按「F5」就可以開始分析了。
分析成功，在SQL Server 2008中會有一個綠色小框來顯示，在SQL Server 2012中是個綠色小勾。如果你看到紅色小框或者紅叉，那麼可以在「Progress 」標簽頁找到哪裡出錯了。
查看結果
假設你看到的是綠色(在集成服務中每個人都喜歡這個顏色)，那麼接下來啟動「Data Profile Viewer」應用程序。在開始菜單中，它在「Microsoft SQL Server XXXX」文件夾的集成服務子文件夾下。
在查看器中，點擊「打開」按鈕，找到你之前配置的xml文件。你現在可以看到分析結果了。
「adventureWorks」庫中的數據本來是乾乾凈凈的，所以我做了一些修改，你自己直接做的話看到的分析結果會不一樣。
在查看器左側面板中，你可以看到我們選擇的表，它下面是數據分析的五個不同方面(也就是我們配置任務時默認選中的五項)。
點擊「Candidate Key Profiles 」，就會在右側面板中顯示結果。
該信息展示了值的唯一性，你可以看看我的數據(修改過的)，「名稱」列包含的數據不是百分之百唯一的。
我可以點擊「名稱」列來查看更多，界面中「 Key Violations 」部分下面會顯示更多信息。
錯誤的產品是「HL Road Frame – Black, 58」，問題是有兩行有相同的名稱(產品名稱通常應該是唯一的)。
在「 Key Violations 」中的問題產品上點擊，就會顯示出需要關注的行。
在左側面板中(+微信關注網路世界)，點擊「Column Length Distribution Profiles」。
功能正如其名，這個頁面會分析每個列值的長度。
我這里顯示的結果，「顏色」列包含列最小長度是2。
就像我們前面例子中所做的那樣，我們可以向下鑽取，我可以看到那些值的分布，進一步鑽取我可以看到臟數據對應的實際行。
其它類型的分析操作都是類似的。
「Column NULL Ratio Profiles」顯示了某一列中「NULL」值的百分比。
如果你有些列實際上不允許為「NULL」，例如「Proct Name」，那麼這個功能就非常有用。
「Column Statistics Profiles 」顯示了日期和數值的最小值、最大值、平均值以及標准偏差。對於識別「327歲的員工」與「價格為負數的產品」這類不合理數據非常有幫助。
「Column Value Distribution Profiles 」顯示某一列中有多少不同的值。這對於處理像「性別」這種列是很有用的，你可能預期該列只有兩個不同值，但是卻找到了15個，很容易發現問題。
還有另外兩個分析功能也是可用的，不過默認沒有啟用。
其中一個就是「Functional Dependency Profile 」，它可以找到那些依賴於其它列值得列。
這一條功能對於檢查地址信息時很有用;例如，我們希望相同城市的地址共用相同的郵政編碼。
總結
該分析工具的局限性在於，源數據必須存儲在SQL Server資料庫中。例如，如果你希望分析存儲在平面文件中的數據，那麼你必須先把數據導入到SQL Server資料庫中。
此外，該分析工具不支持創建額外的定製分析功能實現擴展。你看到的所有功能就是它能提供的所有功能。
局限性且放一旁，SQL Server附帶提供的這款工具為那些希望得到並能快速運行數據分析的人提供了很好的起點。
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