预测建模如何在复杂的SQL查询中工作以预测未来趋势？

SQL 中的预测建模利用历史数据模式来预测未来结果。关键概念包括预测算法和用于数据操作的复杂 SQL 查询。这种集成能够预测趋势，这对需求预测和资源优化至关重要。SQL 的处理能力可高效处理大型数据集，以获得可扩展的见解。 核心包括数据准备、模型训练和查询嵌入。SQL 对数据进行预处理，然后通过 SQL Server 机器学习服务等扩展应用回归或时间序列算法。该模型在查询中生成未来点预测。这允许实现电子商务中的销售预测或物联网系统中的主动维护等场景，通过数据驱动的远见增强业务敏捷性。 实施步骤：使用 SQL 查询创建历史训练数据集。使用机器学习工具离线构建预测模型。通过特定于数据库的机器学习扩展将模型集成到 SQL 中。利用 `LAG` 等 SQL 窗口函数进行趋势分析。编写嵌入预测调用的复杂 SELECT 查询以输出预测值。这能够识别销售高峰或设备故障，通过主动策略改进库存规划并减少停机时间。