数据挖掘过程中的最后一步是将模型部署到生产环境。 部署非常重要，因为它使模型可供用户使用，以便你可以执行以下任一任务：
使用模型创建预测并做出业务决策。 有关可用于创建查询的工具的信息，请参阅 数据挖掘查询接口。
将数据挖掘功能直接嵌入到应用程序中。 可以包括分析管理对象（AMO）或包含应用程序可用于创建、更改、处理和删除挖掘结构和挖掘模型的一组对象的程序集。
创建允许用户请求预测、查看趋势或比较模型的报表。
本部分提供有关部署选项的详细信息。
本节中
部署数据挖掘解决方案的要求
部署解决方案的 Analysis Services 实例必须以支持多维对象和数据挖掘对象的模式运行;也就是说，不能将数据挖掘对象部署到托管表格模型或 PowerPivot 数据的实例。
因此，在 Visual Studio 中创建数据挖掘解决方案时，请务必使用模板 Analysis Services 多维和数据挖掘项目。
部署解决方案时，将在指定的 Analysis Services 实例中创建用于数据挖掘的对象，该对象与解决方案文件同名。
部署关系解决方案
部署关系数据挖掘解决方案时，所需的数据挖掘对象会在新的 Analysis Services 数据库中创建，并且默认情况下会处理这些对象。 可以使用配置属性“ 处理选项”更改处理选项。 有关详细信息，请参阅“配置 Analysis Services 项目属性”（SSDT）。
默认情况下，每次只部署增量更改。 换句话说，可以修改挖掘模型，重新部署项目时，只会更新该挖掘模型。 但是，如果有多个客户端编辑 Analysis Services 数据库，这可能会导致错误。 若要更改默认部署模式，以便在部署解决方案时刷新整个数据库，请更改 部署模式 属性
在关系数据挖掘解决方案中，必须部署的唯一对象是数据源定义、使用的任何数据源视图、挖掘结构和所有依赖挖掘模型。
部署多维解决方案
部署多维数据挖掘解决方案时，此解决方案会在与源多维数据集相同的数据库中创建数据挖掘对象。
处理挖掘结构或挖掘模型时，还必须处理源多维数据集。 因此，部署使用 OLAP 挖掘模型的解决方案可能需要比关系数据挖掘解决方案更长的时间。
通常，数据挖掘对象也会使用与用于构建多维数据集相同的数据源和数据源视图。 但是，可以添加专门针对数据挖掘的数据源和数据源视图。 例如，多维数据集通常不包含有关潜在客户端的数据，或多维对象中未使用的外部数据。
相关资源
如果模型仅基于关系数据，则使用 DMX 导出和导入对象是移动模型的最简单方法。
当模型使用多维数据集作为数据源时，请参阅本主题，了解有关如何移动模型及其支持多维数据集数据的详细信息。
提供有关 Analysis Services 项目部署的总体信息，并描述可作为项目配置一部分设置的属性。