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SQL Server 2008 R2:数据挖掘与商业智能基础及高级案例实战(谢邦昌著) |  |
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SQL Server 2008 R2:数据挖掘与商业智能基础及高级案例实战(谢邦昌著) | |
《SQL Server 2008 R2:数据挖掘与商业智能基础及高级案例实战》：全面介绍了数据挖掘与商业智能的基本概念与原理，包括经典理论与趋势发展，并深入叙述了各种 数据挖掘的技术与典型应用。通过《SQL Server 2008 R2:数据挖掘与商业智能基础及高级案例实战》的学习，读者可以对数据挖掘与商业智能的整体结构、概念、原 理、技术和发展有深入的了解和认识。以XMicrosoft SQL Server 2008 R2的数据挖掘模块进行介绍，让读者可以很快地通过书中的说明与范例，在最短的时间内就能上手。《SQL Server 2008 R2:数据挖掘与商业智能基础及高级案例实战》分为四个部分：
第一部分介绍数据仓库、数据挖掘与商业智能之间的关系。
第二部分对Microsoft SQL Server的整体架构加以介绍，并详细阐述了直接与数据挖掘相关的两个服务：分析服务和报表服务。另外，介绍了Microsoft SQL Server的整合服务和DMX语言，便于已熟悉SQL数据库的用户编写基于数据挖掘的大型应用项目。
第三部分逐一阐述了Microsoft SQL Server中包含的决策树、贝叶斯分类器、关联规则、聚类分析、时序聚类、线性回归、逻辑回归、神经网络、时序等九种数据挖掘模型。
第四部分提供了四个数据挖掘的范例，通过模仿练习，读者可获得实际的数据挖掘经验，稍加修改就能在自己所处的领域中加以应用。为便于读者更好理解和上机操作，每个包含软件操作的章节里都配有详细的操作步骤和说明。
数据挖掘领域“专家中的专家”谢邦昌倾心之作，智慧融化枯燥的概念，水煮讲解9大演算算法，实际案例淋漓展示如何学以致用。
推荐序
前言
part i 数据仓库、数据挖掘与商业智能
chapter 1 绪论
1-1 商业智能
1-2 数据挖掘
chapter 2 数据仓库
2-1 数据仓库定义
2-2 数据仓库特性
2-3 数据仓库架构
2-4 创建数据仓库的目的
2-5 数据仓库的运用
2-6 数据仓库的管理
chapter 3 数据挖掘简介
3-1 数据挖掘的定义
3-2 数据挖掘的重要性
3-3 数据挖掘的功能
3-4 数据挖掘的步骤
3-5 数据挖掘建模的标准crisp-dm
3-6 数据挖掘的应用
3-7 数据挖掘软件介绍
chapter 4 数据挖掘的主要方法
4-1 回归分析
4-2 关联规则
4-3 聚类分析
4-4 判别分析
4-5 神经网络
4-6 决策树
4-7 其他分析方法
chapter 5 数据挖掘与相关领域的关系
5-1 数据挖掘与统计分析
5-2 数据挖掘与数据仓库
5-3 数据挖掘与kdd
5-4 数据挖掘与olap
5-5 数据挖掘与机器学习
5-6 数据挖掘与web数据挖掘
part ii microsoft sql server概述
chapter 6 microsoft sql server中的商业智能
6-1 microsoft sql server入门
6-2 关系数据仓库
6-3 sql server 2008 r2概述
6-4 sql server 2008 r2技术
6-5 sql server 2008 r2新增功能
chapter 7 microsoft sql server中的数据挖掘功能
7-1 创建商业智能应用程序
7-2 microsoft sql server数据挖掘功能的优势
7-3 microsoft sql server数据挖掘算法
7-4 microsoft sql server可扩展性
7-5 microsoft sql server是数据挖掘与商业智能的结合
7-6 使用数据挖掘可以解决的问题
chapter 8 microsoft sql server的分析服务(analysis services)
8-1 创建多维数据集的结构
8-2 建立和部署多维数据集
8-3 从模板创建自定义的数据库
8-4 统一维度模型
8-5 基于属性的维度
8-6 维度类型
8-7 量度组和数据视图
8-8 计算效率
8-9 mdx脚本
8-10 存储过程
8-11 关键绩效指标(kpi)
8-12 实时商业智能
chapter 9 microsoft sql server的报表服务(reporting services)
9-1 为何使用报表服务
9-2 报表服务的功能
chapter 10 microsoft sql server的整合服务
10-1 ssis介绍
10-2 操作示例
chapter 11 microsoft sql server的dmx语言
11-1 dmx语言介绍
11-2 dmx函数
11-3 dmx语法
11-4 dmx操作实例
part iii microsoft sql server中的数据挖掘模型
chapter 12 决策树模型
12-1 基本概念
12-2 决策树与判别函数
12-3 计算方法
12-4 操作范例
chapter 13 贝叶斯分类器
13-1 基本概念
13-2 操作范例
chapter 14 关联规则
14-1 基本概念
14-2 关联规则的种类
14-3 关联规则的算法:apriori算法
14-4 操作范例
chapter 15 聚类分析
15-1 基本概念
15-2 层级聚类法与动态聚类法
15-3 操作范例
chapter 16 时序聚类
16-1 基本概念
16-2 主要算法
16-3 操作示例
chapter 17 线性回归模型
17-1 基本概念
17-2 一元回归模型
17-3 多元回归模型
17-4 操作范例
chapter 18 逻辑回归模型
18-1 基本概念
18-2 logit变换与logistic分布
18-3 逻辑回归模型
18-4 操作范例
chapter 19 人工神经网络模型
19-1 基本概念
19-2 神经网络模型的特点
19-3 神经网络模型的优劣比较
19-4 操作范例
chapter 20 时序模型
20-1 基本概念
20-2 时序的构成
20-3 简单时序的预测
20-4 包含趋势与季节成份的时序预测
20-5 参数化的时序预测模型
20-6 操作范例
part iv microsoft sql server数据挖掘应用实例
chapter 21 决策树模型实例
chapter 22 逻辑回归模型实例
22-1 回归模型实例一
22-2 回归模型实例二
22-3 回归模型实例三
chapter 23 神经网络模型实例
23-1 神经网络模型实例一
23-2 神经网络模型实例二
chapter 24 时序模型实例
24-1 时序模型实例一
24-2 时序模型实例二
chapter 25 如何评估数据挖掘模型
25-1 评估图节点介绍 evaluation chart node
25-2 在sql server中如何评估模型
25-3 规则度量:支持度与可信度
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