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『簡體書』SQL Server 2008 R2 数据挖掘与商业智能基础及高级案例实战

書城自編碼: 1808395
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡數據庫
作者: 谢邦昌
國際書號(ISBN): 9787508487649
出版社: 水利水电出版社
出版日期: 2011-10-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 312/480000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 456

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內容簡介:
《sql server 2008
r2数据挖掘出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。通过本书的学习,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。
《sql server 2008 r2数据挖掘出商业智能基础及高级案例实战》以microsoft sql server
2008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数据挖掘出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。第三部分逐一阐述了microsoft
sql
server中包含的九种数据挖掘模型。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。
目錄
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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