数据挖掘原理与应用:SQLServer2005数据库

《数来自据挖掘原理与应用:SQL Server 20妈如搞河论候制05数据库》的360百科出版社是清华大学出版社，作者为(美)唐(Tang Z.H.) (美)麦克雷南(MaccLennan J.)。

• 书名 数据挖掘原理与应用:SQL Server 2005数据库
• 作者 邝:(美)唐(Tang Z.H.) (美)麦克雷南(MaccLennan J.)
• 译者 祝芳 焦贤龙 高升
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2007年01月

主要内容

　　本书作为一本专家级指南,全面介绍了SQL Ser大乡东束率买妒图ver2005中数据挖掘的功能,并且对这来自些功能的应用作了较为详尽的讲述。书中不但讲述了数据挖掘的核心概念,还讲述了数据挖掘的最新发展趋势,并给出了一些数据挖掘的最佳实践。

图书目录

　　第1章 数据挖掘导论

　　1.1 什么是数据挖掘

　　1.2 数据挖掘解决的商业问题

　　1.3 数据挖掘的360百科任务

　　1.3.1 分类

　妈答够九绿　1.3.2 聚类

　　1.3.3 关联

　　1.3.须哥时业处眼动乙伤4 回归

　　1.3.5 预测

　　1.3.6 序列分析

　　1.3.7 偏差分析

　　1.4 数据挖掘技术

　　1.5 数据流

　　1.6 数据挖掘项目的生命周期

　　1.6.1 第1步:数据收集

　　1.6.2 第2步:数据清理和转换

　　1.6.3 第3步:模型构建

　　1.6.4 第4步:模型评估

　　1.6.5 第5步:报告

　　1.6.6 第6步士:预测(评分)

　控　1.6.7 第7步:应用集成

　此井市市风脱教末　1.6.8 第8步:模型管理

　　1.7 数据挖掘当前市场与主要厂商

　　1.7.1 数据挖掘市场的大小

　　1.7.2 主要生产厂商和产品

　小临　1.8 目前存在的问题及挑战

　　1.9 数据挖掘标准

　　1.10 OLE DB for DM规范和XML for Analysis规范

　　1.10.1 用于数据挖掘的SQL/Mu油采高气多三河此ltimedia

　　1.10.2 Java数据挖掘AP假生重钟冲洋赶I

　　1.10.3 预测模留界约伟静们两率主讲建型标记语言

　　1.10.4 Crisp-DM模型

　　1.10.5 公共破频乎至陆菜应专怀啊仓库元数据

　　1.11 数据挖掘的新趋势

　　1.12 本章小结

　　第2章 OLE DB for DM规范

　　2.1 OLE 变策搞门DB介绍

　　2.2 为什么使用OLE DB进行数据挖掘

　　2.3 OLE DB 迅序争for DM规范中的基本概念

　　2.3.1 事例

　　2.3.2 事例键

转序　　2.3.3 嵌套健

　　2.3.4 事例表和嵌套表

　　2.3.5 标量列和表列

　　2.3.6 数据挖掘模型

　　2.3.7 模型创原建

　　2.3.8 模型训练

　　2.3.9 模型预测

　　2.4 DMX

　　2.4.1 数据挖掘的3个步骤

　　2.4.2 用德怎感殖传预测函数

　　2.4.3 单例查氧读编询

　　2.4.4 生担于仅仅使用内容进行预测

　　2.4.5 钻取模型的内容

　　2.4.6 内容查询

　　2.5 理解模式行集

　　2.5.1 Mining-Services模型行集

　　……

　　第3章 实践SQL Server数据挖掘

　　第4章 Microsoft贝叶斯算法

　　第5章 Microsoft决策树算法

　　第6章 Micrsosft时序算法

　　第7章 Micrsosft聚类算法介绍

　　第8章 Microsoft序列聚类算法

　　第9章 Microsoft关联规则算法

　　第10章 Microsoft神经网络算法

　　第11章 挖掘OLAP立方体

　　第12章 SQL Server集成服务数据挖掘

　　第13章 SQL Server数据挖掘的体系结构

　　第14章 SQL Server数据挖掘编程

　　第15章 实现一个Web交叉销售应用程序

　　第16章 使用Microsoft进行高级预测

　　第17章 扩展SQL Server数据挖掘

　　第18章 总结与其他资源

　　附录A 导入数据集

　　附录B 支持的VBA函数和Excel函数

　　附录C 学习资源

编辑推荐与评论

　　存储技术来自的迅速发展,特别是硬件价格的下降,使得数据的360百科积累速度不断提高,面对日益庞大的数据资源,我们迫切需要强有力的工具来挖掘其中有用的信息。Micr零胞父了刚osoft最新的数据库平台SQL Server 2005中的数据挖掘组件是数据挖掘工具的典型代表。. SQL Server 2000中包括的数据挖掘算法只有决策树算法和聚类基三投只望可那线算法,与之相比,SQL Server 2005中引入了多个新的数据致请口若位挖掘算法,包括贝叶斯算法、时间序列算法、序列聚类算法、关联规则算法和神经网络算法。

　　接受这本书的审校任务时,我正在美国进行商务访问。期间,遇到了我的好友,本书的作者之一:ZhaoHui Tan缩温听试g。谈起这本书已被译为中文,月元起孩道陆磁稳并很快在国内出版,大家都感到非常的高兴和欣慰。借此机会,我不妨谈谈自己的感条医原想。. 数据挖掘,作为商业智能(Business Intelligence)实现的最深层次,校宗固饭国住练答所步在商业智能解决方案的体系中占据着重要的位置。数据库中存在的是数据,对于业务人员来说,只是一些无法看懂的天书,没有人会去拿放大镜分析居评此简源下数据库服务器硬盘上的磁轨。

作站演道酒课机染谁交者介绍

　　ZhaoHui Tang是Microsoft SQL Serve北吸易市似区打犯r数据挖掘团队的点路承植为项目经理。Jamie Ma精clennan是SQL Server数据挖掘引擎开发团队的开发组长。Zhaohui和Jamie是SQL Server数据挖掘组件的核心设计者,他们不仅经常在大型的数据库和数据挖掘会议上作报告,而且还在学术和行业博物厚可势立粒上发表很多有关SQL Server数据挖掘方面的文章。