數據挖掘原理與套用：SQL Server 2005資料庫

《數據挖掘原理與套用：SQL Server 2005資料庫》的出版社是清華大學出版社，作者是：(美)唐(Tang Z.H.) (美)麥克雷南(MaccLennan J.)。

基本介紹

• 書名：數據挖掘原理與套用：SQL Server 2005資料庫
• 作者：鄺 ：(美)唐(Tang Z.H.) (美)麥克雷南(MaccLennan J.)
• 譯者：祝芳 焦賢龍 高升
• ISBN：9787302140009 [十位:7302140006]  
• 頁數：374
• 定價：￥46.00
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2007年01月
• 重約：0.706KG

內容提要

本書作為一本專家級指南,全面介紹了SQL Server2005中數據挖掘的功能,並且對這些功能的套用作了較為詳盡的講述。書中不但講述了數據挖掘的核心概念,還講述了數據挖掘的最新發展趨勢,並給出了一些數據挖掘的最佳實踐。

圖書目錄

第1章 數據挖掘導論

1.1 什麼是數據挖掘

1.2 數據挖掘解決的商業問題

1.3 數據挖掘的任務

1.3.1 分類

1.3.2 聚類

1.3.3 關聯

1.3.4 回歸

1.3.5 預測

1.3.6 序列分析

1.3.7 偏差分析

1.4 數據挖掘技術

1.5 數據流

1.6 數據挖掘項目的生命周期

1.6.1 第1步:數據收集

1.6.2 第2步:數據清理和轉換

1.6.3 第3步:模型構建

1.6.4 第4步:模型評估

1.6.5 第5步:報告

1.6.6 第6步:預測(評分)

1.6.7 第7步:套用集成

1.6.8 第8步:模型管理

1.7 數據挖掘當前市場與主要廠商

1.7.1 數據挖掘市場的大小

1.7.2 主要生產廠商和產品

1.8 目前存在的問題及挑戰

1.9 數據挖掘標準

1.10 OLE DB for DM規範和XML for Analysis規範

1.10.1 用於數據挖掘的SQL/Multimedia

1.10.2 Java數據挖掘API

1.10.3 預測模型標記語言

1.10.4 Crisp-DM模型

1.10.5 公共倉庫元數據

1.11 數據挖掘的新趨勢

1.12 本章小結

第2章 OLE DB for DM規範

2.1 OLE DB介紹

2.2 為什麼使用OLE DB進行數據挖掘

2.3 OLE DB for DM規範中的基本概念

2.3.1 事例

2.3.2 事例鍵

2.3.3 嵌套健

2.3.4 事例表和嵌套表

2.3.5 標量列和表列

2.3.6 數據挖掘模型

2.3.7 模型創建

2.3.8 模型訓練

2.3.9 模型預測

2.4 DMX

2.4.1 數據挖掘的3個步驟

2.4.2 預測函式

2.4.3 單例查詢

2.4.4 僅僅使用內容進行預測

2.4.5 鑽取模型的內容

2.4.6 內容查詢

2.5 理解模式行集

2.5.1 Mining-Services模型行集

……

第3章 實踐SQL Server數據挖掘

第4章 Microsoft貝葉斯算法

第5章 Microsoft決策樹算法

第6章 Micrsosft時序算法

第7章 Micrsosft聚類算法介紹

第8章 Microsoft序列聚類算法

第9章 Microsoft關聯規則算法

第10章 Microsoft神經網路算法

第11章 挖掘OLAP立方體

第12章 SQL Server集成服務數據挖掘

第13章 SQL Server數據挖掘的體系結構

第14章 SQL Server數據挖掘編程

第15章 實現一個Web交叉銷售應用程式

第16章 使用Microsoft進行高級預測

第17章 擴展SQL Server數據挖掘

第18章 總結與其他資源

附錄A 導入數據集

附錄B 支持的VBA函式和Excel函式

附錄C 學習資源

編輯推薦與評論

存儲技術的迅速發展,特別是硬體價格的下降,使得數據的積累速度不斷提高,面對日益龐大的數據資源,我們迫切需要強有力的工具來挖掘其中有用的信息。Microsoft最新的資料庫平台SQL Server 2005中的數據挖掘組件是數據挖掘工具的典型代表。. SQL Server 2000中包括的數據挖掘算法只有決策樹算法和聚類算法,與之相比,SQL Server 2005中引入了多個新的數據挖掘算法,包括貝葉斯算法、時間序列算法、序列聚類算法、關聯規則算法和神經網路算法。

接受這本書的審校任務時,我正在美國進行商務訪問。期間,遇到了我的好友,本書的作者之一:ZhaoHui Tang。談起這本書已被譯為中文,並很快在國內出版,大家都感到非常的高興和欣慰。藉此機會,我不妨談談自己的感想。. 數據挖掘,作為商業智慧型(Business Intelligence)實現的最深層次,在商業智慧型解決方案的體系中占據著重要的位置。資料庫中存在的是數據,對於業務人員來說,只是一些無法看懂的天書,沒有人會去拿放大鏡分析資料庫伺服器硬碟上的磁軌。

作者介紹

ZhaoHui Tang是Microsoft SQL Server數據挖掘團隊的項目經理。Jamie Maclennan是SQL Server數據挖掘引擎開發團隊的開發組長。Zhaohui和Jamie是SQL Server數據挖掘組件的核心設計者,他們不僅經常在大型的資料庫和數據挖掘會議上作報告,而且還在學術和行業博物上發表很多有關SQL Server數據挖掘方面的文章。