SQL Server資料採礦與商業智慧-適用SQL Server 2014/2012(電子書) 
作者: 謝邦昌
書號: IED002600     出版日: 2014/11/19
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紙本書價格: 560     附件: 
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全面闡述了資料探勘、資料採礦與商業智慧的基本概念與原理,內容包括經典理論和趨勢發展。並深入敍述了各種資料採礦的技術與典型應用,透過本書的學習,讀者可以對資料採礦與商業智慧的整體結構、概念、原理、技術和發展有深入的瞭解和認識。
以Mircrosoft SQL Server 2014的資料採礦模組進行介紹,讓讀者可以很快地透過書中的說明與範例,在最短的時間內就能上手。
本書分為四個部分:
*資料倉儲、資料採礦與商業智慧篇:介紹資料倉儲、資料採礦、商業智慧與Big Data之間的關係。
*Microsoft SQL Server概述篇:對Microsoft SQL Server的整體架構加以介紹,並詳細闡述了直接與資料採礦相關的兩個服務:分析服務和報告服務。另外,更介紹了Microsoft SQL Server的整合服務和DMX語言,便於已熟悉SQL資料庫的使用者編寫資料採礦的大型應用專案。
*Microsoft SQL Server中的資料採礦模型篇:逐一闡述了Microsoft SQL Server中包含的決策樹、貝氏分類器、關聯規則、集群分析、時序集群、線性迴歸、Logistic迴歸、類神經網路、時間序列等九種資料採礦模型。
*Microsoft SQL Server資料採礦應用實例篇:提供了資料採礦的範例,通過模仿學習,讀者可獲得實際的資料採礦經驗,稍加修改就能在自己所處的領域中加以應用。為便於讀者更好理解和上機操作,每個包含軟體操作的章節裡都配有詳細的操作步驟和解釋。

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PART I:資料倉儲、資料採礦與商業智慧
Ch01 緒論
Ch02 資料倉儲
Ch03 資料採礦簡介
Ch04 資料採礦中的主要方法
Ch05 資料採礦與相關領域的關係
PART II:Microsoft SQL Server概述
Ch06 Microsoft SQL Server中的商業智慧
Ch07 Microsoft SQL Server中的資料採礦功能
Ch08 Microsoft SQL Server的分析服務
Ch09 Microsoft SQL Server的報告服務
Ch10 Microsoft SQL Server的整合服務
Ch11 Microsoft SQL Server的DMX語言
PART III:Microsoft SQL Server中的資料採礦模型
Ch12 決策樹模型
Ch13 貝氏分類器
Ch14 關聯規則
Ch15 集群分析
Ch16 時序集群
Ch17 線性迴歸模型
Ch18 Logistic迴歸模型
Ch19 類神經網路模型
Ch20 時間序列模型
PART VI:Microsoft SQL Server資料採礦應用實例
Ch21 決策樹模型實例
Ch22 Logistic迴歸模型實例
Ch23 神經網路模型實例
Ch24 時間序列模型實例
Ch25 如何評估資料採礦模型


  
 

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