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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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