商务智能与数据挖掘Microsoft SQL Server应用

2008-3  

机械工业出版社  

谢邦昌 编  

342  

无  

　　本书主要讨论数据挖掘技术的基本原理与应用，可以解决企业运营中遇到的各种问题，并介绍了SQLServer 2005处理这些问题的方法。内容主要包括数据仓库、数据挖掘中的主要方法，SQLServer2005中的商业智能与数据挖掘功能、决策树模型、聚类分析、神经网络模型和时间序列模型等，并配有相关的范例分析与实例练习。 本书内容翔实，示例丰富，结构合理，可作为各类开发人员及企业管理人员的参考用书。

谢邦昌，台湾大学生物统计学博士。现任中华资料采矿协会(Chung-hua Data Mining Society，CDMS)理事长，辅仁大学统计资讯学系教授，华通人商用信息有限公司高级顾问。中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会委员。中国人民大学统计学系Data Minin9中心客座教授，上

推荐序序第1章 绪论 　1.1 商业智能 　1.2 数据挖掘 第2章 数据仓库 　2.1 数据仓库定义 　2.2 数据仓库特点 　2.3 数据仓库架构 　2.4 建立数据仓库的原因和目的 　2.5 数据仓库的应用 　2.6 数据仓库的管理 第3章 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 数据挖掘软件分类 　3.7 各数据挖掘软件的分析方法简介 第4章 数据挖掘中的主要方法 　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 神经网络分析 　4.6 决策树分析 　4.7 其他分析方法 第5章 数据挖掘与相关领域的关系 　5.1 数据挖掘与统计分析的不同 　5.2 数据挖掘与数据仓库的关系 　5.3 KDD与数据挖掘的关系 　5.4 OLAP与数据挖掘的关系 　5.5 数据挖掘与机器学习的关系 　5.6 Web数据挖掘和数据挖掘有什么不同 第6章 SQL Server 2005中的商业智能 　6.1 SQL Server 2005入门 　6.2 关联型数据库 　6.3 Analysis Services 第7章 SQL Server 2005中的数据挖掘功能 　7.1 创建商业智能应用程序 　7.2 SQL Server 2005数据挖掘功能的优势 　7.3 SQL Server 2005数据挖掘算法　7.4 可扩展性 　7.5 SQL Server 2005数据挖掘功能与商业智能集成 　7.6 使用数据挖掘可以解决的问题 第8章 SQL Server 2005的分析服务 　8.1 建立数据源与数据源视图 　8.2 创建维度和多维数据集 　8.3 构建和部署 　8.4 从模板创建可自定义的数据库 　8.5 统一维度模型 　8.6 基于属性的维度 　8.7 维度类型 　8.8 量度组和透视 　8.9 计算和分析 　8.10 MDX脚本 　8.11 存储过程 　8.12 关键绩效指标 　8.13 实时商业智能 第9章 SQL Server 2005的报表服务第10章 决策树模型 第11章 贝叶斯分类 第12章 关联规则 第13章 聚类分析 第14章 时序聚类分析 第15章 线性回归模型第16章 Logistic回归模型 第17章 神经网络模型 第18章 时间序列模型 第19章 SQL Server 2005整合服务 第20章 文本挖掘模型 第21章 SQL Server 2005的DMX语言第22章 实际案例：聚类分析模型应用 第23章 实际案例：时间序列模型应用

　　相对于其他数据库系统或数据挖掘软件，微软最新推出的数据库系统Microsoft SOL Server借助自带的数据挖掘功能，较好地平衡了企业商务智能方案的性能和价格，因而在业界迅速普及。针对业界实务上的需求，本书主要介绍了如下内容：　　数据仓库、数据挖掘与商务智能之间的关系。　　Microsoft SQL Server的整体架构、分析服务9ate告服务以及Microsoft SQL Server的整合服务gl：IDMX　　语言。　　9种数据挖掘模型：决策树、贝叶斯分类、聚类分析、时序聚类、线性回归、Logistic回归、神经网络、时间序列。　　本书给出了丰富的精彩实例，主要包括：　　利用聚类分析找出最具有投资价值的企业。　　利用决策树模型分析游戏《三国志4》武将数据，找出三国武将特性分布。　　利用线性回归分析了解成人血液中的胆固醇是否受体重、血压及年龄的影响，了解来店顾客人数是否受广告促销费用、店面面积以及店铺所在位置的影响。　　利用Logistic回归和神经网络分析影响病人肾细胞癌转移的临床病理因素。　　利用Logistic回归分析影响高中学生升学的因素。　　利用时间序列分析预测中国台湾地区未来的进出口货物价值，了解中国台湾地区未来的进出口货物的成长趋势，以及预测未来用电负荷，来整合整体电力使用规划。　　本书涉及的数据文件可到华章网站(WWW．hzbook．com)和(WWW．acmr，com．cn／bi)下载。

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感觉台湾的谢同志就是个帮助的翻译，几本书使用同一例子不说。我看过他带的学生的汇报论文，难道就那个水平，也就知道个选择模型来看结果差异，究竟为啥不知道。这本书跟CLEMENTINE也都是他挂了个名字，那个的例子和其他书没啥区别，三国志4的例子好熟悉。

编排合理，但还在学习中。

书很好，快递速度快

很好，非常好，值得学习

当当上买书好

作为收藏的好书，值得一读啊

当当的书是比较全的

针对SQL Server自带的analysis服务的各项功能，做了全面介绍，但是个人感觉实例的分析和解释不是很深入，前后连贯不一致，只能作为一本了解SQLServer数据挖掘的参考书。

较为浅显，适合初学者的应用

比较适合非计算机专业的人士使用~

看了目录就买了，感觉应该还可以。还没有来得及看

书怎么像旧的一样，还有点破损，

当当的送货还是挺及时的

这本书对于讲解SQLServer Analysis Service的一些基本的概念和操作，但是想深入了解数据挖掘和商务智能来说意义不大。学习的目标不是操作方法而先是深入理论，然后再熟悉使用。建议除此之外还应该专门讲解数据仓库和数据挖掘的经典教材，然后再看才能有作用。

估计书是不错的书还没到呢结果要求书评的mail却到了当当的能提供的服务是越来越来烂,网上订一本书要半个月才能到,前提还是要当时有货

bi学习还不错，但对基本理论比较少。

书的内容有些浅，送货很及时。

一般,跟想像的不一样.看来光看目录不行

完全就是浪费钱 这本书的示例就把图贴出来 讲也不讲一下 理论却讲得非常深奥难懂 看完了就晓得数据挖掘有哪几种算法 也不知道什么原理 也不知道在SQL SERVER 里面具体怎么操作 操作后出现的图表如何解释都没有

书的内容很零散,这一下,那一下.Data mining涉及了很多专业知识,包括统计学,概率 以及各种人工智能,象神经网络. 作者大量篇幅在草草带过各种方法,非常难以理解他在说什么.最后又罗嗦的介绍SQL 2005. 我认为这本书不值得买

没有看到太多的分析，只是几个工具的应用。