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《商务智能与数据挖掘Microsoft SQL Server应用》数据文件

2022-11-03 09:23:14 类别:数据挖掘

  • 更新:2022-11-03 09:23:14
  • 大小:1.2 MB
  • 出版:机械工业出版社
  • 作者:谢邦昌
  • 类别:数据挖掘
  • 格式:PDF

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资源介绍

我们帮大家精选了数据挖掘类书籍配套资源,介绍了关于商务智能、数据挖掘、Microsoft、SQL、Server、数据挖掘方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,已被643人关注,由廖承业测试纠错,目前本书在数据挖掘类综合评分为:9.2分。

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 SQL 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、分析服务和报告服务以及Microsoft SQL Server的整合服务和DMX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。

封面图

目录

  • 推荐序
  • 第1章 绪论1
  • 1.1 商业智能1
  • 1.2 数据挖掘5
  • 第2章 数据仓库7
  • 2.1 数据仓库定义7
  • 2.2 数据仓库特点7
  • 2.3 数据仓库架构8
  • 2.4 建立数据仓库的原因和目的10
  • 2.5 数据仓库的应用10
  • 2.6 数据仓库的管理11
  • 第3章 数据挖掘简介13
  • 3.1 数据挖掘的定义13
  • 3.2 数据挖掘的重要性13
  • 3.3 数据挖掘的功能13
  • 3.4 数据挖掘的步骤14
  • 3.5 数据挖掘建模的标准CRISP-DM15
  • 3.6 数据挖掘软件分类17
  • 3.7 各数据挖掘软件的分析方法简介18
  • 第4章 数据挖掘中的主要方法23
  • 4.1 回归分析23
  • 4.2 关联规则25
  • 4.3 聚类分析25
  • 4.4 判别分析27
  • 4.5 神经网络分析28
  • 4.6 决策树分析29
  • 4.7 其他分析方法30
  • 第5章 数据挖掘与相关领域的关系32
  • 5.1 数据挖掘与统计分析的不同32
  • 5.2 数据挖掘与数据仓库的关系32
  • 5.3 KDD与数据挖掘的关系33
  • 5.4 OLAP与数据挖掘的关系34
  • 5.5 数据挖掘与机器学习的关系34
  • 5.6 Web数据挖掘和数据挖掘有什么不同35
  • 第6章 SQL Server 2005中的商业智能36
  • 6.1 SQL Server 2005入门36
  • 6.2 关联型数据库37
  • 6.3 Analysis Services39
  • 第7章 SQL Server 2005中的数据挖掘
  • 功能43
  • 7.1 创建商业智能应用程序43
  • 7.2 SQL Server 2005数据挖掘功能的
  • 优势45
  • 7.3 SQL Server 2005数据挖掘算法47
  • 7.4 可扩展性47
  • 7.5 SQL Server 2005数据挖掘功能与商业
  • 智能集成47
  • 7.6 使用数据挖掘可以解决的问题48
  • 第8章 SQL Server 2005的分析服务52
  • 8.1 建立数据源与数据源视图52
  • 8.2 创建维度和多维数据集52
  • 8.3 构建和部署53
  • 8.4 从模板创建可自定义的数据库53
  • 8.5 统一维度模型54
  • 8.6 基于属性的维度54
  • 8.7 维度类型55
  • 8.8 量度组和透视56
  • 8.9 计算和分析56
  • 8.10 MDX脚本57
  • 8.11 存储过程58
  • 8.12 关键绩效指标58
  • 8.13 实时商业智能59
  • 第9章 SQL Server 2005的报表服务61
  • 9.1 Reporting Services介绍61
  • 9.2 为什么使用Reporting Services61
  • 9.3 使用 Reporting Services 的方式62
  • 9.4 Reporting Services的功能62
  • 第10章 决策树模型66
  • 10.1 基本概念66
  • 10.2 决策树模型的建立66
  • 10.3 决策树与判别函数的比较66
  • 10.4 计算方法67
  • 10.5 SQL Server 2005操作步骤69
  • 10.6 范例分析79
  • 第11章 贝叶斯分类84
  • 11.1 基本概念84
  • 11.2 SQL Server 2005操作步骤86
  • 第12章 关联规则97
  • 12.1 基本概念97
  • 12.2 关联规则的种类98
  • 12.3 关联规则的算法:Apriori98
  • 12.4 SQL Server 2005操作步骤99
  • 第13章 聚类分析111
  • 13.1 基本概念111
  • 13.2 层次聚类分析111
  • 13.3 聚类分析原理112
  • 13.4 SQL Server 2005操作步骤116
  • 第14章 时序聚类分析126
  • 14.1 基本概念126
  • 14.2 相关研究126
  • 14.3 SQL Server 2005操作步骤127
  • 第15章 线性回归模型138
  • 15.1 基本概念138
  • 15.2 多元回归分析142
  • 15.3 SQL Server 2005操作步骤145
  • 15.4 范例分析一154
  • 15.5 范例分析二158
  • 第16章 Logistic回归模型163
  • 16.1 基本概念163
  • 16.2 logit变换163
  • 16.3 Logistic分布164
  • 16.4 列联表中的Logistic回归模型165
  • 16.5 SQL Server 2005操作步骤166
  • 16.6 范例分析一175
  • 16.7 范例分析二180
  • 第17章 神经网络模型186
  • 17.1 基本概念186
  • 17.2 神经网络的特性187
  • 17.3 神经网络的架构与训练算法188
  • 17.4 神经网络应用188
  • 17.5 神经网络优缺点189
  • 17.6 SQL Server 2005操作步骤189
  • 17.7 范例分析199
  • 第18章 时间序列模型204
  • 18.1 基本概念204
  • 18.2 时间序列的成分205
  • 18.3 时间序列数据的图形介绍206
  • 18.4 利用平滑法预测210
  • 18.5 用趋势投影预测时间序列213
  • 18.6 预测含有趋势成分与季节成分的
  • 时间序列214
  • 18.7 利用回归模型预测时间序列214
  • 18.8 其他预测模型215
  • 18.9 单变量时间序列预测模型215
  • 18.10 时间趋势预测模型218
  • 18.11 SQL Server 2005操作步骤219
  • 18.12 范例分析228
  • 第19章 SQL Server 2005整合服务232
  • 19.1 SQL Server整合服务(SSIS)介绍232
  • 19.2 SSIS实例练习239
  • 第20章 文本挖掘模型259
  • 20.1 文本挖掘技术的发展259
  • 20.2 文本分析技术259
  • 20.3 文本挖掘技术260
  • 20.4 SQL Server 2005文本挖掘261
  • 20.5 范例分析261
  • 第21章 SQL Server 2005的DMX语言302
  • 21.1 DMX介绍302
  • 21.2 DMX函数介绍304
  • 21.3 DMX数据挖掘语法311
  • 21.4 DMX应用范例320
  • 第22章 实际案例:聚类分析模型应用328
  • 22.1 研究背景328
  • 22.2 分析过程328
  • 第23章 实际案例:时间序列模型应用336
  • 23.1 研究背景336
  • 23.2 分析过程336

以上就是本次关于配套资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。


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