SQL Server 2008数据挖掘实战指南

"Data Mining with Microsoft SQL Server 2008" 是一本专注于SQL Server数据挖掘技术的指南，由Jamie MacLennan、ZhaoHui Tang和Bogdan Crivat合著，由Wiley Publishing, Inc.出版。本书详细介绍了SQL Server 2008的数据挖掘功能，提供了技术与实践相结合的深入讨论，并阐述了为何应部署和使用SQL Server 2008进行数据挖掘。 在SQL Server 2008中，数据挖掘是数据库系统的一个关键组件，它允许用户通过分析大量数据来发现隐藏的模式、趋势和关联，从而为企业决策提供支持。这本书将帮助读者理解以下核心知识点： 1. 数据挖掘基础：书中首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括挖掘的目标、过程和常用的技术，如分类、聚类、关联规则学习和序列挖掘。 2. SQL Server 2008数据挖掘架构：探讨了SQL Server 2008中的数据挖掘平台，包括Integration Services、Analysis Services和Reporting Services的角色，以及它们如何协同工作以实现数据挖掘流程。 3. 数据挖掘模型：详细阐述了SQL Server 2008支持的各种数据挖掘模型，如决策树、神经网络、朴素贝叶斯、聚类和时间序列模型，解释了每种模型的工作原理及其适用场景。 4. 数据预处理：数据挖掘前的数据清洗、转换和规范化是至关重要的步骤，书中会介绍如何在SQL Server 2008中进行这些操作，包括缺失值处理、异常值检测和数据规范化。 5. 模型训练与验证：讲解如何使用SQL Server 2008的工具训练数据挖掘模型，以及如何评估模型的准确性和性能，包括交叉验证和验证指标的使用。 6. 部署与应用：介绍如何将训练好的模型集成到业务系统中，以实现预测和建议的自动化，同时讨论了如何通过SQL查询和OLAP立方体来访问和使用数据挖掘模型。 7. 工具与接口：讲解SQL Server Data Mining Add-ins for Microsoft Office，这些插件使得在Excel和 SharePoint中直接创建、探索和应用数据挖掘模型变得简单。 8. 实战案例：书中包含多个实际案例，演示了如何利用SQL Server 2008的数据挖掘功能解决业务问题，例如客户细分、销售预测和市场篮子分析。 9. 高级话题：可能涵盖高级数据挖掘技术，如自定义算法、复杂事件处理和流数据挖掘，以及如何优化数据挖掘模型的性能。 通过阅读这本书，读者不仅能掌握SQL Server 2008数据挖掘的理论知识，还能获得宝贵的实践经验，从而在实际工作中有效地运用数据挖掘技术。无论是数据分析新手还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。