SQL Server 2005数据挖掘实战

"Data Mining with SQL Server 2005" 是一本由 ZhaoHuiTang 和 Jamie MacLennan 合著的书籍，由 Wiley Publishing, Inc. 出版。该书详细介绍了如何利用 SQL Server 2005 进行数据挖掘，帮助读者理解和应用这一强大的数据分析工具。 SQL Server 2005 数据挖掘是微软提供的一个集成在数据库管理系统中的功能，它允许用户在不离开 SQL Server 环境的情况下进行复杂的数据分析。数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、趋势和关联的过程，它可以帮助企业做出更明智的决策，预测未来趋势，以及优化业务流程。 本书的核心内容可能包括以下几个方面： 1. **数据挖掘基础**：介绍数据挖掘的基本概念，如挖掘算法（如决策树、聚类、关联规则、序列挖掘等）和数据预处理步骤（如清洗、转换、规范化）。 2. **SQL Server 2005 数据挖掘架构**：讲解 SQL Server 2005 的 Analysis Services 组件，它是数据挖掘的主要平台，以及 OLAP（在线分析处理）和数据挖掘模型之间的关系。 3. **数据挖掘工具**：介绍 SQL Server 2005 提供的数据挖掘工具，如 Data Mining Designer 和 Data Mining Query Builder，以及如何使用它们创建、训练和测试数据挖掘模型。 4. **数据挖掘模型创建**：详细步骤指导如何使用 SQL Server 2005 创建各种数据挖掘模型，包括定义数据源、选择挖掘结构和算法、训练模型等。 5. **模型验证与评估**：讨论如何评估模型的准确性和性能，以及如何使用交叉验证和 holdout sets 来检验模型的泛化能力。 6. **预测与探索性分析**：展示如何使用 SQL Server 2005 进行预测性建模，如预测销售额或客户流失，并解释如何进行探索性分析来发现数据中的隐藏模式。 7. **集成与应用**：探讨如何将数据挖掘模型集成到企业决策支持系统中，如通过 SSRS（SQL Server Reporting Services）创建数据挖掘报表，或者使用 MDX（多维表达式）查询模型。 8. **案例研究**：书中可能包含实际业务场景的案例，如零售业的销售预测、金融行业的信用评分模型或电信行业的客户细分，帮助读者将理论知识应用于实践。 9. **最佳实践与技巧**：分享在使用 SQL Server 2005 进行数据挖掘时的一些最佳实践和技巧，以提高效率和效果。 通过阅读本书，读者不仅可以掌握 SQL Server 2005 数据挖掘的基本操作，还能深入了解数据挖掘技术的原理和应用，从而提升数据分析和决策制定的能力。对于希望利用大数据进行业务洞察的企业和个人来说，这是一本非常有价值的参考资料。