SQL Server 2005数据挖掘实战
"Data.Mining.with.SQL.Server.2005_Sep.2005" 是一本由 Zhao Hui Tang 和 Jamie MacLennan 合著的关于使用 SQL Server 2005 进行数据挖掘的技术书籍,由 Wiley Publishing, Inc. 在2005年出版。该书详细介绍了如何利用 SQL Server 2005 的功能进行高效的数据挖掘。 在 SQL Server 2005 中,数据挖掘是一个强大的工具,它允许用户从大量数据中发现模式、趋势和关联,以支持业务决策和预测分析。以下是一些关键知识点: 1. **数据挖掘基础**:数据挖掘是通过应用统计学、机器学习和人工智能技术,从数据中提取有用信息的过程。SQL Server 2005 提供了数据挖掘框架,包括预定义的挖掘模型和算法,如聚类、关联规则、序列和预测模型。 2. **SQL Server 2005 Analysis Services**:这是 SQL Server 中用于数据分析和数据挖掘的核心组件。它提供多维数据集(OLAP)和数据挖掘模型的创建、管理和部署。Analysis Services 包含数据挖掘工具,如数据挖掘设计器,用于构建和测试模型。 3. **数据挖掘模型**:在书中,作者可能会详细介绍如何创建和理解各种数据挖掘模型,如决策树、神经网络、时间序列和关联规则模型。这些模型可以帮助用户理解数据中的关系,进行分类、预测和序列分析。 4. **数据预处理**:在数据挖掘过程中,数据清洗和预处理是至关重要的步骤。这包括处理缺失值、异常值、重复值以及数据转换,以确保模型的准确性和可靠性。 5. **SQL Server Data Mining Extensions (DMX)**:DMX 是一种用于查询和操作数据挖掘模型的语言。读者将学习如何使用 DMX 创建、查询和管理数据挖掘模型,以及进行预测性分析。 6. **集成开发环境 (IDE)**:SQL Server 2005 集成了 Visual Studio .NET,使得数据挖掘模型的开发和测试更加直观。书中可能涵盖如何在 Business Intelligence Development Studio (BIDS) 中使用数据挖掘模板。 7. **案例研究与实践**:作者可能会通过实际案例来演示如何在不同业务场景下应用数据挖掘技术,例如市场篮子分析、客户细分、销售预测等,帮助读者更好地理解和应用所学知识。 8. **性能优化**:数据挖掘涉及大量数据处理,因此性能优化是关键。书中可能会讨论如何调整模型参数、优化查询以及管理内存和计算资源,以提高数据挖掘效率。 9. **版权与许可**:书中的版权信息提醒读者,未经许可不得复制或传播本书内容,但可以通过支付适当的费用获得授权。 "Data.Mining.with.SQL.Server.2005" 是一本深入探讨 SQL Server 2005 数据挖掘特性的指南,对于希望掌握这一技术的 IT 专业人士和数据分析师来说,是一本宝贵的参考资料。
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