SQL Server 2005数据挖掘实战

"Data_Mining_with_SQL_Server_2005" 《Data Mining with SQL Server 2005》是由 Zhao Hui Tang 和 Jamie MacLennan 合著的一本书，由 Wiley Publishing, Inc. 出版。这本书深入探讨了在 SQL Server 2005 平台上进行数据挖掘的技术和方法。 数据挖掘（Data Mining）是通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程。SQL Server 2005 提供了一套强大的数据挖掘工具，使得非专业数据科学家也能进行复杂的分析工作。 在 SQL Server 2005 中，数据挖掘功能主要由 SQL Server Analysis Services (SSAS) 的数据挖掘组件提供。这些组件包括： 1. **数据挖掘模型**：SQL Server 2005 支持多种数据挖掘模型，如决策树、聚类、关联规则、序列挖掘和神经网络等，这些模型可以帮助用户从不同角度理解数据。 2. **数据挖掘向导**：向导提供了图形用户界面，简化了模型创建和训练过程，使得用户无需编写复杂的代码就能构建数据挖掘解决方案。 3. **OLAP支持**：与多维数据集（Cube）的集成使得用户能够对预先计算的数据进行快速分析，提高数据挖掘的效率。 4. **数据挖掘扩展插件 (DMX)**：这是一种专门用于创建、查询和管理数据挖掘模型的语言，提供了强大的数据挖掘功能。 5. **预测和分析**：利用建模的结果，可以进行预测性分析，例如客户行为预测、市场趋势分析等，帮助企业制定策略。 6. **集成开发环境 (IDE)**：SQL Server 2005 的 Business Intelligence Development Studio (BIDS) 为开发人员提供了集成的工作环境，用于创建、测试和部署数据挖掘解决方案。 7. **数据挖掘报告**：利用 SQL Server Reporting Services，用户可以创建直观的报告，展示数据挖掘结果，帮助决策者理解模型发现的模式和洞察。 通过《Data Mining with SQL Server 2005》，读者将学习如何利用 SQL Server 2005 的工具和功能进行数据探索、模型构建、验证和应用。书中可能涵盖了从数据预处理、选择合适的挖掘算法到结果解释和模型部署的全过程。这本书对于希望利用数据驱动决策的企业和想要提升数据挖掘技能的信息技术专业人士来说，是一份宝贵的参考资料。