SQL Server 2005数据挖掘实战与解析

"数据挖掘(SSAS)是商务智能领域的重要组成部分，主要涉及到SQL Server 2005的数据挖掘技术和相关应用。数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息和知识的过程，通常利用数据仓库或数据库作为数据源。在SQL Server 2005中，提供了多种数据挖掘算法，如决策树、聚类、时间序列、Naïve贝叶斯等。数据挖掘具有反复性的特点，需要不断探索和验证以获得有效的洞察。 SQL Server 2005数据挖掘概览主要介绍数据挖掘的基本概念和技术框架，帮助理解如何在该平台上构建数据挖掘解决方案。数据挖掘具体运用则探讨了如何将这些理论应用于实际项目，包括ETL（提取、转换、加载）过程、数据仓库建设、OLAP（在线分析处理）和报告生成等环节。 在BI解决方案中，数据挖掘不仅限于SQL Server 2005，还包括与其他工具的集成和二次开发，以提供全面的业务洞察。例如，通过前端展示工具如Data Mining Viewer，用户可以直观地查看和分析挖掘结果。同时，数据挖掘的应用广泛涵盖互联网、医药、鞋服、烟草、零售等多个行业，为企业决策提供支持。 专家王如涛，作为高级BI咨询顾问和项目经理，拥有丰富的实践经验，曾在微软MSDN和TechNet上分享BI课程，并参与了多个大型BI项目，包括大型搜索引擎的实施。他持有MCP认证，可以通过wrtandy@gmail.com进行联系，为相关企业提供专业支持。 了解数据挖掘的基本知识是至关重要的。首先，数据挖掘是一个从海量数据中发现未知但有用信息的过程。其次，数据源可以是各种类型，如数据仓库、数据库等。数据挖掘过程中，可能会涉及到多种算法和模型，每种都有其特定的应用场景和优势。例如，决策树用于分类预测，聚类用于发现数据集中的自然群体，而时间序列分析则适用于预测趋势和周期性变化。此外，数据挖掘还可能结合其他技术，如神经网络、逻辑回归等，以增强分析能力。 数据挖掘(SSAS)是商务智能的核心技术之一，通过SQL Server 2005等工具，企业可以有效地从数据中挖掘价值，驱动业务发展和决策优化。深入理解和应用这些知识，对于提升企业的竞争力至关重要。"