使用SQL Server 2000和Analysis Services的数据准备与挖掘

"Preparing and Mining Data with Microsoft® SQL Server™ 2000 and Analysis Services" 本文档主要聚焦于如何利用Microsoft SQL Server 2000和Analysis Services进行数据准备和挖掘工作，由Seth Paul、Nitin Gautam和Raymond Balint合著。SQL Server 2000是微软推出的一款强大的关系型数据库管理系统，而Analysis Services则是其配套的数据分析工具，特别适合于企业级的数据仓库和商业智能应用。 在数据准备阶段，文档可能涵盖了以下关键知识点： 1. 数据清洗：确保数据的质量是数据分析的基础。这可能包括处理缺失值、错误值、重复值以及不一致的数据。 2. 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，可能涉及数据类型转换、聚合操作、数据规范化等。 3. 数据集成：整合来自不同源的数据，例如合并多个数据库或Excel文件，以创建单一视图。 4. 数据建模：使用星型或雪花型模式设计数据仓库，以优化分析查询性能。 5. ETL（提取、转换、加载）过程：这是数据准备的核心部分，文档可能详细介绍了如何使用SQL Server 2000的Integration Services执行这些任务。 在数据挖掘部分，可能会涵盖： 1. 数据挖掘概念：介绍决策树、聚类、关联规则、序列模式等基本挖掘方法。 2. SQL Server 2000 Analysis Services的挖掘结构和模型：包括建立挖掘模型，选择合适的算法（如CHAID、C4.5、K-means等），以及如何使用OLAP（在线分析处理）立方体支持数据挖掘。 3. 模型验证和评估：讨论如何通过交叉验证、准确度度量等方式评估模型的效果。 4. 预测和预测建模：如何利用挖掘模型进行未来趋势预测，为企业决策提供依据。 5. 数据挖掘工具的使用：包括SQL Server Management Studio和Data Mining Wizard，以及如何编写DMX（数据挖掘扩展）查询。 6. 应用集成：将挖掘结果集成到业务流程或报表系统中，以实现业务价值。 最后，文档还强调了版权和法律问题，提醒读者遵守所有适用的版权法，未经许可不得复制、存储或传播文档内容。微软可能拥有与该文档相关的专利和专利申请，这意味着某些技术可能受到知识产权保护。 此文档是针对那些希望利用SQL Server 2000和Analysis Services进行高效数据管理和分析的专业人士的一份宝贵资源，涵盖了从数据准备到数据挖掘的完整流程。