SQL Server 2008 数据挖掘实战指南

"《SQL Server 2008 数据挖掘》是 Jamie MacLennan、Zhao Hui Tang 和 Bogdan Crivat 合著的一本关于数据挖掘的专业书籍，全书采用英文编写。该书深入浅出地探讨了如何在 Excel 中运用数据挖掘技术，并详尽地讲解了多种基础的数据挖掘算法。书中内容涵盖 SQL Server 2008 数据挖掘功能的实用技巧和可靠方法，旨在帮助读者理解并掌握数据挖掘的核心概念和技术。" 在 SQL Server 2008 中，数据挖掘是一个强大的工具，它允许用户从海量数据中发现模式、趋势和关联，从而为业务决策提供深入的洞见。本书的重点在于利用 SQL Server 2008 的内置数据挖掘组件来实现这一目标。以下是一些关键知识点： 1. **数据挖掘基础**：书中首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括挖掘模型的类型（如分类、聚类、关联规则和序列挖掘），以及数据预处理的重要性，如清理、转换和规范化数据。 2. **SQL Server Integration Services (SSIS)**：作为数据抽取、转换和加载（ETL）的平台，SSIS 在数据挖掘过程中起着关键作用。书中会阐述如何使用 SSIS 来准备挖掘用的数据集。 3. **SQL Server Analysis Services (SSAS)**：这是 SQL Server 中用于创建多维数据集和数据挖掘结构的主要工具。书中会详细介绍如何构建和管理数据挖掘模型，以及使用 OLAP 指标来支持决策。 4. **SQL Server Data Mining Add-ins for Excel**：这些插件使得非技术人员也能在熟悉的 Excel 环境下进行数据挖掘。书中会演示如何使用这些工具创建、训练和测试挖掘模型，以及生成预测和建议。 5. **数据挖掘算法**：书中会详细讲解各种常见的数据挖掘算法，如决策树、朴素贝叶斯、聚类算法（如 K-Means 和 BIRCH）、关联规则（如 Apriori）以及时间序列分析等，帮助读者理解其工作原理和应用场景。 6. **模型评估与验证**：书中会介绍如何使用交叉验证、准确度度量和混淆矩阵等方法来评估模型的性能，并提供指导如何根据结果调整模型参数。 7. **实际应用案例**：通过实际的业务场景，如市场营销、客户关系管理和运营优化等，展示如何将数据挖掘技术应用于解决现实问题。 8. **高级话题**：除了基础内容，书中的高级章节可能还会讨论复杂的数据挖掘技术，如神经网络、序列挖掘和文本挖掘，以及如何使用 SQL Server 2008 的高级功能进行建模。 《SQL Server 2008 数据挖掘》是一本全面且实用的指南，无论对于初学者还是有一定经验的数据挖掘从业者，都能从中受益。通过学习这本书，读者可以掌握使用 SQL Server 2008 进行数据挖掘的全套流程，提升数据分析能力，为企业的业务增长提供有力支持。