SQL Server 2005商业智能实践：从数据仓库到数据挖掘

"本书主要介绍了SQL Server 2005在数据挖掘和商业智能方面的应用，包括商业智能的构成、数据仓库的构建、OLAP数据立方的创建、报表设计以及数据挖掘技术。" SQL Server 2005是微软公司推出的一款强大的关系型数据库管理系统，它在数据管理和分析方面具有强大的功能，特别适用于构建数据仓库和实施商业智能（BI）解决方案。书中首先阐述了企业对商业智能的需求，强调了企业在面对市场竞争和决策过程中对信息高效利用的迫切性。商业智能是通过对大量数据进行深度分析，为企业提供关键洞察和决策支持的工具。 商业智能通常由数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等技术构成。数据仓库是商业智能的基础，用于存储历史数据并提供分析环境；OLAP则提供快速的多维数据分析能力；而数据挖掘则是通过算法发现数据中的模式和趋势，帮助企业预测未来并优化决策。 书中详细介绍了如何使用SQL Server 2005构建简单的BI应用。在构建数据仓库时，需要先进行原始业务数据的分析，然后设计数据仓库的逻辑模型，并实际创建数据仓库，如书中提到的foodmart sale DW。ETL（Extract, Transform, Load）过程是将数据从源头抽取、转换后加载到数据仓库的关键步骤。接着，可以创建OLAP数据立方，定义数据源和数据源视图，生成多维数据集，以便进行快速查询和分析。 报表是BI的重要组成部分，SQL Server 2005提供了报表服务，允许用户创建和使用各种类型的报表，以满足不同层次的决策需求。此外，书中还探讨了其他前端展现方式，如仪表板和可视化工具，帮助用户直观地理解数据。 数据挖掘是SQL Server 2005的一大特色，书中展示了如何根据商务需求分析创建挖掘结构，并从中提取有价值的信息。数据挖掘技术包括关联规则、聚类、分类等，可以帮助企业发现隐藏的市场趋势、客户行为模式等。 在数据仓库设计方面，书中强调了操作数据和分析数据的差异，以及数据仓库的设计方法论，包括星型、雪花型等模式。理解历史数据和分析需求是设计数据仓库的关键，这涉及到对业务数据的深入理解，以及明确用户对分析型数据的需求，例如通过定义主题和元数据来确保数据仓库的有效性和实用性。 "SQL Server 2005数据挖掘与商业智能完全解决方案"是一本全面介绍如何利用SQL Server 2005构建高效商业智能系统的指南，涵盖了从需求分析、系统设计到实施应用的全过程，对于想掌握SQL Server 2005在数据仓库和商业智能领域应用的专业人士来说，具有很高的参考价值。