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內容簡介
全面闡述了資料探勘、資料採礦與商業智慧的基本概念與原理，內容包括經典理論和趨勢發展。並深入敍述了各種資料採礦的技術與典型應用，透過本書的學習，讀者可以對資料採礦與商業智慧的整體結構、概念、原理、技術和發展有深入的瞭解和認識。
以Mircrosoft SQL Server 2014的資料採礦模組進行介紹，讓讀者可以很快地透過書中的說明與範例，在最短的時間內就能上手。
本書分為四個部分：
*資料倉儲、資料採礦與商業智慧篇：介紹資料倉儲、資料採礦、商業智慧與Big Data之間的關係。
*Microsoft SQL Server概述篇：對Microsoft SQL Server的整體架構加以介紹，並詳細闡述了直接與資料採礦相關的兩個服務：分析服務和報告服務。另外，更介紹了Microsoft SQL Server的整合服務和DMX語言，便於已熟悉SQL資料庫的使用者編寫資料採礦的大型應用專案。
*Microsoft SQL Server中的資料採礦模型篇：逐一闡述了Microsoft SQL Server中包含的決策樹、貝氏分類器、關聯規則、集群分析、時序集群、線性迴歸、Logistic迴歸、類神經網路、時間序列等九種資料採礦模型。
*Microsoft SQL Server資料採礦應用實例篇：提供了資料採礦的範例，通過模仿學習，讀者可獲得實際的資料採礦經驗，稍加修改就能在自己所處的領域中加以應用。為便於讀者更好理解和上機操作，每個包含軟體操作的章節裡都配有詳細的操作步驟和解釋。
名人推薦
台灣微軟產品行銷經理 周慕義 專業推薦！
- PART I 資料倉儲、資料採礦與商業智慧(第1頁)
- chapter 1 緒論(第1頁)
- chapter 2 資料倉儲(第13頁)
- chapter 3 資料採礦簡介(第23頁)
- chapter 4 資料採礦中的主要方法(第31頁)
- chapter 5 資料採礦與相關領域的關係(第43頁)
- PART II Microsoft SQL Server 概述(第49頁)
- chapter 6 Microsoft SQL Server 中的商業智慧(第49頁)
- chapter 7 Microsoft SQL Server 中的資料採礦功能(第55頁)
- chapter 8 Microsoft SQL Server 的分析服務(Analysis Services)(第67頁)
- chapter 9 Microsoft SQL Server 的報告服務(Reporting Services)(第79頁)
- chapter 10 Microsoft SQL Server 的整合服務(第85頁)
- chapter 11 Microsoft SQL Server 的 DMX 語言(第115頁)
- PART III Microsoft SQL Server 中的資料採礦模型(第141頁)
- chapter 12 決策樹模型(第141頁)
- chapter 13 貝氏分類器(第155頁)
- chapter 14 關聯規則(第169頁)
- chapter 15 集群分析(第181頁)
- chapter 16 時序集群(第197頁)
- chapter 17 線性迴歸模型(第209頁)
- chapter 18 Logistic 迴歸模型(第227頁)
- chapter 19 類神經網路模型(第241頁)
- chapter 20 時間序列模型(第255頁)
- PART VI Microsoft SQL Server 資料採礦應用實例(第281頁)
- chapter 21 決策樹模型實例(第281頁)
- chapter 22 Logistic 迴歸模型實例(第287頁)
- chapter 23 神經網路模型實例(第303頁)
- chapter 24 時間序列模型實例(第321頁)
- chapter 25 如何評估資料採礦模型(第331頁)
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