Data Mining with SQL Server 2005 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:ZhaoHui Tang

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2005-10-07

价格:USD 50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471462613

丛书系列:

图书标签:

计算机
mining
数据挖掘
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数据挖掘
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具体描述

Your in-depth guide to using the new Microsoft data mining standard to solve today's business problems Concealed inside your data warehouse and data marts is a wealth of valuable information just waiting to be discovered. All you need are the right tools to extract that information and put it to use. Serving as your expert guide, this book shows you how to create and implement data mining applications that will find the hidden patterns from your historical datasets. The authors explore the core concepts of data mining as well as the latest trends. They then reveal the best practices in the field, utilizing the innovative features of SQL Server 2005 so that you can begin building your own successful data mining projects. You'll learn: The principal concepts of data mining How to work with the data mining algorithms included in SQL Server data mining How to use DMX-the data mining query language The XML for Analysis API The architecture of the SQL Server 2005 data mining component How to extend the SQL Server 2005 data mining platform by plugging in your own algorithms How to implement a data mining project using SQL Server Integration Services How to mine an OLAP cube How to build an online retail site with cross-selling features How to access SQL Server 2005 data mining features programmatically

探索数据价值的基石：SQL Server 2005 赋能企业洞察在信息爆炸的时代，数据已成为驱动企业决策、创新和增长的关键资产。然而，海量数据的背后隐藏着巨大的价值，等待着被发掘和利用。本书《数据挖掘与SQL Server 2005》将带领您踏上一段激动人心的旅程，解锁SQL Server 2005强大的数据挖掘能力，帮助您从原始数据中提炼出有价值的洞察，从而在激烈的市场竞争中占据优势。 SQL Server 2005 作为微软公司推出的革命性数据库平台，不仅在传统数据库管理方面表现卓越，更在数据分析和挖掘领域提供了集成化的解决方案。本书深入浅出地介绍了SQL Server 2005内置的数据挖掘功能，涵盖了多种经典的挖掘算法，如分类（Classification）、聚类（Clustering）、关联规则（Association Rules）、序列预测（Sequence Prediction）等。通过这些算法，您可以洞察客户行为模式、预测市场趋势、发现隐藏的关联性，为企业战略制定、营销活动优化、产品开发方向选择提供坚实的数据支持。本书将从理论与实践相结合的角度，系统性地阐述如何运用SQL Server 2005进行数据挖掘。我们将首先回顾数据挖掘的基本概念、流程以及其在不同行业中的应用场景，让您对数据挖掘有一个全面而清晰的认识。随后，我们将重点介绍SQL Server 2005数据挖掘的架构和核心组件，包括挖掘模型、挖掘对象、挖掘算法以及DMX（Data Mining Extensions）语言。在深入理解理论基础后，本书将带领您进入实践操作环节。您将学习如何利用SQL Server Management Studio (SSMS) 和 SQL Server Business Intelligence Development Studio (BIDS) 来创建和管理数据挖掘项目。从数据准备和预处理，到模型训练和评估，再到模型部署和查询，每一个步骤都将通过详细的图文教程和实际案例来演示，确保您能够轻松上手，独立完成数据挖掘任务。核心内容一览：数据挖掘入门与SQL Server 2005概览：理解数据挖掘的核心概念、流程和价值，并对SQL Server 2005的数据挖掘能力进行初步了解。数据准备与特征工程：学习如何清洗、转换和准备原始数据，使其符合数据挖掘算法的要求，并掌握特征工程的关键技术，以提升模型性能。分类模型构建与应用：探索如何利用决策树（Decision Trees）和神经网络（Neural Networks）等算法构建分类模型，用于客户流失预测、信用风险评估等场景。聚类模型分析：掌握聚类分析的原理和方法，学习如何通过K-Means等算法对客户进行细分，从而实现精准营销。关联规则挖掘：学习如何发现数据项之间的关联性，例如“购买了A商品的顾客也倾向于购买B商品”，为商品推荐和捆绑销售提供依据。序列模式挖掘：探索如何分析数据中的时间序列模式，预测用户行为序列，如网页浏览路径、购买流程等。预测模型与回归分析：学习如何构建预测模型，如线性回归、逻辑回归等，用于预测销售额、用户评分等数值型数据。 DMX查询语言：深入学习DMX，一种专门用于数据挖掘的SQL扩展语言，掌握如何使用DMX进行模型创建、查询和管理。数据挖掘模型的评估与部署：学习如何科学地评估模型的准确性和性能，并将训练好的模型部署到生产环境中，为实际业务提供支持。实际案例分析：通过多个覆盖零售、金融、电信等行业的真实案例，巩固所学知识，学习如何在实际业务场景中应用SQL Server 2005进行数据挖掘。本书不仅适合数据库管理员、数据分析师、商业智能专家等专业人士，也对希望利用数据提升业务表现的各行业决策者和业务人员具有极高的参考价值。通过本书的学习，您将不仅掌握SQL Server 2005的数据挖掘技术，更能培养出基于数据的洞察能力，为企业的可持续发展注入强劲动力。无论是您正面临着如何理解海量客户数据，还是希望预测未来的业务趋势，抑或是追求更精准的营销策略，本书都将是您不可或缺的指南。现在，就让我们一起开启这场数据探索之旅，用SQL Server 2005的力量，发掘隐藏在数据中的无限可能！

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉的灾难，那种深沉的蓝配上略显过时的银色字体，让我第一次在书店看到它时，差点以为这是本上个世纪末的技术手册。尽管如此，我对“数据挖掘”这个主题抱有的热情最终还是驱使我翻开了它。拿到书的那一刻，沉甸甸的手感告诉我，这绝对是一本内容扎实的砖头书。我首先关注的是目录结构，它显得异常的……“正统”。章节划分严格按照传统的数据分析流程展开，从基础的数据准备和预处理开始，一步步深入到复杂的模型构建和评估。我特别留意了关于特征工程的部分，但坦率地说，它给出的范例代码和算法解释，总感觉像是从一本教科书里直接复制粘贴出来的，缺乏那种在实际生产环境中摸爬滚打出来的“野路子”和灵活性。那些例子都太干净了，数据完美无缺，遇到的异常值处理也只是蜻蜓点水。这让我在尝试将其应用于我手头那些杂乱无章的业务数据时，发现理论与实践之间横亘着一道巨大的鸿沟，书中的指导显得有些不接地气，仿佛作者只在象牙塔里敲打过键盘，从未真正面对过生产数据的“泥潭”。

评分☆☆☆☆☆

如果说这本书有什么亮点，那可能就是它对SQL语言基础的“无微不至”的强调。诚然，数据挖掘离不开坚实的SQL基础，但这本书似乎将“数据挖掘”和“高级SQL编程”混为一谈了。在前三分之一的内容里，它用了大量的篇幅来讲解如何编写复杂的JOIN、子查询以及窗口函数，这些内容在任何一本优秀的数据库基础教程里都能找到，而且往往讲解得更清晰、更系统。当我终于翻到涉及决策树和聚类分析时，那种期待感已经因为前面冗长乏味的基础复习而被消磨殆尽了。这种详略失衡的编排方式，让原本应该成为焦点的挖掘算法部分显得仓促和敷衍。它更像是一本优秀的《SQL Server 2005 进阶教程》，而非一本专注于“挖掘”技术本身的专著。对于那些已经能熟练运用T-SQL进行复杂报表生成的专业人士而言，这本书的前半部分纯属浪费时间，而对真正的核心内容却未能给予足够的深度剖析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格简直像是在给一位资深的数据科学家做口述记录，充满了对技术细节的执着，但却牺牲了对初学者的友好度。刚开始阅读关于关联规则挖掘的那一章时，我简直要抓狂了。作者对Apriori算法的数学推导毫不留情地进行了全景展示，每一个定义、每一个定理都力求严谨到小数点后几位，这对于需要快速掌握应用技巧的读者来说，无疑是一种折磨。我手里捏着笔，试图在旁边空白处画出流程图来辅助理解，但那些复杂的数学符号和冗长的逻辑论证，很快就把我的思路带偏了。举个例子，当讲到支持度和置信度时，他用了将近三页的篇幅来论证其收敛性的数学证明，而真正应用到SQL Server的特定函数上，却只用了一个简短的侧边栏提示。这种重理论轻实践的倾向，使得这本书更像是一份学术论文集，而不是一本面向工程实践的工具书。我期待的是能看到更多富有洞察力的代码片段和性能优化技巧，而不是沉溺于那些我已经通过其他渠道学得差不多的基础数学原理。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，更多是一种对技术更新换代的深刻反思。尽管作者试图将SQL Server 2005的内置数据挖掘组件（可能是使用Analysis Services的旧接口）整合进来，但这种整合显得非常生硬和笨拙。每次需要调用一个挖掘模型时，我都得在纯SQL查询窗口和那个图形化的、略显笨拙的AS（Analysis Services）界面之间来回切换，操作流程异常繁琐，充满了点击和确认对话框。那个年代的数据挖掘工具确实不如今天主流的Python/R生态系统那样集成和灵活。我尝试跟随书中的步骤去构建一个简单的分类模型，整个过程就像是穿越回了互联网泡沫破裂后的那个技术年代，每一步都需要耐心地等待系统响应，并且对潜在的配置错误保持高度警惕。这本书让我清晰地认识到，技术架构的进步不仅在于算法本身，更在于工具链的集成度和易用性。它是一份珍贵的历史记录，记录了企业级数据分析工具在某个特定历史阶段的形态，但绝不是我现在应该用来解决实际问题的最佳选择。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验的流畅性是这本书的另一个硬伤。整个排版设计仿佛是上个世纪末的Word文档自动生成的结果，间距混乱，引用格式五花八门，甚至有些图表的坐标轴标签都模糊不清，需要我眯着眼睛才能辨认出那些数字。更要命的是，书中对SQL Server 2005这个特定版本的功能依赖性太强，很多函数和特性在后续的版本中已经被更高效、更现代的替代方案所取代。我在尝试将书中的某些高级查询示例移植到我当前使用的较新数据库环境时，频繁遇到语法错误和弃用警告，不得不花费大量时间去查阅微软的官方文档进行“考古式”的修复。这本书给我的感觉就像是，你在学习一门古老的方言，它能让你理解过去的历史，但却对你现在日常交流毫无帮助。这种版本上的滞后性，极大地削弱了它的实用价值，让我时常产生一种“我到底是在学习数据挖掘，还是在学习如何使用一个古董软件”的错觉。

评分☆☆☆☆☆