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內容簡介

　　本書全面介紹了數據挖掘與商業(yè)智能的基本概念與原理，包括經典理論與趨勢發(fā)展，并深入敘述了各種數據挖掘的技術與典型應用。通過本書的學習，讀者可以對數據挖掘與商業(yè)智能的整體結構、概念、原理、技術和發(fā)展有深入的了解和認識。本書共四部分：第一部分介紹數據倉庫、數據挖掘與商業(yè)智能之間的關系；第二部分對Microsoft SQL Sen，er的整體架構進行介紹，并詳細闡述直接與數據挖掘相關的兩個服務：分析服務和報表服務；第三部分逐一闡述Microsoft SQL Server中包含的九種數據挖掘模型；第四部分提供四個數據挖掘的案例以及數據挖掘模型的評估，通過模仿練習，讀者可獲得實際的數據挖掘經驗，稍加修改就能在自己所處的領域中加以應用。

作者簡介

暫缺《SQL Server數據挖掘與商業(yè)智能基礎及案例實戰(zhàn)》作者簡介

圖書目錄

Chapter l緒論
　1-1商業(yè)智能
　　1．1．1什么是商業(yè)智能
　　1—1-2商業(yè)智能作用及意義
　　1-1—3商業(yè)智能架構
　　1．1—4商業(yè)智能中的挑戰(zhàn)
　1．2數據挖掘
　1．3大數據
　　1-3．1何謂大數據
　　1—3—2大數據的應用
　1-4云計算
Chapter 2數據倉庫
　2-1數據倉庫定義
　2．2數據倉庫特性
　2．3數據倉庫架構
　2．4創(chuàng)建數據倉庫的目的
　2-5數據倉庫的運用
　2-6數據倉庫的管理
　2—7 No SQL數據庫
　　2—7—1 Key—Value型數據庫
　　2．7．2內存數據庫（ha．memory Database）
　　2—7—3文件數據庫（Document Database）
　　2—7—4圖形數據庫（Graph Database）
　2-8 Hadoop
Chapter 3數據挖掘簡介
　3-1數據挖掘的定義
　3—2數據挖掘的重要性
　3．3數據挖掘的功能
　3—4數據挖掘的步驟
　3-5數據挖掘建模的標準CRISP—DM
　3-6數據挖掘的應用
　3—7數據挖掘軟件介紹
　3-8數據挖掘與Excel
Chapter4數據挖掘的主要方法
　4-1回歸分析（RegressionAnalysis）
　　4-1—1簡單線性回歸分析（Simple Linear RegressionAnalysis
　　4-1—2多元回歸分析（Multiple Regressi Analysis）
　　4-1—3脊回歸分析（Ridge Regression Analysis
　　4-1—4邏輯回歸分析（Logistic Regressior
　……