SQL Server數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能基礎(chǔ)及案例實戰(zhàn)

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(gòu)
　　1．1—4商業(yè)智能中的挑戰(zhàn)
　1．2數(shù)據(jù)挖掘
　1．3大數(shù)據(jù)
　　1-3．1何謂大數(shù)據(jù)
　　1—3—2大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
　1-4云計算
Chapter 2數(shù)據(jù)倉庫
　2-1數(shù)據(jù)倉庫定義
　2．2數(shù)據(jù)倉庫特性
　2．3數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)
　2．4創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的目的
　2-5數(shù)據(jù)倉庫的運用
　2-6數(shù)據(jù)倉庫的管理
　2—7 No SQL數(shù)據(jù)庫
　　2—7—1 Key—Value型數(shù)據(jù)庫
　　2．7．2內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（ha．memory Database）
　　2—7—3文件數(shù)據(jù)庫（Document Database）
　　2—7—4圖形數(shù)據(jù)庫（Graph Database）
　2-8 Hadoop
Chapter 3數(shù)據(jù)挖掘簡介
　3-1數(shù)據(jù)挖掘的定義
　3—2數(shù)據(jù)挖掘的重要性
　3．3數(shù)據(jù)挖掘的功能
　3—4數(shù)據(jù)挖掘的步驟
　3-5數(shù)據(jù)挖掘建模的標準CRISP—DM
　3-6數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
　3—7數(shù)據(jù)挖掘軟件介紹
　3-8數(shù)據(jù)挖掘與Excel
Chapter4數(shù)據(jù)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
　……