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內容簡介: |
本书全面介绍了数据挖掘与商业智能的基本概念与原理,包括经典理论与趋势发展,并深入叙述了各种数据挖掘的技术与典型应用。通过本书的学习,读者可以对数据挖掘与商业智能的整体结构、概念、原理、技术和发展有深入的了解和认识。
本书共四部分:第一部分介绍数据仓库、数据挖掘与商业智能之间的关系;第二部分对Microsoft SQL Sen,er的整体架构进行介绍,并详细阐述直接与数据挖掘相关的两个服务:分析服务和报表服务;第三部分逐一阐述Microsoft SQL Server中包含的九种数据挖掘模型;第四部分提供四个数据挖掘的案例以及数据挖掘模型的评估,通过模仿练习,读者可获得实际的数据挖掘经验,稍加修改就能在自己所处的领域中加以应用。
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目錄:
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Chapter l绪论
1-1商业智能
1.1.1什么是商业智能
1—1-2商业智能作用及意义
1-1—3商业智能架构
1.1—4商业智能中的挑战
1.2数据挖掘
1.3大数据
1-3.1何谓大数据
1—3—2大数据的应用
1-4云计算
Chapter 2数据仓库
2-1数据仓库定义
2.2数据仓库特性
2.3数据仓库架构
2.4创建数据仓库的目的
2-5数据仓库的运用
2-6数据仓库的管理
2—7 No SQL数据库
2—7—1 Key—Value型数据库
2.7.2内存数据库(ha.memory Database)
2—7—3文件数据库(Document Database)
2—7—4图形数据库(Graph Database)
2-8 Hadoop
Chapter 3数据挖掘简介
3-1数据挖掘的定义
3—2数据挖掘的重要性
3.3数据挖掘的功能
3—4数据挖掘的步骤
3-5数据挖掘建模的标准CRISP—DM
3-6数据挖掘的应用
3—7数据挖掘软件介绍
3-8数据挖掘与Excel
Chapter4数据挖掘的主要方法
4-1回归分析(RegressionAnalysis)
4-1—1简单线性回归分析(Simple Linear RegressionAnalysis
4-1—2多元回归分析(Multiple Regressi Analysis)
4-1—3脊回归分析(Ridge Regression Analysis
4-1—4逻辑回归分析(Logistic Regressior
……
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