SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

謝邦昌 著

圖書標籤:

• SQL Server
• 數據挖掘
• 商業智能
• 數據分析
• 機器學習
• 案例實戰
• 數據庫
• BI
• 數據倉庫
• SQL Server 2019

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517035411

版次：1

商品編碼：11768245

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：364

字數：515

內容簡介

　　

本書全麵介紹瞭數據挖掘與商業智能的基本概念與原理，包括經典理論與趨勢發展，並深入敘述瞭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智能的整體結構、概念、原理、技術和發展有深入的瞭解和認識。本書以Microsoft SQL Server 2014（適用於2012）的數據挖掘模塊進行介紹，讓讀者可以很快地通過書中的說明與範例，在極短的時間內就能上手。本書分為四個部分：第一部分介紹數據倉庫、數據挖掘與商業智能之間的關係。第二部分對Microsoft SQL Server的整體架構進行瞭介紹，並詳細闡述瞭直接與數據挖掘相關的兩個服務：分析服務和報錶服務。第三部分逐一闡述瞭Microsoft SQL Server中包含的九種數據挖掘模型。第四部分提供瞭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。

目錄

PART I 數據倉庫、數據挖掘與商業智能Chapter 1 緒論 2
1-1 商業智能 3
1-2 數據挖掘 7
Chapter 2 數據倉庫 9
2-1 數據倉庫定義 10
2-2 數據倉庫特性 10
2-3 數據倉庫架構 11
2-4 創建數據倉庫的目的 12
2-5 數據倉庫的運用 14
2-6 數據倉庫的管理 14
Chapter 3 數據挖掘簡介 16
3-1 數據挖掘的定義 17
3-2 數據挖掘的重要性 17
3-3 數據挖掘的功能 17
3-4 數據挖掘的步驟 18
3-5 數據挖掘建模的標準CRISP-DM 19
3-6 數據挖掘的應用 21
3-7 數據挖掘軟件介紹 22
Chapter 4 數據挖掘的主要方法 24
4-1 迴歸分析 25
4-2 關聯規則 27
4-3 聚類分析 27
4-4 判彆分析 29
4-5 神經網絡 29
4-6 決策樹 31
4-7 其他分析方法 32
Chapter 5 數據挖掘與相關領域的關係 34
5-1 數據挖掘與統計分析 35
5-2 數據挖掘與數據倉庫 35
5-3 數據挖掘與KDD 36
5-4 數據挖掘與OLAP 37
5-5 數據挖掘與機器學習 37
5-6 數據挖掘與Web數據挖掘 38PART II Microsoft SQL Server概述Chapter 6 Microsoft SQL Server中的商業智能 40
6-1 Microsoft SQL Server入門 41
6-2 關係數據倉庫 41
6-3 SQL Server 2008 R2概述 42
6-4 SQL Server 2008 R2技術 43
6-5 SQL Server 2008 R2新增功能 45
Chapter 7 Microsoft SQL Server中的數據挖掘功能 46
7-1 創建商業智能應用程序 47
7-2 Microsoft SQL Server數據挖掘功能的優勢 48
7-3 Microsoft SQL Server數據挖掘算法 50
7-4 Microsoft SQL Server可擴展性 51
7-5 Microsoft SQL Server是數據挖掘與商業智能的結閤 51
7-6 使用數據挖掘可以解決的問題 52
Chapter 8 Microsoft SQL Server的分析服務（Analysis Services） 56
8-1 創建多維數據集的結構 57
8-2 建立和部署多維數據集 58
8-3 從模闆創建自定義的數據庫 58
8-4 統一維度模型 59
8-5 基於屬性的維度 59
8-6 維度類型 60
8-7 量度組和數據視圖 61
8-8 計算效率 62
8-9 MDX腳本 62
8-10 存儲過程 63
8-11 關鍵績效指標（KPI） 64
8-12 實時商業智能 64
Chapter 9 Microsoft SQL Server的報錶服務（Reporting Services） 66
9-1 為何使用報錶服務 67
9-2 報錶服務的功能 67
Chapter 10 Microsoft SQL Server的整閤服務 71
10-1 SSIS介紹 72
10-2 操作示例 79
Chapter 11 Microsoft SQL Server的DMX語言 100
11-1 DMX語言介紹 101
11-2 DMX函數 102
11-3 DMX語法 107
11-4 DMX操作實例 115PART III Microsoft SQL Server中的數據挖掘模型Chapter 12 決策樹模型 122
12-1 基本概念 123
12-2 決策樹與判彆函數 123
12-3 計算方法 124
12-4 操作範例 126
Chapter 13 貝葉斯分類器 134
13-1 基本概念 135
13-2 操作範例 137
Chapter 14 關聯規則 147
14-1 基本概念 148
14-2 關聯規則的種類 149
14-3 關聯規則的算法：Apriori算法 149
14-4 操作範例 150
Chapter 15 聚類分析 160
15-1 基本概念 161
15-2 層級聚類法與動態聚類法 161
15-3 操作範例 166
Chapter 16 時序聚類 176
16-1 基本概念 177
16-2 主要算法 177
16-3 操作示例 179
Chapter 17 綫性迴歸模型 187
17-1 基本概念 188
17-2 一元迴歸模型 189
17-3 多元迴歸模型 192
17-4 操作範例 195
Chapter 18 邏輯迴歸模型 203
18-1 基本概念 204
18-2 logit變換與logistic分布 204
18-3 邏輯迴歸模型 206
18-4 操作範例 207
Chapter 19 人工神經網絡模型 215
19-1 基本概念 216
19-2 神經網絡模型的特點 217
19-3 神經網絡模型的優劣比較 218
19-4 操作範例 220
Chapter 20 時序模型 228
20-1 基本概念 229
20-2 時序的構成 231
20-3 簡單時序的預測 237
20-4 包含趨勢與季節成份的時序預測 238
20-5 參數化的時序預測模型 240
20-6 操作範例 243PART IV Microsoft SQL Server數據挖掘應用實例Chapter 21 決策樹模型實例 253
Chapter 22 邏輯迴歸模型實例 260
22-1 迴歸模型實例一 261
22-2 迴歸模型實例二 266
22-3 迴歸模型實例三 270
Chapter 23 神經網絡模型實例 275
23-1 神經網絡模型實例一 276
23-2 神經網絡模型實例二 281
Chapter 24 時序模型實例 292
24-1 時序模型實例一 293
24-2 時序模型實例二 297
Chapter 25 如何評估數據挖掘模型 303
25-1 評估圖節點介紹 Evaluation Chart Node 304
25-2 在SQL Server中如何評估模型 307
25-3 規則度量：支持度與可信度 311

精彩書摘

　　《SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰》：
　　開發數據挖掘模型的最佳人選是同時具備業務和技術技巧的人員。模型的開發人員將會從其統計背景中獲益、瞭解企業麵臨的關鍵業務問題、對數據和關係産生極大的好奇心，同時還能夠利用MicrosoftSQLServer工具處理和存儲數據。現有數據倉庫小組中的成員最有可能遇到這些標準。
　　作為數據挖掘的初學者，應在構建原型模型的同時，計劃花費數周時間來研究數據、工具以及可供選擇的算法。使用一颱具備數據庫管理權限的開發服務器。構建模型的最初階段是探索階段：用戶可能會希望以不同的方法來重新構建數據和實驗。當然，用戶肯定希望從少量數據子集開始，並在開發愈加清晰的模型設計時擴展數據集。在原型階段，不要為如何構建一個“可供生産使用”的應用程序而擔心。使用DTS或執行任何所需數據處理最為舒適的工具。保存一份記錄有必要轉換的高級日誌，但不要期望所做的一切都能成為永久應用程序的一部分。
　　用戶應當準備兩套數據：一套用於開發模型，另一套用於測試模型的精確度，從中選擇適閤業務問題的最佳模型。在考慮如何劃分數據子集時，要確保沒有引入任何偏差。例如，從十個客戶中選擇一個客戶，或根據姓氏的第一個字符區分，或根據其他任意屬性區分。
　　……

前言/序言

數據庫管理與優化實操指南 本書旨在為數據庫管理員、開發人員以及對數據庫性能優化有需求的專業人士提供一套係統、實用的指導。內容涵蓋數據庫的設計、部署、日常管理、性能調優以及安全加固等關鍵環節，通過理論講解與大量實操案例相結閤的方式，幫助讀者深入理解數據庫的內在機製，並掌握解決實際問題的技巧。 第一部分：數據庫設計與建模 本部分將從數據庫設計的基石——概念模型、邏輯模型和物理模型齣發，循序漸進地引導讀者完成高質量的數據庫設計。 數據建模基礎： 需求分析與實體識彆： 講解如何從業務需求齣發，準確識彆齣關鍵實體（Entity）及其屬性（Attribute）。我們將通過具體業務場景，例如電商平颱的商品管理、訂單處理，來演示如何提取核心信息，並將其轉化為初步的實體-屬性列錶。 關係定義與約束： 詳細闡述實體之間的一對一、一對多、多對多關係，以及如何通過外鍵（Foreign Key）、主鍵（Primary Key）等約束來保證數據的一緻性和完整性。案例分析將聚焦於用戶與角色、文章與評論等常見關係的處理。 範式理論與反範式實踐： 深入講解數據庫範式（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）的設計原則，分析其在減少數據冗餘、避免異常更新方麵的優勢。同時，本書也將探討在特定場景下（如數據倉庫、讀密集型應用）反範式設計的可行性與實施策略，幫助讀者在理論與實踐之間找到平衡。 ER圖繪製與工具應用： 介紹如何使用標準化的實體-關係圖（ER Diagram）來可視化數據庫結構。我們將演示多種主流的ER圖繪製工具（如PowerDesigner, MySQL Workbench, draw.io），並提供繪製規範和常見圖例的解讀。 數據庫設計實戰： 案例一：社交媒體信息庫設計： 以一個小型社交媒體平颱為例，設計用戶、帖子、評論、點贊、關注等核心模塊的數據庫結構。我們將詳細展示從需求梳理到最終物理模型設計的全過程，包括錶結構的定義、字段類型選擇、索引策略初步考慮等。 案例二：在綫圖書銷售係統數據庫建模： 針對一個在綫圖書銷售平颱的業務需求，設計商品（圖書）、用戶信息、訂單、支付、物流等關鍵數據模型。本案例將側重於處理復雜的業務邏輯，如訂單狀態流轉、庫存管理、促銷規則映射等，並講解如何通過閤理的模型設計來支持高效的查詢與事務處理。 第二部分：數據庫部署與管理 掌握數據庫的正確部署與日常管理是保障係統穩定運行的基礎。本部分將深入講解數據庫的安裝、配置、備份與恢復等關鍵操作。 數據庫安裝與初始化： 多平颱安裝指南： 提供主流數據庫係統（如MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server）在不同操作係統（Windows, Linux, macOS）上的詳細安裝步驟。 關鍵配置參數詳解： 講解數據庫實例的初始化過程，以及內存分配（buffer pool, shared memory）、日誌文件（redo log, undo log）大小、字符集設置等核心配置參數的作用及其優化建議。 服務管理與啓動優化： 介紹如何注冊數據庫服務、設置自啓動，以及在啓動過程中可能遇到的問題與排查方法。 數據庫日常運維： 用戶與權限管理： 講解如何創建、修改、刪除數據庫用戶，並為用戶分配細粒度的權限（SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP等），以保障數據的安全性。我們將演示如何基於角色（Role）進行權限集中管理。 數據庫對象管理： 介紹錶的創建、修改、刪除，索引的創建與管理，視圖的定義與應用，存儲過程、函數、觸發器的編寫與調試。 數據導入導齣： 演示使用數據庫自帶工具（如mysqldump, pg_dump, sqlcmd）以及第三方工具，進行數據批量導入和導齣，並講解不同格式（CSV, SQL, JSON）的應用場景。 備份與恢復策略： 備份類型解析： 詳細講解完全備份、增量備份、差異備份等不同備份類型的原理、適用場景及優缺點。 備份工具與自動化： 介紹數據庫自帶的備份工具，並指導讀者如何結閤Shell腳本、SQL Agent等任務調度工具，實現數據庫備份的自動化。 恢復場景模擬與演練： 針對數據丟失、文件損壞、誤操作等常見故障場景，詳細演示完整恢復、時間點恢復、部分錶恢復等操作，並通過模擬演練來檢驗恢復計劃的有效性。 容災與高可用性初步探討： 簡要介紹數據庫復製（Replication）、集群（Clustering）、日誌傳輸（Log Shipping）等高可用性解決方案的基本概念，為讀者構建更可靠的數據庫係統打下基礎。 第三部分：數據庫性能優化 性能是數據庫係統的生命綫。本部分將聚焦於數據庫性能瓶頸的識彆、分析與優化方法，幫助讀者打造高效的數據庫應用。 性能瓶頸識彆與診斷： 係統資源監控： 講解如何利用操作係統工具（如top, vmstat, iostat, perf）和數據庫自帶的性能視圖（如information_schema, pg_stat_activity, sys.dm_exec_requests）來監控CPU、內存、磁盤I/O、網絡等係統資源的利用率。 慢查詢分析： 深入講解如何開啓數據庫的慢查詢日誌（slow query log），分析慢查詢日誌中的語句，找齣執行效率低下的SQL。 執行計劃解讀： 詳細闡述SQL語句的執行計劃（Execution Plan）是如何生成的，以及如何分析執行計劃中的掃描方式（全錶掃描、索引掃描）、連接方式（Nested Loop, Hash Join, Merge Join）、排序、過濾等關鍵信息，從而定位SQL的性能問題。 鎖與死鎖檢測： 介紹數據庫的鎖機製，分析可能齣現的鎖等待與死鎖現象，並指導讀者如何使用相應的工具或命令來檢測和解除死鎖。 SQL優化技術： 索引設計與優化： 深入講解不同類型的索引（B-tree, Hash, Full-text）及其適用場景。重點闡述如何創建有效的索引，避免冗餘索引、失效索引。講解復閤索引（Composite Index）的設計原則，以及覆蓋索引（Covering Index）的應用。 SQL語句重寫與優化： 指導讀者如何通過調整SQL語句的寫法來提升性能，例如避免在WHERE子句中使用函數、使用UNION ALL代替UNION、優化JOIN順序、閤理使用子查詢與臨時錶等。 參數化查詢與預編譯： 講解參數化查詢（Parameterized Queries）如何有效防止SQL注入，並提高SQL語句的執行效率。 批量操作優化： 針對大量數據的插入、更新、刪除操作，介紹批量提交（Batching）、事務控製（Transaction Control）等優化技巧。 數據庫架構與配置優化： 內存參數調優： 針對數據庫的關鍵內存參數（如`innodb_buffer_pool_size`, `shared_buffers`, `work_mem`, `max_rows_per_page`）進行詳細解釋，並提供基於實際負載的調優建議。 I/O優化： 講解如何通過選擇閤適的存儲設備（SSD, NVMe）、優化文件係統配置、調整數據庫的I/O相關參數來提升磁盤訪問性能。 並發控製與事務隔離級彆： 解釋不同的事務隔離級彆（Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable）及其對數據一緻性和並發性能的影響，並指導讀者如何根據應用場景選擇閤適的隔離級彆。 連接池配置： 介紹數據庫連接池（Connection Pool）的工作原理，以及如何配置連接池參數（最大連接數、最小連接數、超時時間）來優化應用程序與數據庫的交互。 性能優化案例分析： 案例一：電商搜索查詢性能提升： 分析一個電商平颱中商品搜索查詢緩慢的問題，通過分析慢查詢日誌和執行計劃，定位到索引缺失和SQL語句設計不當是主要原因。演示如何創建閤適的全文索引或B-tree索引，並重寫SQL語句，實現搜索響應時間的顯著提升。 案例二：數據報錶生成效率優化： 針對一個數據分析係統中報錶生成時間過長的問題，深入分析復雜的聚閤查詢和JOIN操作。講解如何通過優化JOIN順序、添加閤適的索引、利用物化視圖（Materialized Views）或預計算錶，以及調整SQL語句的聚閤方式，來大幅縮短報錶生成時間。 案例三：高並發寫入場景下的數據庫調優： 模擬一個高並發寫入的場景，如實時日誌收集係統。分析鎖競爭、日誌寫入瓶頸等問題，並提齣優化方案，包括調整事務隔離級彆、優化批量插入策略、選擇閤適的存儲引擎、調整WAL（Write-Ahead Logging）參數等。 第四部分：數據庫安全加固 數據安全是企業生命綫的重要組成部分。本部分將係統講解數據庫安全的關鍵方麵，幫助讀者構建堅固的數據防護體係。 訪問控製與身份驗證： 最小權限原則： 詳細闡述實施最小權限原則的重要性，並指導如何根據用戶角色和職責，為用戶分配最少必要的操作權限。 強密碼策略： 講解如何製定和執行強密碼策略，並介紹密碼加密、定期更換密碼等安全措施。 安全連接（SSL/TLS）： 指導如何配置數據庫服務器和客戶端，啓用SSL/TLS加密，保障數據在傳輸過程中的安全。 數據加密與脫敏： 靜態數據加密（TDE）： 介紹透明數據加密（Transparent Data Encryption）的工作原理，以及如何在數據庫層麵實現對存儲數據的加密，防止物理介質被竊取時數據泄露。 敏感信息脫敏： 講解如何對數據庫中的敏感信息（如身份證號、手機號、銀行卡號）進行脫敏處理，例如使用部分替換、哈希、模糊化等技術，以滿足閤規性要求。 數據審計： 介紹數據庫審計功能，講解如何記錄和分析數據庫的訪問活動，如登錄成功/失敗、數據修改、DDL操作等，以便追蹤異常行為和進行事後分析。 漏洞防護與安全審計： SQL注入防護： 再次強調參數化查詢和預編譯的重要性，並介紹其他防範SQL注入的技術，如輸入驗證、輸齣編碼。 安全補丁管理： 指導讀者如何及時關注數據庫廠商發布的安全公告，並按時更新數據庫係統的安全補丁，修復已知漏洞。 網絡安全隔離： 講解如何通過防火牆、安全組等網絡安全設備，對數據庫服務器進行網絡隔離，限製不必要的外部訪問。 安全審計報告與分析： 演示如何生成數據庫審計報告，並分析報告中的關鍵信息，及時發現潛在的安全風險。 安全事件響應與應急預案： 安全事件分類與響應流程： 介紹常見的數據庫安全事件類型（如數據泄露、非法訪問、勒索軟件攻擊），並製定相應的應急響應流程。 數據恢復與取證： 在發生安全事件後，如何進行數據恢復，以及如何進行數字取證，收集證據以供調查。 安全加固措施的持續改進： 強調數據庫安全並非一勞永逸，需要根據不斷變化的威脅形勢，持續改進安全策略和技術。 本書特色： 實操性強： 全書圍繞大量真實案例展開，提供詳細的操作步驟和代碼示例，讀者可以邊學邊練。 體係化構建： 從數據庫設計到性能優化再到安全加固，形成完整的知識體係，幫助讀者構建全麵的數據庫技術棧。 語言通俗易懂： 避免使用過於晦澀的專業術語，力求將復雜的概念講解清晰，適閤不同層次的讀者。 工具涵蓋廣泛： 介紹多種主流數據庫係統和輔助工具，拓寬讀者的技術視野。 無論您是初入數據庫領域的新手，還是經驗豐富的DBA，本書都將是您提升數據庫管理與優化能力的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

第二段評價： 不得不說，這本書的厚度讓我一開始有些望而卻步，但當我翻開第一頁，就被作者嚴謹的邏輯和清晰的思路吸引住瞭。它不像一些浮光掠影的書籍，僅僅介紹一些概念，而是真正地深入到SQL Server的每一個核心功能。從數據準備階段的數據質量評估，到構建多維數據集的OLAP技術，再到報錶設計的各種技巧，作者都娓娓道來，循序漸進。我尤其喜歡書中關於報錶設計的章節，以往我總是被各種報錶工具的繁瑣操作弄得頭疼，而這本書卻從用戶需求齣發，講解瞭如何設計齣既美觀又實用的報錶，並且是如何通過SQL Server的報錶服務（SSRS）來實現的。書中還涉及瞭一些數據可視化的高級技巧，這對於我來說是全新的領域，但作者的講解卻異常生動，讓我能夠理解其中的原理，並嘗試著去實現。書中提供的代碼示例也是非常寶貴的資源，讓我可以在自己的環境中進行驗證和學習。我發現，即使是那些我以為已經很熟悉的功能，在書中也找到瞭新的理解角度和應用方法。這本書就像一位經驗豐富的老前輩，耐心地指導著我這個初學者，讓我少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

第三段評價： 老實說，我是在朋友的推薦下購買瞭這本書，抱著試一試的心態。沒想到，這本書的內容真的給瞭我很多驚喜。它不僅僅是關於SQL Server本身的介紹，更重要的是，它強調瞭“商業智能”這個概念是如何在SQL Server的平颱上實現的。書中對商業智能的整個生命周期進行瞭詳盡的剖析，從數據采集、存儲，到數據分析、決策支持，每一個環節都進行瞭深入的探討。我特彆欣賞作者在講解數據挖掘算法時，並沒有僅僅停留在理論層麵，而是結閤SQL Server的實際應用，講解瞭如何通過T-SQL語句來實現這些算法。這對於我這種偏重實操的開發者來說，簡直是福音。書中的案例也十分豐富，覆蓋瞭金融、零售、醫療等多個行業，讓我能夠看到不同行業是如何利用SQL Server進行數據挖掘和商業智能建設的。我通過書中的案例，學會瞭如何構建一個簡單的數據倉庫，如何進行用戶行為分析，如何通過關聯規則發現潛在的銷售機會。這些知識對我日常工作提供瞭非常大的幫助。總而言之，這本書是一本非常實用的工具書，它能夠幫助讀者快速掌握SQL Server在商業智能領域的應用，並提升解決實際業務問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

第一段評價： 這本書，嗯，怎麼說呢，它真的為我打開瞭一個全新的視角。我之前一直覺得數據分析就是Excel加一些基礎的統計方法，頂多用Python寫點腳本。但讀完這本書，我纔意識到，原來SQL Server這個強大的數據庫管理係統，竟然還能承載如此豐富的商業智能功能。作者的講解非常細緻，從最基礎的安裝配置，到各種數據倉庫、數據集市的搭建思路，再到數據清洗、轉換的流程，都描述得井井有條。尤其令我印象深刻的是，書中花瞭大量篇幅講解如何利用SQL Server內置的數據挖掘算法，比如聚類、分類、關聯規則等，來發現隱藏在海量數據中的商業價值。我一直睏惑於如何從一堆零散的數據中提煉齣有意義的洞察，這本書提供瞭非常實用的方法和工具。書中的案例也非常貼近實際業務場景，比如銷售預測、客戶細分、欺詐檢測等，讓我能夠親手實踐，將理論知識轉化為技能。雖然有些案例的代碼需要我花點時間去理解和調試，但這正是學習的樂趣所在。總的來說，這本書對於想要深入瞭解SQL Server在商業智能領域應用，並希望提升數據分析能力的讀者來說，絕對是值得入手的一本好書。它不僅提供瞭技術上的指導，更重要的是，它教會瞭我如何思考數據，如何用數據驅動決策。

評分☆☆☆☆☆

第四段評價： 這本書的內容非常紮實，作者在數據挖掘和商業智能領域的造詣可見一斑。我一直對如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息感到睏惑，而這本書為我提供瞭一個係統性的解決方案。它從數據的收集、清洗、轉換，到建模、分析、展現，每一個環節都進行瞭詳細的闡述。我尤其喜歡書中關於數據預處理的章節，作者詳細講解瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行數據標準化和歸一化，這些都是進行有效數據挖掘的基礎。在數據建模方麵，作者介紹瞭多種常用的數據挖掘算法，比如決策樹、神經網絡、迴歸分析等，並且講解瞭如何在SQL Server中實現這些算法。最讓我印象深刻的是，書中提供的案例非常具有代錶性，能夠讓我清晰地看到數據挖掘和商業智能在實際業務中的應用。我通過書中的案例，學會瞭如何進行客戶流失預測，如何進行營銷活動效果評估，以及如何構建一個簡單的推薦係統。這本書的優點在於，它不僅提供瞭理論知識，更重要的是，它提供瞭大量的實踐指導，讓我能夠學以緻用。

評分☆☆☆☆☆

第五段評價： 這本書是一本非常好的SQL Server數據挖掘和商業智能入門教材。作者的講解深入淺齣，語言通俗易懂，即使是沒有太多數據挖掘背景的讀者也能夠輕鬆理解。我特彆喜歡書中關於數據倉庫和數據集市設計的章節，作者詳細講解瞭如何根據業務需求來設計數據模型，如何進行維度建模，以及如何使用SQL Server的工具來實現這些設計。書中的案例也非常精彩，讓我能夠看到數據挖掘和商業智能在實際業務中的應用。我通過書中的案例，學會瞭如何進行銷售數據分析，如何進行客戶畫像，以及如何進行風險評估。我發現，這本書不僅能夠幫助我掌握SQL Server的數據挖掘和商業智能功能，更重要的是，它能夠幫助我培養數據分析的思維方式。我覺得這本書的優點在於，它不僅提供瞭理論知識，更重要的是，它提供瞭大量的實踐指導，讓我能夠學以緻用。總而言之，這本書是一本非常值得推薦的SQL Server數據挖掘和商業智能入門教材。

評分☆☆☆☆☆

很好的參考書。工作中正好用到。活動價格神瞭。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書 需要

評分☆☆☆☆☆

正品圖書，還有蛋蛋的書香味，內容也還可以，適閤入門選手

評分☆☆☆☆☆

很好!

評分☆☆☆☆☆

一般般

評分☆☆☆☆☆

還沒看，書的質量還不錯

評分☆☆☆☆☆

SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰

評分☆☆☆☆☆

很不錯，實用

評分☆☆☆☆☆

我的前半生裏的數據分析工作還不錯，也學習一下這方麵的知識。