商务智能与数据挖掘Microsoft SQL Server应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
《商务智能与数据挖掘Microsoft SQL Server应用》主要讨论数据挖掘技术的基本原理与应用，可以解决企业运营中遇到的各种问题，并介绍了SQL Server 2005 处理这些问题的方法。内容主要包括数据仓库、数据挖掘中的主要方法、SQL Server 2005 中的商业智能与数据挖掘功能、决策树模型、聚类分析、神经网络模型和时间序列模型等，并配有相关的范例分析与实例练习。
作者简介
目录信息
读后感
怎么说呢，在没有抱太大期望的情况下读的这本书，谢邦昌老头子还是让我有点小小的失望。本书在SQL Server2005环境下分析了几个案例，作为一般性了解或者基本应用还成，深入学习就算了吧。另外，例子分析冗余太多，操作步骤大段重复。
评分怎么说呢，在没有抱太大期望的情况下读的这本书，谢邦昌老头子还是让我有点小小的失望。本书在SQL Server2005环境下分析了几个案例，作为一般性了解或者基本应用还成，深入学习就算了吧。另外，例子分析冗余太多，操作步骤大段重复。
评分怎么说呢，在没有抱太大期望的情况下读的这本书，谢邦昌老头子还是让我有点小小的失望。本书在SQL Server2005环境下分析了几个案例，作为一般性了解或者基本应用还成，深入学习就算了吧。另外，例子分析冗余太多，操作步骤大段重复。
评分怎么说呢，在没有抱太大期望的情况下读的这本书，谢邦昌老头子还是让我有点小小的失望。本书在SQL Server2005环境下分析了几个案例，作为一般性了解或者基本应用还成，深入学习就算了吧。另外，例子分析冗余太多，操作步骤大段重复。
评分怎么说呢，在没有抱太大期望的情况下读的这本书，谢邦昌老头子还是让我有点小小的失望。本书在SQL Server2005环境下分析了几个案例，作为一般性了解或者基本应用还成，深入学习就算了吧。另外，例子分析冗余太多，操作步骤大段重复。
用户评价
对于一个已经对T-SQL比较熟悉，但在“智能化”分析方面感到迷茫的读者而言，这本书提供了一个绝佳的过渡桥梁。我过去常常在网上零散地搜索关于决策支持系统（DSS）和数据仓库（DW）的知识，结果往往是看到一半概念，一半代码，最后什么都记不住。这本书的厉害之处在于，它将“BI”和“挖掘”的流程，用SQL Server的特定组件串联了起来，形成了一个完整的、可复现的体系。我特别赞赏它对数据质量管理（DQM）的强调。在做任何挖掘工作之前，数据质量是决定成败的关键，而这本书通过SQL Server的内置工具链，展示了如何从源头开始控制和监控数据的准确性。这不仅仅是教会你如何写查询，更是教会你如何像一个数据架构师一样思考问题。从数据抽取到转换（ETL，虽然可能没有深入到SSIS的细节，但核心思想是贯穿的），再到最终的模型部署，每一步都让人感到逻辑清晰、步步为营。
评分说实话，这本书的侧重点非常清晰，就是围绕着SQL Server的生态系统来构建整个数据分析和挖掘的流程。对于那些希望快速将理论知识转化为生产力的人来说，它提供了一个非常扎实的蓝图。我个人比较关注的是如何将挖掘模型的结果有效地嵌入到日常的业务决策中，而不是停留在实验室阶段。这本书在这方面的衔接做得相当不错。它详细介绍了如何使用SQL Server的内置分析函数，比如预测和聚类，然后是如何通过报表服务（SSRS）或者Power BI（虽然书里可能更侧重于SSRS的集成）将这些洞察可视化。我最喜欢的一点是，它并没有将数据挖掘视为一个独立的、神秘的学科，而是把它融入到数据库管理的日常维护和优化之中。当你理解了底层的数据结构和查询优化，自然就能更有效地设计你的挖掘流程，避免了许多初学者常犯的“数据孤岛”和“模型失真”的错误。它更像是一本“如何用好你手头已有的工具”的秘籍，而不是让你去学习一套全新的、陌生的技术栈。
评分这本书拿到手的时候，我其实是带着一点期待又有点忐忑的。毕竟书名里“商务智能”和“数据挖掘”这些词汇听起来就很高大上，感觉像是要啃一本厚厚的理论教材。没想到翻开之后，发现它的结构安排得还挺实用的。作者没有一味地堆砌晦涩难懂的公式和模型，而是把重点放在了如何利用Microsoft SQL Server这个工具来实现这些高级功能。这一点对我这个日常工作中经常和SQL打交道的技术人员来说，简直是太友好了。我尤其欣赏它在讲解数据清洗和预处理环节的细致程度，很多工具自带的功能如果不用到极致，其实效果大打折扣，这本书就像一个高手在手把手教你如何把SQL Server的潜力榨干。比如，它对窗口函数在复杂报表构建中的应用讲解得非常透彻，我尝试按照书中的步骤，解决了我们部门一个困扰已久的月度趋势分析难题，效率一下子提升了好几个档次。那种亲手解决实际问题的成就感，有一半功劳要归于这本书清晰的实战指导。
评分坦白讲，市面上很多关于“数据挖掘”的书籍，往往是理论大于实践，或者过度侧重于开源工具如Python/R的生态。这本书选择聚焦于Microsoft SQL Server，无疑是抓住了企业级应用的一个巨大痛点——许多企业的核心数据仍然存放在SQL Server的环境中，如何不迁移平台，最大化利用现有投资，是迫切需要解决的问题。这本书提供的方案就是基于SQL Server自身的能力。我个人认为它在解释如何构建预警机制和异常检测方面非常出色，尤其是在利用SQL Server的聚合和窗口函数进行实时或近实时的数据监控时。它让你明白，即使不引入复杂的机器学习框架，仅仅依靠强大的数据库引擎和精妙的SQL逻辑，也能实现相当有效的业务预警。这本书就像一位资深的数据库管理员兼BI专家，为你揭示了SQL Server在处理现代数据挑战时隐藏的“内力”，非常值得那些在微软技术栈中深耕的专业人士收藏和研读。
评分阅读体验上，这本书的语言风格是那种典型的技术书籍的严谨与务实相结合的类型。它很少有花里胡哨的描述，每一个章节都像是在搭建一个具体的应用场景。我印象特别深的是关于时间序列分析那部分，它没有直接跳到复杂的ARIMA模型，而是先从SQL Server的日期和时间函数入手，教你如何准确地提取和聚合周期性数据，这是进行任何时间分析的基础。这种“地基打牢再盖楼”的教学思路，让我感觉每学到一个新知识点都是稳固的。当然，对于纯粹的理论研究者来说，这本书的深度可能略显不足，因为它始终锚定在SQL Server这个平台上。但反过来说，正是这种限制，使得它能提供高度可操作性的指导。我甚至在书的某个章节的示例代码中发现了一个我们公司内部系统中也存在的潜在性能瓶颈，书中的优化建议立马就派上了用场，这让我觉得物超所值，它提供的知识具有极强的现实穿透力。
评分不知道是不是受另一本书的影响，反正感觉这本书讲得不好，让人看不下去的感觉。
评分可作为一本SQL2005入门级别的参考书。一个算法讲了一章，有点儿注水倾向，并且有些实验我很怀疑是怎么做出截图上的结果的。
评分可作为一本SQL2005入门级别的参考书。一个算法讲了一章，有点儿注水倾向，并且有些实验我很怀疑是怎么做出截图上的结果的。
评分可作为一本SQL2005入门级别的参考书。一个算法讲了一章，有点儿注水倾向，并且有些实验我很怀疑是怎么做出截图上的结果的。
评分可作为一本SQL2005入门级别的参考书。一个算法讲了一章，有点儿注水倾向，并且有些实验我很怀疑是怎么做出截图上的结果的。
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