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出版者:电子工业

作者:朱德利

出品人:

页数:383

译者:

出版时间:2007-10

价格:46.00元

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isbn号码:9787121050152

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SQL Server 2005 数据挖掘与商业智能完全解决方案 本书专注于 SQL Server 2005 平台下，构建和实现端到端数据挖掘与商业智能（BI）解决方案的全面技术指南。 深入剖析 SQL Server 2005 体系结构中的各项核心组件，旨在为数据库管理员、BI 开发人员和数据分析师提供一套可操作、可落地的实施蓝图。 第一部分：商业智能基础与数据仓库设计 本部分奠定了构建有效 BI 系统的基础。详细阐述了商业智能的战略意义、技术栈演进，以及 SQL Server 2005 在 BI 领域所扮演的角色。 数据仓库（DW）理论与实践： 全面介绍数据仓库的设计范式，重点讲解 Kimbal 的维度建模方法（星型模型、雪花模型）和 Inmon 的范式化设计理念。对比两种方法的优劣，指导读者根据业务需求选择最合适的建模技术。 SQL Server 2005 数据库优化与基础架构： 探讨如何为 BI 工作负载优化底层关系型数据库（RDBMS）的性能。内容涵盖索引策略优化（聚集/非聚集索引、位图索引）、分区技术在大型数据集上的应用，以及存储过程和视图的性能调优技巧。 ETL 流程设计与实施（SSIS 基础）： 详细解析 SQL Server Integration Services (SSIS) 的核心概念和组件。从数据源连接器的配置，到数据转换（如查找、合并、数据清洗）的详细步骤。特别关注如何设计健壮的、可恢复的 ETL 流程，包括事务管理和错误日志记录机制。 第二部分：数据挖掘核心技术与模型构建 本部分聚焦于利用 SQL Server Analysis Services (SSAS) 强大的数据挖掘引擎，将原始数据转化为可预测的商业洞察。 OLAP 多维建模（SSAS）： 深入讲解如何使用多维表达式（MDX）语言构建高效的 OLAP 数据立方体。内容涵盖维度设计、层次结构定义、计算成员、KPI（关键绩效指标）的创建与部署。重点演示如何通过聚合设计显著提升查询性能。 数据挖掘基础理论与算法选型： 介绍数据挖掘的基本流程（CRISP-DM 方法论）。详细剖析 SQL Server 2005 内置的主要数据挖掘算法，包括： 分类与预测： 决策树（Decision Trees）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）在客户流失预测中的应用。 聚类分析： K-均值（K-Means）算法在市场细分中的实施细节。 关联规则挖掘： 购物篮分析（Association Rules）的应用场景与参数调优。 时间序列分析： 适用于需求预测的 ARIMA 模型部署。 模型训练、评估与钻取： 详细指导如何使用 DMX（Data Mining Extensions）语言或图形界面工具进行模型训练。讲解如何使用准确率、召回率、提升图等工具对模型性能进行科学评估，并展示如何将挖掘结果集成回数据仓库进行后续分析。 第三部分：报告与可视化 – 商业智能前端呈现 本部分专注于如何将分析结果以直观、交互的方式呈现给最终用户，这是 BI 价值变现的关键环节。 SQL Server Reporting Services (SSRS) 权威指南： 完整覆盖 SSRS 2005 的架构部署、报表生命周期管理。 报表设计与数据源管理： 讲解如何连接到关系型数据库和 OLAP 多维数据源，设计复杂的 Tablix 报表结构。 报表参数化与交互性： 实施钻取（Drill-Through）、钻过（Drill-Down）功能，设计动态参数报表，以满足不同角色的信息需求。 报表部署与订阅： 详细说明报表服务器的配置、安全模型设置，以及如何配置定期发送的报表订阅。 高级可视化与自定义报告： 探讨利用 .NET 技术（如 C）结合 Report Builder 或第三方控件，扩展 SSRS 的可视化能力，实现更复杂的图表和仪表盘设计。 Excel 作为 BI 客户端： 演示如何利用 Office 2003/2007 套件中的 PivotTable 和 Power Pivot（若适用，强调与SSAS的直接连接），实现即席查询和数据探索，并安全地发布到 SharePoint 门户。 第四部分：管理、性能调优与安全集成 本部分面向系统架构师和运维人员，确保 BI 系统的稳定运行和数据安全。 SSIS 部署与管理： 深入 SSIS 包的部署模型（包级别与项目级别），配置服务器环境，并使用 SQL Server Agent 调度复杂的批处理作业。讲解作业依赖关系、故障转移和日志记录的最佳实践。 SSAS 性能监控与维护： 讲解如何监控立方体处理时间、查询性能，并实施定期的缓存刷新策略。介绍度量值组（Measure Group）的优化技术，如延迟加权和分区策略。 BI 系统的安全框架： 构建多层次安全模型。包括数据库层面的权限控制、SSAS 角色的定义（行级别安全）、SSRS 报表文件夹和数据源的安全配置。确保敏感数据只对授权用户可见。 本书结构严谨，理论结合海量实战案例，是驾驭 SQL Server 2005 完整 BI 技术栈的必备参考书。

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商业智能的最终目标是将数据转化为可操作的洞察，帮助企业做出更明智的决策。在我看来，这不仅仅是技术层面的问题，更涉及到业务流程的理解和应用。这本书能否提供一些将SQL Server数据挖掘技术与实际商业场景相结合的案例分析？例如，在市场营销领域，如何利用数据挖掘来识别潜在客户、预测客户流失；在销售领域，如何分析销售趋势，优化库存管理；在风险管理领域，如何识别欺诈行为，评估信用风险。我非常期待能够看到书中通过具体的例子，展示SQL Server如何赋能企业解决这些实际业务挑战，从而提升运营效率和盈利能力。

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数据挖掘和商业智能的实施，离不开对数据的深度理解和有效管理。这本书在数据准备、清洗和转换方面是否会提供实用的指导？在构建数据挖掘模型之前，数据的质量直接影响到最终的结果。我希望书中能够详细讲解如何利用SQL Server的工具来处理脏数据、缺失值，如何进行特征工程，以及如何将原始数据转化为适合挖掘算法的格式。同时，对于数据仓库的设计和构建，以及ETL（Extract, Transform, Load）过程的优化，我也希望能有更深入的了解。

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我一直对数据挖掘的核心技术感到好奇，尤其是在SQL Server 2005这个特定版本中，它提供了哪些独特的工具和方法来实现这一点。诸如聚类、关联规则、决策树、时间序列分析等这些经典的数据挖掘算法，在SQL Server中是如何被实现和优化的？我特别希望能够深入了解SQL Server Analysis Services (SSAS) 的强大功能，它不仅仅是一个OLAP多维数据集引擎，更是承载了数据挖掘算法实现的关键平台。这本书能否详细介绍如何利用SSAS来构建和部署数据挖掘模型？例如，如何有效地选择和预处理数据，如何根据业务需求选择最适合的挖掘算法，以及如何对挖掘结果进行有效的解释和评估。我也很关心书中是否会涉及一些性能优化的技巧，毕竟在处理大规模数据集时，效率是至关重要的。

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SQL Server 2005作为一款相对较早的版本，其在数据挖掘和商业智能方面的实践经验积累是非常宝贵的。虽然现在有更新的版本，但理解2005版本的一些核心概念和实现方式，对于打下坚实的基础依然具有重要意义。我希望这本书能够深入浅出地讲解这些内容，即使是初学者也能够逐步掌握。而且，通过学习2005版本，我也能更好地理解后续版本在这些功能上的演进和发展。

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作为一本“完全解决方案”的书籍，我期望它能够涵盖从需求分析到最终报表呈现的整个BI生命周期。这意味着，书中不仅要讲技术，更要讲方法论。如何进行BI项目的规划和管理？如何与业务部门进行有效的沟通，确保BI解决方案能够真正满足他们的需求？如何评估BI项目的ROI（投资回报率）？这些宏观层面的内容，对于成功实施BI项目同样至关重要。

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这本书的标题就足够吸引人了，《SQL Server 2005数据挖掘与商业智能完全解决方案》。我一直对如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为切实可行的商业决策非常感兴趣。随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理和分析方法已经显得力不从心。商业智能（BI）的理念应运而生，它不仅仅是报表和仪表盘，更是一种战略性的思维模式，一种能够驱动企业优化运营、提升竞争力的强大工具。而SQL Server作为业界领先的数据库平台，其在数据挖掘和商业智能方面的能力更是备受瞩目。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往SQL Server数据挖掘和BI世界的大门。我期望能够在这本书中找到系统性的知识体系，从基础概念的讲解，到高级算法的应用，再到实际案例的剖析，能够让我对SQL Server在BI领域的应用有一个全面的认识。

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一本优秀的图书，除了知识的传授，更应该能够激发读者的学习兴趣，并提供实践的动力。我希望这本书能够通过生动的语言、清晰的逻辑和丰富的图示，让枯燥的技术知识变得鲜活起来。同时，书中提供的示例代码和练习题，能否让我亲自动手操作，从而加深对知识的理解和掌握，最终能够独立运用SQL Server完成复杂的数据挖掘和BI项目。

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除了核心的数据挖掘算法和BI工具，这本书是否会涉及一些更高级的主题，例如预测建模、文本挖掘、空间数据挖掘等？随着业务场景的日益复杂，对数据挖掘的需求也越来越多样化。我希望能够在这本书中找到关于如何利用SQL Server来解决这些更具挑战性的数据分析问题的线索。同时，对于模型的部署和集成，以及如何将挖掘结果融入到企业的日常运营流程中，我也希望能有更详细的介绍。

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SQL Server 2005的出现，标志着微软在数据平台领域向前迈进了一大步。对于数据挖掘和商业智能而言，它带来了哪些革命性的变化？我尤其想知道，相较于之前的版本，SQL Server 2005在数据挖掘算法的丰富性、挖掘模型的性能、报表和仪表盘的交互性方面有哪些显著的提升。这本书是否会深入讲解SQL Server Reporting Services (SSRS) 的功能，如何通过SSRS创建出美观、易于理解的报表和仪表盘，并与SSAS的数据挖掘结果进行无缝集成，从而为决策者提供直观的数据洞察？

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我特别关注数据安全和隐私保护在数据挖掘和商业智能过程中的重要性。在利用敏感数据进行分析时，如何确保数据的合规性和安全性是必须考虑的因素。这本书是否会涉及SQL Server在数据权限管理、数据加密、审计等方面的功能，以及在实施BI项目时，如何遵循相关的数据保护法规？这对我来说是一个非常关键的考量点。

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