Implementing Data Mining Algorithms in Microsoft SQL Server (Advances in Management Information) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:WIT Press

作者:C. L. Curotto

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-10-04

价格:USD 198.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781845640378

丛书系列:

图书标签:

• Data Mining
• SQL Server
• Algorithms
• Machine Learning
• Data Analysis
• Business Intelligence
• Database
• Microsoft
• Information Management
• Predictive Analytics

数据挖掘的深度探索：在SQL Server环境中实现算法的实战指南 本书深入剖析了在Microsoft SQL Server环境中实现和应用主流数据挖掘算法的复杂过程。通过系统性的讲解和详实的示例，本书旨在为数据分析师、数据库管理员以及任何希望利用SQL Server强大的数据挖掘功能来驱动业务洞察的专业人士提供一份不可或缺的实战手册。 核心内容概览： 本书将带领读者一步步深入到SQL Server内置的数据挖掘工具和技术中。我们将从基础的概念入手，逐步构建对数据挖掘流程的全面理解，包括数据准备、特征选择、模型构建、模型评估以及模型部署等关键阶段。 数据预处理与探索性数据分析： 在任何数据挖掘项目开始之前，对数据进行有效的预处理和探索至关重要。本书将详细介绍如何在SQL Server中执行数据清洗、转换、缺失值处理、异常值检测以及数据采样等操作，确保数据质量为后续的算法应用打下坚实基础。我们将重点探讨如何利用SQL Server的T-SQL语言和数据挖掘的内置功能进行高效的数据探索，识别数据模式和潜在的关联。 经典数据挖掘算法的实现： 本书将聚焦于几种最常用且威力强大的数据挖掘算法，并详细阐述它们在SQL Server中的具体实现细节。 分类算法： 我们将深入探讨决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）以及逻辑回归等分类算法。读者将学习如何利用SQL Server的Data Mining Extensions (DMX) 语言构建和训练这些模型，理解不同算法的原理、适用场景以及如何解释其输出结果。例如，我们将演示如何使用决策树模型预测客户流失，或利用朴素贝叶斯进行垃圾邮件过滤。 聚类算法： 本书将详细讲解K-Means、K-Medoids以及DBSCAN等聚类算法。读者将掌握如何在SQL Server中应用这些算法对数据进行分组，识别相似的数据点，从而发现隐藏的市场细分或用户群体。我们将通过实例展示如何利用聚类结果来优化营销策略或改善产品推荐。 关联规则挖掘： Apriori算法是关联规则挖掘的经典之作。本书将深入解析Apriori算法的原理，并指导读者如何在SQL Server中实现该算法，挖掘数据之间的有趣关联，例如“购买了A商品的顾客也很可能购买B商品”。我们将讨论如何设定支持度和置信度阈值，并解释这些关联规则在零售、电商等领域的实际应用价值。 回归分析： 线性回归和逻辑回归是常用的预测模型。本书将指导读者如何在SQL Server中构建和使用这些模型进行预测。我们将探讨如何处理连续型目标变量，并进行模型评估，例如R-squared、RMSE等指标的使用。 SQL Server数据挖掘的集成与工作流： 本书不仅关注单个算法的实现，更强调如何将这些算法集成到SQL Server的数据挖掘工作流程中。我们将详细介绍SQL Server Data Mining项目、数据挖掘模型（DM）和挖掘集（Mining Set）的概念，以及如何使用SQL Server Management Studio (SSMS) 和SQL Server Data Tools (SSDT) 来管理和操作这些对象。 模型评估与优化： 构建模型只是第一步，如何有效地评估模型的性能并进行优化是项目成功的关键。本书将介绍多种模型评估技术，包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并指导读者如何在SQL Server中生成和解读这些评估指标。此外，我们还将探讨如何通过调整参数、特征工程以及组合模型等方式来提升模型的预测能力。 实际应用场景与最佳实践： 为了让读者更好地理解数据挖掘算法的应用，本书将结合实际的商业场景进行讲解，例如客户细分、欺诈检测、推荐系统、销售预测、风险评估等。每个案例都将从业务需求出发，详细展示数据挖掘的完整过程，从数据准备到模型部署。本书还将分享在SQL Server环境中进行数据挖掘的最佳实践，包括性能调优、模型的可解释性以及如何将挖掘结果转化为可操作的业务洞察。 本书的目标读者： 希望在SQL Server环境中实施数据挖掘项目的数据库管理员和开发人员。 希望利用SQL Server的数据挖掘功能来分析业务数据、发现隐藏模式的数据分析师和商业智能专业人士。 希望深入理解数据挖掘算法并在实际工作中应用它们的技术人员。 对大数据分析和机器学习感兴趣的学生和研究人员。 通过阅读本书，您将能够自信地运用SQL Server强大的数据挖掘工具，将原始数据转化为有价值的商业洞察，从而在竞争激烈的商业环境中获得优势。本书是一本注重实践、细节丰富、能够帮助您掌握SQL Server数据挖掘核心技术的权威指南。

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