Implementing Data Mining Algorithms in Microsoft SQL Server (Advances in Management Information) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:WIT Press

作者:C. L. Curotto

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2005-10-04

價格:USD 198.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781845640378

叢書系列:

圖書標籤:

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

數據挖掘的深度探索：在SQL Server環境中實現算法的實戰指南 本書深入剖析瞭在Microsoft SQL Server環境中實現和應用主流數據挖掘算法的復雜過程。通過係統性的講解和詳實的示例，本書旨在為數據分析師、數據庫管理員以及任何希望利用SQL Server強大的數據挖掘功能來驅動業務洞察的專業人士提供一份不可或缺的實戰手冊。 核心內容概覽： 本書將帶領讀者一步步深入到SQL Server內置的數據挖掘工具和技術中。我們將從基礎的概念入手，逐步構建對數據挖掘流程的全麵理解，包括數據準備、特徵選擇、模型構建、模型評估以及模型部署等關鍵階段。 數據預處理與探索性數據分析： 在任何數據挖掘項目開始之前，對數據進行有效的預處理和探索至關重要。本書將詳細介紹如何在SQL Server中執行數據清洗、轉換、缺失值處理、異常值檢測以及數據采樣等操作，確保數據質量為後續的算法應用打下堅實基礎。我們將重點探討如何利用SQL Server的T-SQL語言和數據挖掘的內置功能進行高效的數據探索，識彆數據模式和潛在的關聯。 經典數據挖掘算法的實現： 本書將聚焦於幾種最常用且威力強大的數據挖掘算法，並詳細闡述它們在SQL Server中的具體實現細節。 分類算法： 我們將深入探討決策樹、樸素貝葉斯、支持嚮量機（SVM）以及邏輯迴歸等分類算法。讀者將學習如何利用SQL Server的Data Mining Extensions (DMX) 語言構建和訓練這些模型，理解不同算法的原理、適用場景以及如何解釋其輸齣結果。例如，我們將演示如何使用決策樹模型預測客戶流失，或利用樸素貝葉斯進行垃圾郵件過濾。 聚類算法： 本書將詳細講解K-Means、K-Medoids以及DBSCAN等聚類算法。讀者將掌握如何在SQL Server中應用這些算法對數據進行分組，識彆相似的數據點，從而發現隱藏的市場細分或用戶群體。我們將通過實例展示如何利用聚類結果來優化營銷策略或改善産品推薦。 關聯規則挖掘： Apriori算法是關聯規則挖掘的經典之作。本書將深入解析Apriori算法的原理，並指導讀者如何在SQL Server中實現該算法，挖掘數據之間的有趣關聯，例如“購買瞭A商品的顧客也很可能購買B商品”。我們將討論如何設定支持度和置信度閾值，並解釋這些關聯規則在零售、電商等領域的實際應用價值。 迴歸分析： 綫性迴歸和邏輯迴歸是常用的預測模型。本書將指導讀者如何在SQL Server中構建和使用這些模型進行預測。我們將探討如何處理連續型目標變量，並進行模型評估，例如R-squared、RMSE等指標的使用。 SQL Server數據挖掘的集成與工作流： 本書不僅關注單個算法的實現，更強調如何將這些算法集成到SQL Server的數據挖掘工作流程中。我們將詳細介紹SQL Server Data Mining項目、數據挖掘模型（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) 來管理和操作這些對象。 模型評估與優化： 構建模型隻是第一步，如何有效地評估模型的性能並進行優化是項目成功的關鍵。本書將介紹多種模型評估技術，包括混淆矩陣、準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，並指導讀者如何在SQL Server中生成和解讀這些評估指標。此外，我們還將探討如何通過調整參數、特徵工程以及組閤模型等方式來提升模型的預測能力。 實際應用場景與最佳實踐： 為瞭讓讀者更好地理解數據挖掘算法的應用，本書將結閤實際的商業場景進行講解，例如客戶細分、欺詐檢測、推薦係統、銷售預測、風險評估等。每個案例都將從業務需求齣發，詳細展示數據挖掘的完整過程，從數據準備到模型部署。本書還將分享在SQL Server環境中進行數據挖掘的最佳實踐，包括性能調優、模型的可解釋性以及如何將挖掘結果轉化為可操作的業務洞察。 本書的目標讀者： 希望在SQL Server環境中實施數據挖掘項目的數據庫管理員和開發人員。 希望利用SQL Server的數據挖掘功能來分析業務數據、發現隱藏模式的數據分析師和商業智能專業人士。 希望深入理解數據挖掘算法並在實際工作中應用它們的技術人員。 對大數據分析和機器學習感興趣的學生和研究人員。 通過閱讀本書，您將能夠自信地運用SQL Server強大的數據挖掘工具，將原始數據轉化為有價值的商業洞察，從而在競爭激烈的商業環境中獲得優勢。本書是一本注重實踐、細節豐富、能夠幫助您掌握SQL Server數據挖掘核心技術的權威指南。

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