数据挖掘原理与应用

出版时间：2010-7  出版社：清华大学出版社  作者：（美）迈克伦南，（美）唐朝晖，（美）克里沃茨 著，董艳，程文俊 译  页数：492  
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前言

数据挖掘，作为商业智能（Business Intelligence）实现的最深层次，在商业智能解决方案的体系中占据着重要的位置。数据库中存在的是数据，对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书，他们需要的是可以更容易理解的信息。那么，我们以前如何解决这个矛盾的呢？一般的答案是报表系统。简单地说，业务人员看到的是美观的界面，便捷的操作，鼠标点击后，报表系统生成SQL语句，数据库服务器收到以后，返回所需要的信息。不错，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。现在国外的企业，大部分已经进入了更深层次的商业智能，叫做数据分析，即基于多维数据库的在线分析系统（OLAP）。还有一些企业已经开始进入更深层次的商业智能，叫做数据挖掘。从广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，报表、多维分析和深度的挖掘都是挖掘数据的手段。但是，从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集，然后建立特定的挖掘模型，利用这些数据集训练模型，最后利用模型找出的知识模式进行预测，从而辅助决策工作。过去，谈起数据挖掘，大家想到的往往是那些专业数学家、统计学家，一般的技术人员和业务人员望而却步。现在，随着IT技术的发展和工业化，SQL server2008提炼了上述的各种复杂知识，加工成友好的视窗工具，嵌入到分析服务（Aaaalysis Services）中，使得数据挖掘的用户扩展到了大量的开发者人群，甚至是经过培训的业务人员。它使我们的员工和程序变得更聪明了。我在国外学习、工作了多年之后，深感商业智能即将成为未来几年IT领域的核心价值，因此从2003开始创建了北京迈思奇科技有限公司，致力于将国外的先进BI技术和工具引进国内，帮助国内的企业提高数据分析效率、增强竞争实力。公司成立六年来，与微软密切合作，通过数百次讲座和培训，为企业培养BI专业人员；同时，在承担BI项目开发的过程中，公司也积累了优秀的团队和丰富的项目案例，创立了国内一流的数据挖掘品牌。

内容概要

SQL Server数据挖掘是业界使用最广泛的数据挖掘服务器。企业用户(甚至学术专家和科学家)都采用SQL Server数据挖掘技术，因为这种技术的可伸缩性很强，容易获得，功能广泛，并且易于使用。    SQL Server的2008版本在数据挖掘方面有了令人兴奋的新改进，本书是SQL Server数据挖掘方面的经典之作，介绍了如何掌握最新功能，是部署和使用SQL Server数据挖掘技术的实用指南。    本书的作者团队首先介绍了使用SQL Server 2008数据挖掘所需的工具、技术和概念，然后全面讨论了SQL Server 2008数据挖掘算法的细节，以及如何把SQL Server数据挖掘技术与SQL Server Business Intelligence(BI)套件的其他部分集成起来，扩展SQL Server数据挖掘技术，以满足自己的需要。本书中详尽而实用的示例清晰地解释了如何利用SQL Server 2008构建成功的数据挖掘解决方案。

作者简介

作者：（美国）迈克伦南（Jamie MacLennan） （美国）唐朝晖（ZhaoHui Tang） （美国）克里沃茨（Bogdan Crivat） 译者：董艳 程文俊 合著者：杨大川Jamie Mac Lennan，Microsoft公司SQL Server Analysis Services事业部的。位开发主管。他在SQL Server数据挖掘方面有超过25项专利，并且编写了大量关于SQL Server数据挖掘技术的著作。唐朝晖(ZhaoHui Tang)，Microsoft ad Center实验室的团队项目经理，Microsoft Keyword Services Platform的发明人。Bogdan Crivat，Microsoft公司SQL Server Analysis Services的资深软件设计工程师，主要研究方向是数据挖掘平台。审校者简介：杨大川，中国科学院软件学院兼职教授，毕业于美国纽约州立大学布法罗分校计算机系，曾担任美国硅谷Annuncio Software等公司的首席工程帅。归国后，2003年创办了北京迈思奇科技有限公司并担任技术总监，为国内外多家人中型企业提供商业智能咨询和项目实施服务，并逐渐从高新技术外包开发走向了自主知识产权产品的研发道路。曾荣获微软全球最有价值专家（MVP）称号，并于2008年荣获“中关村年度优秀创业留学人员”称号。

书籍目录

第一章  SQL Server 2008数据挖掘介绍第二章  用Microsoft Excel 2007进行数据挖掘第三章  数据挖掘概念与DMX第四章  使用SQL Server进行数据挖掘第五章  使用Office 2007执行数据挖掘过程第六章  Microsoft贝叶斯算法第七章  Microsoft决策树算法第八章  Microsoft时序算法第九章  Microsoft聚类算法第十章  Microsoft序列聚类算法第十一章  Microsoft关联规则算法第十二章  Microsoft神经网络算法和逻辑回归算法第十三章  挖掘OLAP立方体第十四章  SQL Server集成服务数据挖掘第十五章  SQL Server数据挖掘的体系结构第十六章  SQL Server数据挖掘编程第十七章  扩展SQL Server数据挖掘第十八章  实现Web交叉销售应用程序第十九章  总结与其他资源附录A  数据集附录B  支持的函数附录C  学习资源

章节摘录

插图：

用户评论 (总计53条)

•   本书首先介绍了使用SQL Server 2008数据挖掘所需的工具、技术和概念，然后全面讨论了SQL Server 2008数据挖掘算法的细节，以及如何把SQL Server数据挖掘技术与SQL Server Business Intelligence(BI)套件的其他部分集成起来，扩展SQL Server数据挖掘技术，以满足自己的需要。
•   SQL Serer2008(R2)数据挖掘中文著作中最好的一本。
•   数据挖掘方面的经典教材。值得一看。
•   数据挖掘原理与应用 很好
•   最近公司产品需要写数据挖掘的知识。拿着本基于sqlserver 2008的数据挖掘的应用。希望对自己有帮助
•   强烈推荐，是一本理解理论的很好的入门级教材，同时也是一本SQLServer数据挖掘的深入教材
•   不错的一本书，对学到了很多excel挖掘的知识
•   很经典的书，可惜装箱的时候压坏了几页，希望当当注意操作时候的规范性
•   可惜版本太老了
•   书很好，纸质不错，字迹清晰，就是运送过程有点折
•   特价期间买的书，书不错，看着很好，快的也挺快的！
•   好书，值得看看。理论实践结合的书不多。
•   一本很棒的书，值得你读一读！~
•   学了一段时间，基本上入门了。
•   还没看 好像不错的样子
•   感觉还不错，可能没有达到我的要求，送货太慢了
•   看了这么多觉得挺好
•   书挺好的，就是翻译的一般，可以和英文版的对照着看。
•   是一本SQL Server 2008数据挖掘入门的好书，
  有哪位在工作上也用到里面的内容吗？求了解。
•   内容挺多，基本上有深入谈到数据挖掘的原理和一些技术。
•   我毕业论文就是用的这本书，挺好的，讲的挺好，还有源代码可以下载，唯一的就是讲的例子有点少啊，贪心了，哈哈，比SQL 2005多了很多内容
•   还是适合有一定基础的人来用，里面的很多算法介绍的还算清楚，不过软件配套说明个人觉得不是很清楚，要经过尝试安装环境才能进一步了解。总之，整本书效果还好。
•   好书，目前根据这个学习工具。。
•   书不错，是我需要的图书，这类书在国内比较少，找了好久，很不错的！
•   内容挺多的，讲解感觉还不错
•   要是多些实例就更好了
•   工具入门，非常适合参考
•   讲理论的地方特别多，概念多
•   买完就后悔了，为了考试用来着，结果没用上。
•   真怀疑是不是直接用google翻译的，看的快要崩溃了
•   这书挺好，详细介绍了Sql Server 2008的数据挖掘的几个算法
•   如果你想有所提高 建议你看看这本书 比较不错
•   书中基本没有废话，逻辑清晰。针对性强。
•   书是正版的，很好，很有用，服务一流。
•   可能由于本人理论太差，有些看不懂的说
•   说翻译的好的人，我真佩服他们的中文水平。我觉得比GOOGLE翻译的好不了多少。很多英文中的长句也不断句，完全照译，说实话，晦涩难懂。
•   本书讲的也是理论偏多，对于想进行数据挖掘实战的意义感觉不大
•   还不错 用起来感觉还可以
•   书已经看完，又购买了一本送给了大姨，此书真的很不错。翻译的也很好，作者本身出身于微软专业度毋庸置疑呀。此书个人感觉非常适合初学者，适合用来入门。
•   希望翻译的再好点，个别地方有错别字。这本书很有实用价值
•   翻译的实在是不敢恭维。
•   大概翻阅了一下，感觉还不错，慢慢学习。
•   讲得挺详细的，但就是第二章的示例没找着~~
•   最近几天看完了，感觉写的很系统，深入浅出，翻译得也很好。适合入门级，算是MS SQLserver BI书中最好的一本了。
•   深入介绍了数据挖掘技术，学习了
•   还没看。封面挺脏的，感觉被放在地上。。很多划痕
•   关于SQL的数据挖掘
•   数据挖掘原理与应用…………
•   数据挖掘原理与应用
•   很不错，经典教材
•   一般很不错的书
•   数据挖掘类书籍
•   内容丰富，很多实践性的知识，喜欢