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相对于其他数据库系统或数据挖掘软件，微软**推出的数据库系统Microsoft SOL Server借助自带的数据挖掘功能，较好地平衡了企业商务智能方案的性能和价格，因而在业界迅速普及。针对业界实务上的需求，本书主要介绍了如下内容：
数据仓库、数据挖掘与商务智能之间的关系。
Microsoft SQL Server的整体架构、分析服务9ate告服务以及Microsoft SQL Server的整合服务gl：IDMX
语言。
9种数据挖掘模型：决策树、贝叶斯分类、聚类分析、时序聚类、线性回归、Logistic回归、神经网络、时间序列。
本书给出了丰富的精彩实例，主要包括：
利用聚类分析找出**有投资价值的企业。
利用决策树模型分析游戏《三国志4》武将数据，找出三国武将特性分布。
利用线性回归分析了解成人血液中的胆固醇是否受体重、血压及年龄的影响，了解来店顾客人数是否受广告促销费用、店面面积以及店铺所在位置的影响。
利用Logistic回归和神经网络分析影响病人肾细胞癌转移的临床病理因素。
利用Logistic回归分析影响高中学生升学的因素。
利用时间序列分析预测中国台湾地区未来的进出口货物价值，了解中国台湾地区未来的进出口货物的成长趋势，以及预测未来用电负荷，来整合整体电力使用规划。
本书涉及的数据文件可到华章网站(WWW．hzbook．com)和(WWW．acmr，com．cn／bi)下载。 ；
内容简介
本书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SQLServer 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，SQLServer2005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。
本书内容翔实，示例丰富，结构合理，可作为各类开发人员及企业管理人员的参考用书。
作者简介
谢邦昌，台湾大学生物统计学博士。现任中华资料采矿协会(Chung-hua Data Mining Society，CDMS)理事长，辅仁大学统计资讯学系教授，华通人商用信息有限公司高级顾问。中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会委员。中国人民大学统计学系Data Minin9中心客座教授，上
目录
推荐序
序
第1章 绪论
1.1 商业智能
1.2 数据挖掘
第2章 数据仓库
2.1 数据仓库定义
2.2 数据仓库特点
2.3 数据仓库架构
2.4 建立数据仓库的原因和目的
2.5 数据仓库的应用
2.6 数据仓库的管理
第3章 数据挖掘简介
3.1 数据挖掘的定义
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