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内容简介
本书全面介绍了数据挖掘与商业智能的基本概念与原理，包括经典理论与趋势发展，并深入叙述了各种数据挖掘的技术与典型应用。通过本书的学习，读者可以对数据挖掘与商业智能的整体结构、概念、原理、技术和发展有深入的了解和认识。
本书共四部分：第一部分介绍数据仓库、数据挖掘与商业智能之间的关系；第二部分对Microsoft SQL Sen，er的整体架构进行介绍，并详细阐述直接与数据挖掘相关的两个服务：分析服务和报表服务；第三部分逐一阐述Microsoft SQL Server中包含的九种数据挖掘模型；第四部分提供四个数据挖掘的案例以及数据挖掘模型的评估，通过模仿练习，读者可获得实际的数据挖掘经验，稍加修改就能在自己所处的领域中加以应用。
作者简介
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目录
Chapter l绪论
1-1商业智能
1．1．1什么是商业智能
1—1-2商业智能作用及意义
1-1—3商业智能架构
1．1—4商业智能中的挑战
1．2数据挖掘
1．3大数据
1-3．1何谓大数据
1—3—2大数据的应用
1-4云计算
Chapter 2数据仓库
2-1数据仓库定义
2．2数据仓库特性
2．3数据仓库架构
2．4创建数据仓库的目的
2-5数据仓库的运用
2-6数据仓库的管理
2—7 No SQL数据库
2—7—1 Key—Value型数据库
2．7．2内存数据库（ha．memory Database）
2—7—3文件数据库（Document Database）
2—7—4图形数据库（Graph Database）
2-8 Hadoop
Chapter 3数据挖掘简介
3-1数据挖掘的定义
3—2数据挖掘的重要性
3．3数据挖掘的功能
3—4数据挖掘的步骤
3-5数据挖掘建模的标准CRISP—DM
3-6数据挖掘的应用
3—7数据挖掘软件介绍
3-8数据挖掘与Excel
Chapter4数据挖掘的主要方法
4-1回归分析（RegressionAnalysis）
4-1—1简单线性回归分析（Simple Linear RegressionAnalysis
4-1—2多元回归分析（Multiple Regressi Analysis）
4-1—3脊回归分析（Ridge Regression Analysis
4-1—4逻辑回归分析（Logistic Regressior
……
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