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SQL Server資料採礦與商業智慧-適用SQL Server 2014/2012

SQL Server資料採礦與商業智慧-適用SQL Server 2014/2012

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內容簡介

  全面闡述了資料探勘、資料採礦與商業智慧的基本概念與原理,內容包括經典理論和趨勢發展。並深入敍述了各種資料採礦的技術與典型應用,透過本書的學習,讀者可以對資料採礦與商業智慧的整體結構、概念、原理、技術和發展有深入的瞭解和認識。

  以Mircrosoft SQL Server 2014的資料採礦模組進行介紹,讓讀者可以很快地透過書中的說明與範例,在最短的時間內就能上手。

  本書分為四個部分:

  *資料倉儲、資料採礦與商業智慧篇:介紹資料倉儲、資料採礦、商業智慧與Big Data之間的關係。

  *Microsoft SQL Server概述篇:對Microsoft SQL Server的整體架構加以介紹,並詳細闡述了直接與資料採礦相關的兩個服務:分析服務和報告服務。另外,更介紹了Microsoft SQL Server的整合服務和DMX語言,便於已熟悉SQL資料庫的使用者編寫資料採礦的大型應用專案。

  *Microsoft SQL Server中的資料採礦模型篇:逐一闡述了Microsoft SQL Server中包含的決策樹、貝氏分類器、關聯規則、集群分析、時序集群、線性迴歸、Logistic迴歸、類神經網路、時間序列等九種資料採礦模型。

  *Microsoft SQL Server資料採礦應用實例篇:提供了資料採礦的範例,通過模仿學習,讀者可獲得實際的資料採礦經驗,稍加修改就能在自己所處的領域中加以應用。為便於讀者更好理解和上機操作,每個包含軟體操作的章節裡都配有詳細的操作步驟和解釋。

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作者介紹

作者簡介

謝邦昌 教授


  學歷:國立台灣大學生物統計學博士

  現任
  輔仁大學統計資訊學系教授/輔仁大學商學研究所所長
  中華資料採礦協會榮譽理事長/中華市場研究協會理事長
  行政院主計總處講座暨普查委員會委員/中國統計學社理事
  科技部前瞻及應用科技司顧問/東森集團大數據首席顧問
  國際金融票券董事/華頓投信監察人
  經貿聯網科技股份有限公司顧問/全國意向顧問研究中心榮譽顧問
  榮民總醫院名譽顧問/考試院公務人員考試典試委員
  中華民國全國商業總會諮詢顧問/國家政策研究基金會財政金融組顧問
  中國大陸國家統計局教材編審委員/中國統計教育學會理事兼高級顧問
  中國人民大學統計學院客座教授
  廈門大學統計學系講座教授數據挖掘中心常務副主任兼博士班導師
  首都經貿大學統計學院客座教授兼博士班導師
  中央財經大學統計學院客座教授兼博士班導師
  上海財經大學統計學系客座教授/西南財經大學統計學院客座教授
  西安財經學院統計學院客座教授/天津財經大學統計學院客座教授
  山東財經大學統計學院客座教授/廣西財經學院客座教授
  新疆財經學院客座教授
  JournalOfDataScience執行編輯/JournalOfDataAnalysis總編輯
  
  經歷
  輔仁大學統計系教授兼系主任(1995~2000)
  輔仁大學管理學院院務發展委員(1996~1997)
  輔仁大學中西文化中心兼任研究員(1994~1996)
  輔仁管理評論編輯委員(1994~1997)
  輔仁大學總務長(2003~2005)
  輔仁大學進修成長學院院長(2004~2005)
  臺灣大學生物統計研究室兼任教授(1992~2003)
  TVBS民意調查中心榮譽顧問(1996~1998)
  東森電視台民意調查中心榮譽顧問(1999~2000)
  東森電視台市場及民意調查中心榮譽顧問(1999~2003)
  中華民國民意測驗協會理事(1999-2003)
  行政院主計處研究委員(1991-1993)
  
 

目錄

PART I:資料倉儲、資料採礦與商業智慧
Ch01 緒論
Ch02 資料倉儲
Ch03 資料採礦簡介
Ch04 資料採礦中的主要方法
Ch05 資料採礦與相關領域的關係

PART II:Microsoft SQL Server概述
Ch06 Microsoft SQL Server中的商業智慧
Ch07 Microsoft SQL Server中的資料採礦功能
Ch08 Microsoft SQL Server的分析服務
Ch09 Microsoft SQL Server的報告服務
Ch10 Microsoft SQL Server的整合服務
Ch11 Microsoft SQL Server的DMX語言

PART III:Microsoft SQL Server中的資料採礦模型
Ch12 決策樹模型
Ch13 貝氏分類器
Ch14 關聯規則
Ch15 集群分析
Ch16 時序集群
Ch17 線性迴歸模型
Ch18 Logistic迴歸模型
Ch19 類神經網路模型
Ch20 時間序列模型

PART VI:Microsoft SQL Server資料採礦應用實例
Ch21 決策樹模型實例
Ch22 Logistic迴歸模型實例
Ch23 神經網路模型實例
Ch24 時間序列模型實例
Ch25 如何評估資料採礦模型
 

    

  商業智慧其中一項重要技術為資料採礦的分析技術,主要是在大量資料庫中尋找有意義、或有價值的資訊的過程。透過機器學習技術或是統計分析方法論,根據整合的資料加以分析探索,發掘出隱含在資料中的特性,藉由專業領域知識(Domain Know-how)整合及解釋,從中找出合理且有用的資訊,經過相關部門針對該模型的評估後,再提供給相關決策單位加以運用。

  近年來,數據量的增加速度越來越快,加上商業智慧的運用早已受到企業的重視,將企業累積資料庫,透過大量的訊息與相關資訊的分析,更能找出顧客區隔、消費行為、業務成本與效率等對企業極為重要的資訊。藉由商業智慧的應用,使之更深入了解客戶,並可協助業務的開發以及增加在顧客管理上的有效性。

  知識經濟時代來臨,企業間的競爭模式,從傳統採壓低成本與價格的殺價流血競爭,到近來倡導以創新為核心競爭力的,不論哪一種策略模式,都是不斷在技術研發、製造生產、行銷販售、客戶服務,或資源配置等營運的相關問題上,尋求問題的發生原因,並嘗試找出解決方案。在整個不同營運階段中,陸續累積的龐大資料,往往就是答案的隱身之所。因此,如何善用資料數據,從營運歷史的紀錄裡,採礦出深藏其中的寶貴經驗(金礦),就是「資料採礦」(Data Mining)的目的。

  相對於其他資料庫系統或資料採礦軟體,微軟最新推出的資料庫系統Microsoft SQL Server 2014可為您的關鍵任務應用程式提供突破性的效能、可用性和管理性。SQL Server 2014亦針對線上交易處理(OLTP)和資料倉儲提供了內建於核心資料庫的記憶體中(In-Memory)新功能,填補現有記憶體中資料倉儲和商業智慧的功能。借助這些功能,更能提供企業在處理商業智慧方案的性能與效率。然而如何充分發揮Microsoft SQL Server在商業智慧應用中的效力,則需要一定的專業知識和學習過程。針對業界實務上的需求,我們編寫了這本教程,以期在實務應用和理論方法之間搭建一座橋樑。讓讀者迅速掌握現代商業智慧應用的主要內容。
 

詳細資料

  • ISBN:9789863471394
  • 規格:平裝 / 352頁 / 19 x 26 x 1.76 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

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