SQL Server數據挖掘與商業智能基礎及案例實戰

PARTⅠ 數據倉庫、數據挖掘與商業智能
Chapter1 緒論
1—1商業智能
1—2數據挖掘
Chapter2 數據倉庫
2—1數據倉庫定義
2—2數據倉庫特性
2—3數據倉庫架構
2—4創建數據倉庫的目的
2—5數據倉庫的運用
2—6數據倉庫的管理
Chapter3 數據挖掘簡介
3—1數據挖掘的定義
3—2數據挖掘的重要性
3—3數據挖掘的功能
3—4數據挖掘的步驟
3—5數據挖掘建模的標准CRISP—DM
3—6數據挖掘的應用
3—7數據挖掘軟件介紹
Chapter4 數據挖掘的主要方法
4—1回歸分析
4—2關聯規則
4—3聚類分析
4—4判別分析
4—5神經網絡
4—6決策樹
4—7其他分析方法
Chapter5 數據挖掘與相關領域的關系
5—1數據挖掘與統計分析
5—2數據挖掘與數據倉庫
5—3數據挖掘與KDD
5—4數據挖掘與OLAP
5—5數據挖掘與機器學習
5—6數據挖掘與Web數據挖掘8

PARTⅡ Microsoft SQ LServer概述
Chapter6 Microsoft SQL Server中的商業智能
6—1MicrosoftSQL Server入門
6—2關系數據倉庫
6—3SQL Server 2014概述
6—4SQL Server 2014技術
6—5SQL Server 2014新增功能
Chapter7 Microsoft SQL Server中的數據挖掘功能
7—1創建商業智能應用程序
7—2Microsoft SQL Server數據挖掘功能的優勢
7—3MicrosoftSQL Server數據挖掘算法
7—4Microsoft SQL Server可擴展性
7—5Microsoft SQL Server是數據挖掘與商業智能的結合
7—6使用數據挖掘可以解決的問題
Chapter8 Microsoft SQL Server的分析服務（Analysis Services）
8—1創建多維數據集的結構
8—2建立和部署多維數據集
8—3從模板創建自定義的數據庫
8—4統一維度模型
8—5基於屬性的維度
8—6維度類型
8—7量度組和數據視圖
8—8計算效率
8—9MDX腳本
8—10存儲過程
8—11關鍵績效指標（KPI）
8—12實時商業智能
Chapter9 Microsoft SQL Server的報表服務（Reporting Services）
9—1為何使用報表服務
9—2報表服務的功能
Chapter10 Microsoft SQL Server的整合服務
10—1SSIS介紹
10—2操作示例
Chapter11 Microsoft SQL Server的DMX語言
11—1DMX語言介紹
11—2DMX函數
11—3DMX語法
11—4DMX操作實例

PARTⅢ Microsoft SQL Server中的數據挖掘模型
Chapter12 決策樹模型
12—1基本概念
12—2決策樹與判別函數
12—3計算方法
12—4操作范例
Chapter13 貝葉斯分類器
13—1基本概念
13—2操作范例
Chapter14 關聯規則
14—1基本概念
14—2關聯規則的種類
14—3關聯規則的算法：Apriori算法
14—4操作范例
Chapter15 聚類分析
15—1基本概念
15—2層級聚類法與動態聚類法
15—3操作范例
Chapter16 時序聚類
16—1基本概念
16—2主要算法
16—3操作示例
Chapter17 線性回歸模型
17—1基本概念
17—2一元回歸模型
17—3多元回歸模型
17—4操作范例
Chapter18 邏輯回歸模型
18—1基本概念
18—2logit變換與logistic分布
18—3邏輯回歸模型
18—4操作范例
Chapter19 人工神經網絡模型
19—1基本概念
19—2神經網絡模型的特點
19—3神經網絡模型的優劣比較
19—4操作范例
Chapter20 時序模型
20—1基本概念
20—2時序的構成
20—3簡單時序的預測
20—4包含趨勢與季節成份的時序預測
20—5參數化的時序預測模型
20—6操作范例

PARTⅣ Microsoft SQL Server數據挖掘應用實例
Chapter21 決策樹模型實例
Chapter22 邏輯回歸模型實例
22—1回歸模型實例一
22—2回歸模型實例二
22—3回歸模型實例三
Chapter23 神經網絡模型實例
23—1神經網絡模型實例一
23—2神經網絡模型實例二
Chapter24 時序模型實例
24—1時序模型實例一
24—2時序模型實例二
Chapter25 如何評估數據挖掘模型
25—1評估圖節點介紹Evaluation Chart Node
25—2在SQL Server中如何評估模型
25—3規則度量：支持度與可信度
25—4緒論