商业智能原理与应用 PDF 高清电子书 免费下载 完整版 在线阅读- 高飞网
商业智能原理与应用

商业智能原理与应用

蔡颖,鲍立威 
数据挖掘
浏览人数:6
读者:             ...
商业智能是将企事业单位积累的数据转化为知识,帮助企事业单位做出科学决策的工具。蔡颖、鲍立威编著的《商业智能原理与应用》以“商业智能”应用为主线,全面系统地介绍了商业智能的基本概念、方法和技术,克服了以“数据挖掘” 技术为丰线的局限性,并以MS SQL Server作为数据仓库管理平台,以SQL Server Business Intelligence Developrnent Visual Studio作为商业智能开发平台,进行了丰富的案例演示。《商业智能原理与应用》可作为高等院校高年级本科生教材,也可作为MBA教材以及盯相关专业人员、市场营销人员、管理决策支持等实际经济管理领域实务工作者的参考用书。

第1章 数据挖掘和商业智能   
1.1 数据挖掘的兴起   
1.2 什么是商业智能   
1.3 数据挖掘和商业智能工具   
1.4 数据挖掘应用案例   
第2章 数据仓库   
2.1 数据仓库的概念   
2.2 数据仓库的体系结构   
2.3 元数据   
2.4 数据集市   
2.5 数据仓库设计与实施   
2.6 Microsoft数据仓库(DW)和商业智能(BI)工具   
2.7 数据仓库设计案例   
第3章 数据预处理   
3.1 数据预处理的重要性   
3.2 数据清洗   
3.3 数据集成与转换   
3.4 数据消减   
3.5 离散化和概念层次树生成   
3.6 使用SSIS对数据进行ETL操作   
第4章 多维数据分析   
4.1 多维数据分析基础   
4.2 多维数据分析方法   
4.3 多维数据的存储方式   
4.4 多维表达式(MDX)   
4.5 使用SQL Servet Analysis Services(SSAS)构建维度和多维数据集   
4.6 使用Excel数据透视图浏览多维数据集   
第5章 用Microsoft SSRS处理智能报表   
5.1 SSRS商业智能报表   
5.2 使用SSRS创建报表   
第6章 数据挖掘技术   
6.1 数据挖掘的任务   
6.2 数据挖掘的对象   
6.3 数据挖掘系统的分类   
6.4 数据挖掘项目的生命周期   
6.5 数据挖掘面临的挑战及发展   
6.S.2 数据挖掘的发展趋势   
第7章 关联挖掘   
7.1 关联规则挖掘   
7.2 单维布尔关联规则挖掘   
7.3 挖掘多层级关联规则   
7.4 多维关联规则的挖掘   
7.5 关联挖掘中的相关分析   
7.6 利用Microsoft SSAS进行关联挖掘   
第8章 分类与预测   
8.1 分类与预测基本知识   
8.2 有关分类和预测的几个问题   
8.3 基于决策树的分类   
8.4 贝叶斯分类方法   
8.5 神经网络分类方法   
8.6 分类器准确性   
8.7 预测方法   
8.8 Microsoft贝叶斯算法   
8.9. Microsoft决策树算法   
8.10 Microsoft神经网络算法   
第9章 聚类分析   
9.1 聚类分析概念   
9.2 聚类分析中的数据类型   
9.3 主要聚类方法   
9.4 划分方法   
9.5 层次方法   
9.6 基于密度方法   
9.7 异常数据分析   
9.8 Microsoft聚类算法   
第10章 时序数据和序列数据挖掘   
10.1 时间序列模型   
10.2 Microsoft的时序算法   
10.3 Microsoft时序算法示例   
10.4 Microsoft的序列模式挖掘   
第11章 基于多维数据集的数据挖掘   
11.1 OLAP和数据挖掘之间的关系   
11.2 构建OLAP挖掘模型   
看过本书的人还看过