SQL Server 2005数据挖掘模型构建与管理

本实验利用 SQL Server 2008 开发环境，引导学习者掌握以下技能： 创建 Analysis Services 数据库: 学习如何在 SQL Server 2008 环境下创建新的 Analysis Services 数据库，为后续数据挖掘任务奠定基础。 配置数据源与数据源视图: 学习如何为 Analysis Services 数据库添加数据源和数据源视图，并进行必要的配置，确保数据能够被正确地提取和使用。 构建数据挖掘模型: 学习如何创建用于目标邮寄方案的数据挖掘模型结构，并了解如何向该结构中添加具体的模型，例如决策树、神经网络等。 通过实际操作，学习者将掌握使用

数据挖掘的玩法，SQL Server 2005 其实也能搞挺多事的。这本《数据挖掘原理与应用》讲得还蛮系统，不光是讲了功能怎么用，还带了不少实战经验，读下来不会只停留在概念层面。 SQL Server 2005 的数据挖掘工具，说实话在那个年代就已经挺强了。这本书讲了像决策树、聚类、关联规则这些模型怎么玩，重点是讲得比较接地气，配了不少操作截图和实际例子。 比如说你想从一个销售表里挖出用户购买行为，用内置的挖掘模型搞一搞就能得出“买 A 的率也会买 B”这种。用到的 SQL 也不复杂，多时候一条 SELECT * FROM ... PREDICTION JOIN 就能搞定。 里面还有不少最佳实

基于贷款数据的分类模型案例 数据: | 姓名 | 年龄 | 收入 | 贷款结果 || -------- | -------- | ------ | -------- || Jones | 年轻 | 低 | 风险 || Bill | 年轻 | 低 | 风险 || Rick Field | 中年 | 低 | 风险 || Caroline Fox | 中年 | 高 | 安全 || Susan Lake | 老年 | 低 | 安全 || Claire Phips | 老年

数据挖掘的入门学习不妨看看 SQL Server 2005。功能挺全的，尤其是内置的数据挖掘和 BI 工具，省了你到处找第三方插件的麻烦。像SSIS、SSAS这些模块，操作不算复杂，图形化界面挺好上手的。数据量一大，用OLAP和数据挖掘算法趋势就方便多了。 SSIS的 ETL 流程做得还不错，从各种来源拉数据，比如Oracle、Excel、SQL Server本家都能接，逻辑也能灵活组合，拖拖拽拽就行。响应也快，调试也直观。 SSAS则是你做 BI 时的好帮手，像决策树、时间序列这些算法都内建了。你要是想预测销售，挖掘用户行为，这套系统完全够用，甚至还能部署成企业的平台。 嗯，BI 平台这一块

SQL Server 2005 数据库的算法案例集，提供操作指南，便于即刻应用。

决策树：利用层次结构分析数据，预测结果 关联规则：发现数据集中关联频繁的项目组合

SQL Server 2005是微软推出的强大关系数据库管理系统，广泛应用于数据管理和分析领域。深入探讨如何利用SQL Server 2005的数据挖掘功能进行深度数据分析，结合统计学、人工智能和机器学习技术，通过决策树、聚类、关联规则、序列和线性回归等多种模型，帮助用户发现数据中的模式和趋势，优化业务流程并提高决策质量。

分类作为数据挖掘中的核心技术之一，通过学习已有数据集构建具备预测能力的模型。其最终目标是准确预测未知样本所属类别。例如，在垃圾邮件识别中，模型可根据邮件标题和内容判断其是否为垃圾邮件；在医疗诊断领域，模型可依据核磁共振结果对肿瘤性质进行良恶性判断。此外，分类模型还广泛应用于天文观测、金融交易风险评估、新闻信息分类等领域，展现出强大的泛化能力。

数据挖掘原理与应用——SQL Server 2005 一、数据挖掘概述 数据挖掘是指从大量的数据中自动发现有用的信息和知识的过程。这些信息或知识可以是模式、规律、趋势等，帮助决策者更好地理解数据并做出明智的决策。数据挖掘的应用非常广泛，涉及市场营销、客户关系管理、医疗诊断、金融风险评估等领域。 二、SQL Server 2005简介 SQL Server 2005是微软推出的一款企业级数据库管理系统。它不仅支持传统的事务处理，还引入了许多新特性来满足高级数据分析需求。SQL Server 2005有多种版本，包括Express、Workgroup、Standard、Enterprise等，针对