SQL Server 2005数据挖掘实例分析目录

Question

如题所述

Answer 1

SQL Server 2005数据挖掘实例分析

1. 数据挖掘基础知识

1.1 数据挖掘概述：它是从大量数据中发现有价值信息的过程，用于预测、分类和理解模式。

1.2 数据挖掘的存储对象：

关系数据库：用于存储结构化的数据。
数据仓库：专门用于支持决策支持系统的大量、历史数据存储。
事务数据库：处理日常业务操作。
高级数据库系统和应用：支持更复杂的数据处理和分析。

1.3 基本任务：包括特征分析、关联分析、分类预测、聚类分析和局外者分析。

1.4 数据挖掘系统分类：根据处理方式，有RDBMS-based、OLAP-based等。

1.5 主要问题：数据质量、算法选择、模型解释和结果评估。

2. 数据仓库与OLAP

2.1 OLAP技术：支持快速分析大量数据，如数据仓库的定义和构建过程。

2.2 多维数据模型：描述数据结构，包括星型、雪花和星座模型。

2.3 数据仓库系统结构：设计步骤、三层架构及OLAP服务器比较。

2.4 实现技术：数据立方计算、索引优化和元数据管理。

2.5 数据仓库与数据挖掘：数据仓库用于支持更深层次的数据分析。

3. 数据预处理

3.1 重要性：清洗、集成、转换和减维，提高挖掘效率和结果质量。

3.2 数据清洗：处理缺失、噪声和不一致数据。

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4. SQL Server 2005数据挖掘

4.1 Business Intelligence Development Studio：用户界面和工作模式。

4.2 数据源设置：连接数据源，使用数据源视图。

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5. 关联规则与预测分析

5.1 关联规则应用：如购物篮分析，Apriori算法和规则生成。

6.1 分类预测方法：决策树、贝叶斯分类和神经网络模型。

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9. 应用和发展趋势

9.1 数据挖掘在各行业的应用，如生物医学、金融和电信。

9.2 数据挖掘系统选择和未来趋势，涉及技术、应用和伦理问题。