数据挖掘原理与应用：SQL Server 2008数据库（第2版）

　　SQL Server数据挖掘是业界使用最广泛的数据挖掘服务器。企业用户（甚至学术专家和科学家）都采用SQL Server数据挖掘技术，因为这种技术的可伸缩性很强，容易获得，功能广泛，并且易于使用。SQL Server的2008版本在数据挖掘方面有了令人兴奋的新改进，本书是SQL Server数据挖掘方面的经典之作，介绍了如何掌握最新功能，是部署和使用SQL Server数据挖掘技术的实用指南。本书的作者团队首先介绍了使用SQL Server 2008数据挖掘所需的工具、技术和概念，然后全面讨论了SQL Server 2008数据挖掘算法的细节，以及如何把SQL Server数据挖掘技术与SQL Server Business Intelligence（BI）套件的其他部分集成起来，扩展SQL Server数据挖掘技术，以满足自己的需要。本书中详尽而实用的示例清晰地解释了如何利用SQL Server 2008构建成功的数据挖掘解决方案。

　　Jamie Mac Lennan，Microsoft公司SQL Server Analysis Services事业部的。位开发主管。他在SQL Server数据挖掘方面有超过25项专利，并且编写了大量关于SQL Server数据挖掘技术的著作。唐朝晖（ZhaoHui Tang），Microsoft ad Center实验室的团队项目经理，Microsoft Keyword Services Platform的发明人。Bogdan Crivat，Microsoft公司SQL Server Analysis Services的资深软件设计工程师，主要研究方向是数据挖掘平台。审校者简介：杨大川，中国科学院软件学院兼职教授，毕业于美国纽约州立大学布法罗分校计算机系，曾担任美国硅谷Annuncio Software等公司的首席工程帅。归国后，2003年创办了北京迈思奇科技有限公司并担任技术总监，为国内外多家人中型企业提供商业智能咨询和项目实施服务，并逐渐从高新技术外包开发走向了自主知识产权产品的研发道路。曾荣获微软全球最有价值专家（MVP）称号，并于2008年荣获“中关村年度优秀创业留学人员”称号。

第一章 SQL Server 2008数据挖掘介绍
第二章 用Microsoft Excel 2007进行数据挖掘
第三章 数据挖掘概念与DMX
第四章 使用SQL Server进行数据挖掘
第五章 使用Office 2007执行数据挖掘过程
第六章 Microsoft贝叶斯算法
第七章 Microsoft决策树算法
第八章 Microsoft时序算法
第九章 Microsoft聚类算法
第十章 Microsoft序列聚类算法
第十一章 Microsoft关联规则算法
第十二章 Microsoft神经网络算法和逻辑回归算法
第十三章 挖掘OLAP立方体
第十四章 SQL Server集成服务数据挖掘
第十五章 SQL Server数据挖掘的体系结构
第十六章 SQL Server数据挖掘编程
第十七章 扩展SQL Server数据挖掘
第十八章 实现Web交叉销售应用程序
第十九章 总结与其他资源
附录A 数据集
附录B 支持的函数
附录C 学习资源