SQL Server中数据挖掘技术的应用

介绍了五种数据挖掘预测算法，并通过实例比较它们的适用情况，以帮助分析客户的不同需求。

在线分析处理（OLAP）是一种用于数据库管理系统的多维数据分析技术，主要用于商业智能和数据挖掘。它允许决策者以快速、互动的方式访问复杂数据，从不同角度深入理解业务状况。OLAP基于多维数据模型，如星型、雪花型或星座型模式，将数据组织成维度（如时间、地区、产品等）和事实（如销售额、成本等），方便用户进行多角度分析。该技术通过预计算（如立方体或切片）提高了查询性能，支持用户钻取、上卷、切片和dice数据，以便深入研究细节或查看高级别的汇总信息。OLAP还能进行数据聚合，支持各种统计操作，如总和、平均值、最大值和最小值。在数据挖掘中，OLAP与算法结合，通过对历史数据的深度挖掘，发现模式、趋势和关联，为决策提供支持。

介绍基本的DMX语句和IS中与数据挖掘相关的组件。通过在烟草行业的应用实例，详细探讨了时序和序列聚类算法的特点和应用。结合挖掘模型与IS的整合，利用DMX语句进行预测，以及SQL Server代理服务实现的实时数据挖掘处理。同时，将挖掘结果输出到层次结构表中，使企业能够更充分地利用挖掘结果。

本资源探讨了在数据仓库与数据挖掘技术的基础上，微博如何快速崛起，以及其在崛起过程中运用了哪些数据挖掘相关技术。

随着数据挖掘技术的发展，精准营销已成为市场营销的重要策略。通过数据仓库的建立和模型的构建与验证，精确营销实施方案得以设计，从而评估实施效益并发现市场机会。

全球通品牌的数据业务客户分群达27.3万，动感地带品牌的数据业务客户分群达22.8万。彩信增量销售模型达23.7万，彩铃增量销售模型达19.5万，产品关联性分析模型达11.2万，总计投入104.5万。利用数据挖掘技术构建精确的营销基础。

本书主要探讨了数据挖掘技术的基本原理及其在企业运营中的应用。特别介绍了Microsoft SQL Server如何利用决策树模型、聚类分析、神经网络模型和时间序列模型等功能来解决各种运营问题。内容涵盖了数据仓库和数据挖掘方法，以实例详细阐述。

SQL Server 2005数据挖掘API技术的详细解析及其在实际应用中的案例展示。

随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键手段，在商业智能和科学研究等多个领域广泛应用。《数据挖掘与SQL Server 2008》一书由Jamie MacLennan、Zhao Hui Tang和Bogdan Crivat共同编写，通过微软的SQL Server 2008平台详细介绍数据挖掘的原理和技术应用。SQL Server 2008不仅提供强大的数据存储功能，还整合了数据挖掘、报表服务和分析服务等高级特性，是企业级数据管理的首选解决方案之一。