SQL Server 2005数据挖掘在SQL Server 2005中，数据挖掘是一种强大的工具，它允许用户从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，以支持决策制定和预测分析。本部分重点讲解了数据挖掘中的两项重要技术：贝叶斯网络和文本挖掘。
1. 贝叶斯网络
贝叶斯网络（又称贝叶斯网或信念网络）是一种基于概率理论的图形模型。在SQL Server 2005中，贝叶斯网络用于处理不确定性问题，并通过构建条件概率表来表示变量之间的依赖关系。这种网络以数学家托马斯·贝叶斯的名字命名，因其利用贝叶斯定理来更新证据的先验概率。贝叶斯网络在数据挖掘中多用于分类和预测分析，尤其适合处理多变量问题的场景，如垃圾邮件过滤和医疗诊断。
2. 文本挖掘
文本挖掘是将非结构化文本数据转化为有意义信息的过程。SQL Server 2005提供了文本挖掘工具，可用于探索和理解海量文本数据，如电子邮件、报告和新闻文章等。主要步骤包括预处理（如去除停用词、词干提取）、术语提取、情感分析和主题建模。这些技术帮助揭示文本数据中的关键概念、情感倾向以及隐藏主题，广泛应用于市场分析、客户满意度调查和社交媒体监控。
3. SQL Server 2005中的数据挖掘架构
SQL Server 2005的数据挖掘功能依托OLAP（在线分析处理）和数据仓库，通过Analysis Services组件实现。数据挖掘模型可与多维数据集集成，提供交互式的浏览和查询能力。用户可以通过Data Mining Extensions (DMX)查询语言或SQL Server Management Studio (SSMS)进行模型的创建、训练和部署。
4. 文件介绍
- 031506_SQLServer2005_TextMining.ppt：此文件可能为关于SQL Server 2005文本挖掘的演示文稿，内容涉及文本预处理、文本挖掘模型创建及应用实例。
- 031306_SQLServer2005_WEB-NBYES.ppt：可能讨论了Web数据与贝叶斯网络的结合应用，介绍了如何利用SQL Server 2005处理Web数据及贝叶斯网络在Web分析中的具体应用。