台灣微軟產品行銷經理 周慕義 專業推薦!

全面闡述了資料探勘、資料採礦與商業智慧的基本概念與原理，內容包括經典理論和趨勢發展。並深入敍述了各種資料採礦的技術與典型應用，透過本書的學習，讀者可以對資料採礦與商業智慧的整體結構、概念、原理、技術和發展有深入的瞭解和認識。
以Mircrosoft SQL Server 2014的資料採礦模組進行介紹，讓讀者可以很快地透過書中的說明與範例，在最短的時間內就能上手。
本書分為四個部分：
*資料倉儲、資料採礦與商業智慧篇：介紹資料倉儲、資料採礦、商業智慧與Big Data之間的關係。
*Microsoft SQL Server概述篇：對Microsoft SQL Server的整體架構加以介紹，並詳細闡述了直接與資料採礦相關的兩個服務：分析服務和報告服務。另外，更介紹了Microsoft SQL Server的整合服務和DMX語言，便於已熟悉SQL資料庫的使用者編寫資料採礦的大型應用專案。
*Microsoft SQL Server中的資料採礦模型篇：逐一闡述了Microsoft SQL Server中包含的決策樹、貝氏分類器、關聯規則、集群分析、時序集群、線性迴歸、Logistic迴歸、類神經網路、時間序列等九種資料採礦模型。
*Microsoft SQL Server資料採礦應用實例篇：提供了資料採礦的範例，通過模仿學習，讀者可獲得實際的資料採礦經驗，稍加修改就能在自己所處的領域中加以應用。為便於讀者更好理解和上機操作，每個包含軟體操作的章節裡都配有詳細的操作步驟和解釋。

作者簡介/謝邦昌教授
學歷：國立台灣大學生物統計學博士
主要經歷：
現任　　輔仁大學統計資訊學系教授／輔仁大學商學研究所所長
　　　　中華資料採礦協會榮譽理事長／中華市場研究協會理事長
　　　　行政院主計總處講座暨普查委員會委員／中國統計學社理事
　　　　科技部前瞻及應用科技司顧問／東森集團大數據首席顧問
　　　　國際金融票券董事／華頓投信監察人
　　　　經貿聯網科技股份有限公司顧問／全國意向顧問研究中心榮譽顧問
　　　　榮民總醫院名譽顧問／考試院公務人員考試典試委員
　　　　中華民國全國商業總會諮詢顧問／國家政策研究基金會 財政金融組顧問
　　　　中國大陸國家統計局教材編審委員／中國統計教育學會理事兼高級顧問
　　　　中國人民大學統計學院客座教授
　　　　廈門大學統計學系講座教授數據挖掘中心常務副主任兼博士班導師
　　　　首都經貿大學統計學院客座教授兼博士班導師
　　　　中央財經大學統計學院客座教授兼博士班導師
　　　　上海財經大學統計學系客座教授／西南財經大學統計學院客座教授
　　　　西安財經學院統計學院客座教授／天津財經大學統計學院客座教授
　　　　山東財經大學統計學院客座教授／廣西財經學院客座教授
　　　　新疆財經學院客座教授
　　　　Journal Of Data Science 執行編輯／Journal Of Data Analysis 總編輯
經歷　　輔仁大學統計系教授兼系主任(1995～2000)
　　　　輔仁大學管理學院院務發展委員(1996～1997)
　　　　輔仁大學中西文化中心兼任研究員(1994～1996)
　　　　輔仁管理評論編輯委員(1994～1997)
　　　　輔仁大學總務長 (2003～2005)
　　　　輔仁大學進修成長學院院長(2004～2005)
　　　　臺灣大學生物統計研究室兼任教授(1992～2003)
　　　　TVBS民意調查中心榮譽顧問(1996～1998)
　　　　東森電視台民意調查中心榮譽顧問(1999～2000)
　　　　東森電視台市場及民意調查中心榮譽顧問(1999～2003)
　　　　中華民國民意測驗協會理事（1999-2003）
　　　　行政院主計處研究委員（1991-1993）

商業智慧其中一項重要技術為資料採礦的分析技術，主要是在大量資料庫中尋找有意義、或有價值的資訊的過程。透過機器學習技術或是統計分析方法論，根據整合的資料加以分析探索，發掘出隱含在資料中的特性，藉由專業領域知識(Domain Know-how)整合及解釋，從中找出合理且有用的資訊，經過相關部門針對該模型的評估後，再提供給相關決策單位加以運用。
近年來，數據量的增加速度越來越快，加上商業智慧的運用早已受到企業的重視，將企業累積資料庫，透過大量的訊息與相關資訊的分析，更能找出顧客區隔、消費行為、業務成本與效率等對企業極為重要的資訊。藉由商業智慧的應用，使之更深入了解客戶，並可協助業務的開發以及增加在顧客管理上的有效性。
知識經濟時代來臨，企業間的競爭模式，從傳統採壓低成本與價格的殺價流血競爭，到近來倡導以創新為核心競爭力的，不論哪一種策略模式，都是不斷在技術研發、製造生產、行銷販售、客戶服務，或資源配置等營運的相關問題上，尋求問題的發生原因，並嘗試找出解決方案。在整個不同營運階段中，陸續累積的龐大資料，往往就是答案的隱身之所。因此，如何善用資料數據，從營運歷史的紀錄裡，採礦出深藏其中的寶貴經驗(金礦)，就是「資料採礦」(Data Mining)的目的。
相對於其他資料庫系統或資料採礦軟體，微軟最新推出的資料庫系統Microsoft SQL Server 2014可為您的關鍵任務應用程式提供突破性的效能、可用性和管理性。SQL Server 2014亦針對線上交易處理(OLTP)和資料倉儲提供了內建於核心資料庫的記憶體中(In-Memory)新功能，填補現有記憶體中資料倉儲和商業智慧的功能。借助這些功能，更能提供企業在處理商業智慧方案的性能與效率。然而如何充分發揮Microsoft SQL Server在商業智慧應用中的效力，則需要一定的專業知識和學習過程。針對業界實務上的需求，我們編寫了這本教程，以期在實務應用和理論方法之間搭建一座橋樑。讓讀者迅速掌握現代商業智慧應用的主要內容。

PART I：資料倉儲、資料採礦與商業智慧
Ch01　緒論
Ch02　資料倉儲
Ch03　資料採礦簡介
Ch04　資料採礦中的主要方法
Ch05　資料採礦與相關領域的關係
PART II：Microsoft SQL Server概述
Ch06　Microsoft SQL Server中的商業智慧
Ch07　Microsoft SQL Server中的資料採礦功能
Ch08　Microsoft SQL Server的分析服務
Ch09　Microsoft SQL Server的報告服務
Ch10　Microsoft SQL Server的整合服務
Ch11　Microsoft SQL Server的DMX語言
PART III：Microsoft SQL Server中的資料採礦模型
Ch12　決策樹模型
Ch13　貝氏分類器
Ch14　關聯規則
Ch15　集群分析
Ch16　時序集群
Ch17　線性迴歸模型
Ch18　Logistic迴歸模型
Ch19　類神經網路模型
Ch20　時間序列模型
PART VI：Microsoft SQL Server資料採礦應用實例
Ch21　決策樹模型實例
Ch22　Logistic迴歸模型實例
Ch23　神經網路模型實例
Ch24　時間序列模型實例
Ch25　如何評估資料採礦模型