简介
《数据挖掘及其应用讲义/高等学校教材13》介绍了数据挖掘的基本理论，即数据挖掘中常用的算法及其在工程应用中的实例，内容包括数据库技术的发展现状及新进展介绍，数据挖掘基本算法及应用实例，并对这些算法在工程实际中遇到的具体问题，给出了利用MicrosoftSQLServer2005建立的数据仓库、数据挖掘与商业智能之平台，来解决这些具体问题的应用实例。给出了开发数据库小型信息系统的几个实例介绍。 《数据挖掘及其应用讲义/高等学校教材13》结构合理、内容翔实，对相关的理论算法配有范例分析与实例练习，可作为数据挖掘初学人员及数学系各专业本科生的教材或参考用书。
目录
第1章 数据库技术的发展现状及进展
1.1 数据库的发展现状
1.2 数据库技术新进展
第2章 数据挖掘
2.1 基本概念
2.2 数据挖掘中分类方法的研究
2.3 数据挖掘中聚类方法的研究
第3章 SQLServer2005数据挖掘平台介绍
3.1 关于Business Intelligence Development Studio
3.2 对数据源进行设置
3.3 创建和编辑模型
3.4 处理
3.5 使用模型
第4章 数据挖掘应用实例
4.1 分类算法的应用
4.2 聚类算法的应用
4.3 关联规则的应用
4.4 线性回归的应用
4.5 逻辑回归的应用
4.6 时序分析的应用
4.7 顺序聚类
4.8 神经网络分类
4.9 文本数据挖掘技术
第5章 数据库开发实例介绍
5.1 数据库访问控件
5.2 第一个实验ADOData控件和DataGrid控件
5.3 第二个实验ADOData控件和DataList控件
5.4 第三个实验ADO访问数据库
5.5 第四个实验设计主界面
5.6 第五个实验ActiveX控件
附录数据库系统概论补充习题及答案
参考文献
1.1 数据库的发展现状
1.2 数据库技术新进展
第2章 数据挖掘
2.1 基本概念
2.2 数据挖掘中分类方法的研究
2.3 数据挖掘中聚类方法的研究
第3章 SQLServer2005数据挖掘平台介绍
3.1 关于Business Intelligence Development Studio
3.2 对数据源进行设置
3.3 创建和编辑模型
3.4 处理
3.5 使用模型
第4章 数据挖掘应用实例
4.1 分类算法的应用
4.2 聚类算法的应用
4.3 关联规则的应用
4.4 线性回归的应用
4.5 逻辑回归的应用
4.6 时序分析的应用
4.7 顺序聚类
4.8 神经网络分类
4.9 文本数据挖掘技术
第5章 数据库开发实例介绍
5.1 数据库访问控件
5.2 第一个实验ADOData控件和DataGrid控件
5.3 第二个实验ADOData控件和DataList控件
5.4 第三个实验ADO访问数据库
5.5 第四个实验设计主界面
5.6 第五个实验ActiveX控件
附录数据库系统概论补充习题及答案
参考文献
数据挖掘及其应用讲义
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