數(shù)據(jù)挖掘原理與應(yīng)用：SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫(kù)（第2版）

　　SQL Server數(shù)據(jù)挖掘是業(yè)界使用最廣泛的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器。企業(yè)用戶（甚至學(xué)術(shù)專家和科學(xué)家）都采用SQL Server數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，因?yàn)檫@種技術(shù)的可伸縮性很強(qiáng)，容易獲得，功能廣泛，并且易于使用。SQL Server的2008版本在數(shù)據(jù)挖掘方面有了令人興奮的新改進(jìn)，本書是SQL Server數(shù)據(jù)挖掘方面的經(jīng)典之作，介紹了如何掌握最新功能，是部署和使用SQL Server數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)用指南。本書的作者團(tuán)隊(duì)首先介紹了使用SQL Server 2008數(shù)據(jù)挖掘所需的工具、技術(shù)和概念，然后全面討論了SQL Server 2008數(shù)據(jù)挖掘算法的細(xì)節(jié)，以及如何把SQL Server數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與SQL Server Business Intelligence（BI）套件的其他部分集成起來，擴(kuò)展SQL Server數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以滿足自己的需要。本書中詳盡而實(shí)用的示例清晰地解釋了如何利用SQL Server 2008構(gòu)建成功的數(shù)據(jù)挖掘解決方案。

　　Jamie Mac Lennan，Microsoft公司SQL Server Analysis Services事業(yè)部的。位開發(fā)主管。他在SQL Server數(shù)據(jù)挖掘方面有超過25項(xiàng)專利，并且編寫了大量關(guān)于SQL Server數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的著作。唐朝暉（ZhaoHui Tang），Microsoft ad Center實(shí)驗(yàn)室的團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目經(jīng)理，Microsoft Keyword Services Platform的發(fā)明人。Bogdan Crivat，Microsoft公司SQL Server Analysis Services的資深軟件設(shè)計(jì)工程師，主要研究方向是數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。審校者簡(jiǎn)介：楊大川，中國(guó)科學(xué)院軟件學(xué)院兼職教授，畢業(yè)于美國(guó)紐約州立大學(xué)布法羅分校計(jì)算機(jī)系，曾擔(dān)任美國(guó)硅谷Annuncio Software等公司的首席工程帥。歸國(guó)后，2003年創(chuàng)辦了北京邁思奇科技有限公司并擔(dān)任技術(shù)總監(jiān)，為國(guó)內(nèi)外多家人中型企業(yè)提供商業(yè)智能咨詢和項(xiàng)目實(shí)施服務(wù)，并逐漸從高新技術(shù)外包開發(fā)走向了自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品的研發(fā)道路。曾榮獲微軟全球最有價(jià)值專家（MVP）稱號(hào)，并于2008年榮獲“中關(guān)村年度優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)留學(xué)人員”稱號(hào)。