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Microsoft SQL Server 2000 데이터 마이닝 Technical Reference

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    출판사 서평


    원시 데이터를 유용한 정보로 만들자!

    기업 데이터베이스에 저장된 정보의 양은 기하급수적으로 증가한다. 모든 데이터 안에서 의미 있는 패턴을 발견하는 데이터 마이닝은 모든 조직에게 경쟁적인 이득을 줄 수 있다. 이 책은 SQL Server 2000에 있는 강력한 데이터 마이닝 특징을 완전하게 활용하기 원하는 사용자들을 위한 깊이 있는 참고서이다.


    SQL Server 2000 Analysis Service 아키텍처를 검사하고 어떻게 데이터 마이닝을 완전한 정보 추출 도구로 맞출 수 있는지를 보여준다. 그리고 유용한 정보를 발견하기 위해 SQL Server 2000에 포함된 알고리즘을 가지고 어떻게 거대한 데이터베이스를 탐색하고 구조하는지를 알려주며, 데이터베이스로부터 다운로드 받은 데이터를 이용하여 어떻게 실질적인 데이터 마이닝 모델을 생성할 수 있는지를 보여준다.



    이 책에 포함된 내용

    데이터 마이닝 소개

    무엇이 데이터 마이닝인지 설명한다. 추가적으로 데이터 마이닝 모델, 통계, 그리고 알고리즘의 역할을 포함하는 방법론 이면의 중요한 원칙과 정의를 소개한다.



    SQL Server 2000 아키텍처

    데이터 마이닝이 SQL Serve 2000 Analysis Service 아키텍처에 적합한지 그리고 어떻게 SQL Server 2000 관계형 데이터베이스와 내장된 OLAP 엔진에 만들 수 있는지를 알려준다.



    데이터 마이닝 방법

    의사 결정 나무(Decision tree) 또는 클러스터링 중 업무를 위해 어떻게 최적의 데이터 마이닝 방법을 선택하는지 알려준다.



    사용의 편리성 특징

    모델의 생성, 학습, 처리를 단순화하기 위한 마이닝 모델 마법사를 사용 방법과 OLAP 마이닝 모델 편집기 사용 방법을 알려준다.



    데이터 마이닝 서비스 프로그램

    데이터 마이닝 엔진을 가지고 작업하기 위해 데이터 마이닝 모델, DTS, 피벗 테이블 서비스, 의사 결정 개체(DSO), PERL, Visual Basic, VBScript, XML 그리고 다른 툴과 언어를 사용하는지 알려준다.

    목차

    1부 데이터 마이닝 소개

    1장 데이터 마이닝에 대한 이해
    데이터 마이닝은 무엇인가
    왜 데이터 마이닝을 이용하는가
    현재 데이터 마이닝을 어떻게 이용하는가
    용어 정의
    데이터 마이닝 방법론
    데이터 마이닝 개요
    데이터 마이닝 알고리즘
    요약

    2장 SQL Server Analysis Service 아키텍처
    OLAP 소개
    서버 아키텍처
    클라이언트 아키텍처
    요약

    3장 데이터 저장소 모델
    왜 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스를 필요로 하는가
    OLTP 데이터에 대한 리포팅은 성능에 해가 될 수 있다
    데이터 마이닝을 위한 데이터 웨어하우징 아키텍처
    관계형 데이터 웨어하우스
    OLAP 큐브
    요약

    4장 데이터 마이닝에 대한 접근
    디렉티드 데이터 마이닝(Directed Data Mining)
    언디렉티드 데이터 마이닝(Undirected Data Mining)
    데이터 마이닝 모델 성향 습득하기
    요약

    2부 데이터 마이닝 방법

    5장 Microsoft 의사 결정 나무
    모델 생성하기
    모델의 시각화
    요약

    6장 OLAP를 사용하여 의사 결정 나무 생성하기
    모델 생성하기
    OLAP 마이닝 모델 편집기
    OLAP 데이터 마이닝 모델을 이용하여 데이터 분석하기
    요약

    7장 Microsoft 클러스터링
    탐색 순서
    데이터를 이해하는 방법 찾기
    언디렉티드 데이터 마이닝 기술로서의 클러스터링
    클러스터링이 작동하는 방법
    클러스터링을 사용할 때
    클러스터링을 사용하여 데이터 마이닝 모델 생성하기
    모델 보기
    데이터 분석하기
    요약

    3부 코드를 이용한 데이터마이닝 응용 프로그램 생성

    8장 데이터 변환 서비스(DTS) 사용하기
    DTS란 무엇인가
    DTS 작업(Tasks)
    연결(Connections)
    DTS 패키지 워크플로
    DTS 디자이너
    dtsrun 유틸리티
    DTS를 사용하여 데이터 마이닝
    모델 생성하기
    요약

    9장 DSO 사용하기
    Scripting 대 Visual Basic
    DSO를 사용해서 관계형 데이터 마이닝 모델을 생성하기
    DSO를 사용해서 OLAP 데이터 마이닝 모델 생성하기
    새로운 데이터 원본 추가하기
    Analysis Server 역할
    요약

    10장 데이터 마이닝 구조 이해하기
    데이터 마이닝 모델 사례의 구조
    데이터 마이닝 모델을 찾기 위해 코드 사용하기
    스키마 행 집합 사용하기
    요약

    11장 피벗 테이블(PivotTabe) 서비스를 이용한 데이터 마이닝
    컴포넌트 재분배하기
    컴포넌트 설치하고 등록하기
    피벗 테이블 서비스에 연결하기
    로컬 데이터 마이닝 모델 만들기
    데이터 마이닝에 있는 XML 사용하기
    요약

    12장 데이터 마이닝 쿼리들
    예측 쿼리의 구성 요소
    클러스터링 모델을 이용한 예측 쿼리들
    예측 쿼리들을 실행하기 위해서 DTS 사용하기
    요약

    부록 회귀 분석(Regression Analysis)
    회귀 분석이란 무엇인가?
    연속적인 속성 예측 : 예제
    회귀 선
    예측을 위한 회귀 분석 사용
    회귀 선의 정확도 분석
    OLAP를 이용한 회귀 모델 생성
    관련 데이터베이스에 회귀 적용
    Visual Basic을 이용한 회귀 분석 수행
    모델 생성
    요약

    저자소개

    Claude Seidman [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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