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EXCEL必备工具箱13.8最新免费版下载
weixin_39822095
2020-06-21 02:30:23
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SQL Server 2008 商业智能完美解决方案(3)
SQL Server 2008商业智能完美解决方案 3/3 SQL Server 2008 2010 商业智能完美解决方案 作者:兰吉特(Lynn Langit) 出版社:人民邮电出版社; 第1版 (2010年8月1日) ISBN:7115231117, 9787115231116 页码:545 -------------------------------------------------------------------------------- 《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》: 利用Microsoft SQL Server 2008实现灵活的商业智能解决方案使用Microsoft 完善的BI工具构建B0解决方案的
必备
指南,使用SQLServer 2008设计、开发和部署更有效的数据集成、报表、分析解决方案所需的权威操作指南。不论是商业智能(B0)编程的新手还是老手,都会从中受益。通过专家团队的真实示例和高明见解,读者能够掌握构建商业智能解决方案的概念、工具和技术,从而真正提供客户所需的智能性商业价值。 《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》研究如下内容: 管理开发生命周期,打造BI团队; 深入研究SQL Servet Analysis Services、Integration Services和 Reporting Services; 使用Business Intelligence Development Studio(BIDS); 编写对销售数据进行分级、排序和深化的查询; 开发提取、转换、加载(ETL)解决方案; 添加源代码控制系统; 通过加密和凭据保护部署的包; 用MDX和DMX查询设计器构建基于OLAP多维数据集和数据挖掘模 型的报表; 用NET代码建立并实现自定义对象; 在Microsoft Office
Excel
和Office SharePoint Server中查看报表。 微软公司US-SQL Analysis Services 首席开发经理Donaod Farmer倾力作序 内容提要 -------------------------------------------------------------------------------- 《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》介绍如何使用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能(BI)解决方案。《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》共分为4部分。第一部分阐述了商业智能基础、可视化商业智能结果、构建有效的商业智能流程、商业智能解决方案的物理架构、面向架构师的OLAP逻辑设计概念;第二部分面向Analysis Services开发人员,详细介绍了如何使用BIDS以及BIDS的所有功能,提供了使用SSAS构建OLAP多维数据集和数据挖掘模型的指南;第三部分面向Integration Services开发人员,详细介绍如何使用SSIS开发ETL软件包,利用ETL包加载OLAP多维数据集和数据挖掘结构;第四部分详细介绍了SSRS的架构,以及
Excel
、Visio或Office SharePoint Server 2007作为BI客户端的实现。 《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》结合专家团队提供的实际示例和丰富经验进行介绍,让读者能够直观轻松地掌握构建商业智能(BI)解决方案的概念、工具和技术,是一本不可多得的商业智能开发参考指南。无论是商业智能(BI)编程新手还是经验丰富的老手,都可从《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》中获益。 目录 -------------------------------------------------------------------------------- 第一部分 面向商业决策者和架构师的商业智能 第1章 商业智能基础 3 1.1 商业智能和数据建模 3 1.2 OLTP和OLAP 4 1.2.1 联机事务处理 4 1.2.2 联机分析处理 6 1.3 常用BI术语 9 1.3.1 数据仓库 9 1.3.2 数据市场 10 1.3.3 多维数据集 11 1.3.4 决策支持系统 11 1.3.5 数据挖掘系统 11 1.3.6 提取、转换和加载系统 12 1.3.7 报表处理系统 12 1.3.8 关键绩效指标 12 1.4 Microsoft BI解决方案的核心组件 12 1.4.1 SQL Server 2008 Analysis Services 13 1.4.2 SQL
KDNuggets 博客中文翻译(一百八十八)
数据准备和训练机器学习模型是机器学习流程中的关键步骤,但同样重要的是评估已训练模型的性能。模型在未见数据上的泛化能力是定义自适应与非自适应机器学习模型的标准。通过使用不同的性能评估指标,我们应该能够在将模型投入生产之前提高其整体预测能力,特别是在未见数据上。如果没有使用不同的指标对机器学习模型进行适当的评估,仅依赖准确性可能会导致模型在未见数据上部署时出现问题,进而产生较差的预测结果。这发生是因为在这些情况下,我们的模型不是学习,而是记忆;因此,它们不能在未见数据上很好地泛化。
Python 网络自动化入门指南(六)
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学习,教育的1000+篇文章总结
本文收集和总结了有关学习,教育的1000+篇文章,由于篇幅有限只能总结近期的内容,想了解更多内容可以访问:http://www.ai2news.com/, 其分享了有关AI的论文、文章、图书。
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