大数据分析SQL Server 2016与R全方位应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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台湾微软首席技术与策略长 丁维扬 专业推荐！

　　*数据是企业的重要资产，近来大数据潮流、机器学习和人工智慧(AI)…等兴起。无疑地，都是依据数据来支持决定。

　　*本书内容阐述从大数据技术范畴、资料仓储和商业智慧的概念与原理，以及顾客关系管理(CRM)的相关应用。重点深入叙述Microsoft SQL Server 2016发挥在大数据分析领域。

　　*从实务分析，说明利用T-SQL撰写会员消费行为分析指令，例如：会员基本轮廓、购买行为(週期)、产品组合、会员流失率、会员贡献度与行销模型RFM等，让读者获得贴近实务的大数据分析经验。

　　*从整合分析，介绍SQL Server 2016在数据分析的突破With R。R属于免费开放来源(Open Source)程式设计和统计语言，近来特别受到青睐。如今SQL Server 2016将R整合，资料分析人员不仅可以在SQL Server执行原本T-SQL之外，更可同时执行R语言，瞬间搭起分析与IT的桥樑。
 
　　*内容阐述从R Services 和R Package安装、利用R Script读取SQL Server资料表与写入资料至SQL Server和使用R Tools for Visual Studio 进行资料建模。

　　*相较于一般市面上SQL Server书籍，本书让读者更好理解和上机操作，每一个范例都搭配详细的操作步骤和分析结果解读。

深度探索数据仓库与商业智能实践：基于现代数据库系统的构建与优化 本书专注于现代数据仓库架构、高级数据库管理以及数据驱动决策支持系统的构建与调优，完全侧重于实践操作和理论深度，不涉及任何关于特定版本数据库（如SQL Server 2016）或特定编程语言（如R）的集成应用。 --- 第一部分：现代数据仓库设计与建模的基石 本部分深入探讨了构建高效、可扩展数据仓库（Data Warehouse, DW）所需的核心概念、设计范式和实施策略，为企业级数据资产管理奠定坚实基础。 第一章：数据仓库的战略定位与架构选型 详细阐述了数据仓库在现代企业BI（商业智能）体系中的战略作用，区分了操作型数据库（OLTP）与分析型数据库（OLAP）的根本差异。探讨了当前主流的DW架构范式，包括Kimball（维度建模）与Inmon（范式化建模）的哲学对比及其在实际项目中的适用场景。内容覆盖了数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Data Lakehouse）的演进，分析了选择合适架构对业务响应速度和数据治理的长期影响。重点解析了云原生数据仓库服务的技术特点与选型标准，例如弹性伸缩、成本效益分析等，并指导读者如何根据企业数据量级和查询复杂性进行架构决策。 第二章：维度建模的精髓与实践 本章是数据仓库建模的核心。我们摒弃了浅尝辄止的介绍，转而深入探讨维度建模的每一个细节。内容包括：事实表（Fact Table）的类型划分（交易型、周期快照、累计快照）及其设计准则；维度表（Dimension Table）的设计策略，特别是如何处理缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）的类型1到类型6的全部实现细节与性能考量。同时，详细讲解了桥接表（Bridge Table）在处理多对多关系中的应用，以及如何构建和优化聚合表（Aggregate Tables）以显著提升查询性能。本章的重点在于，如何在保证数据一致性的前提下，设计出最符合分析需求的星型和雪花型模式。 第三章：数据分层与数据质量保障体系 数据在进入最终分析层之前必须经过严格的清洗、转换和分层。本章构建了一个完整的数据分层模型，通常包括：原始数据层（Landing Zone）、集成/清洗层（Staging Area）、数据仓库核心层（Core DW）和数据服务层（Data Marts）。详细介绍了数据清洗（Data Cleansing）的自动化技术，如缺失值处理、异常值检测的统计方法、数据一致性校验规则的制定。同时，深入探讨了数据沿袭（Data Lineage）的追踪技术，确保所有数据源头、转换逻辑和最终报告之间的可追溯性，这是满足监管要求和业务审计的关键。 --- 第二部分：高级数据库系统管理与性能调优 本部分聚焦于如何高效地管理和维护高性能的分析型数据库后端，确保数据处理和查询响应速度达到企业级要求。 第四章：大规模数据加载与ETL/ELT策略 本章专注于海量数据的抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Loading）的性能优化。深入分析了批量加载（Batch Loading）与流式加载（Streaming Loading）的技术选型。对于批量加载，重点讲解了并行加载技术、索引管理在加载过程中的影响，以及如何利用数据库内置的批量导入工具实现极致的吞吐量。对于实时或近实时数据流，探讨了消息队列技术与数据库的集成模式，以及如何设计幂等的事务机制来处理数据重复和失败重试。同时，详细对比了传统ETL与现代ELT架构在资源消耗、数据新鲜度和灵活性上的优劣。 第五章：查询优化与执行计划的深度解读 理解数据库如何执行SQL是性能调优的前提。本章从底层原理出发，全面解析了数据库查询优化器的工作机制，包括统计信息的重要性、成本模型和基于规则/基于成本的优化选择。读者将学会如何捕获、分析和解释复杂的SQL查询执行计划。内容包括：识别并消除昂贵的表扫描、分析参数嗅探问题、优化JOIN操作的顺序和算法（如嵌套循环、哈希连接、合并连接），以及如何通过重写SQL语句来引导优化器生成更优路径。 第六章：索引、分区与物理存储优化 本章探讨了数据物理布局对分析性能的决定性影响。深入讲解了各种索引类型（如聚集索引、非聚集索引、覆盖索引）的设计原则，特别是对于分析型工作负载，如何设计能够最大化数据顺序读取效率的索引结构。重点剖析了数据库分区（Partitioning）技术的应用，包括基于范围、列表和哈希的分区策略，以及如何利用分区消除（Partition Elimination）机制来缩小查询扫描范围。此外，还涵盖了存储结构（如页、区）的管理，以及如何通过调整数据库配置参数来优化缓存命中率和I/O吞吐量。 --- 第三部分：数据服务层构建与数据治理 本部分关注如何将核心数据仓库中的数据转化为面向业务用户的、可靠的服务接口，并建立完善的数据治理框架。 第七章：数据服务层（Data Marts）的构建与隔离 数据服务层是数据仓库与最终用户报告工具的桥梁。本章指导读者如何基于业务主题（如销售、财务、库存）创建高效、精简的数据集市（Data Marts）。重点讨论了“汇总”与“预计算”技术在数据服务层中的应用，以满足BI工具的即时查询需求。同时，讲解了如何通过视图（Views）或物理数据集市来提供不同粒度的数据访问，并确保数据一致性与权限隔离，防止不同业务线之间的交叉干扰。 第八章：数据治理、安全与合规性实施 有效的数据治理是长期数据价值的保障。本章覆盖了构建稳健治理框架的关键要素：数据所有权（Data Ownership）的界定、元数据管理（Metadata Management）的工具和流程、以及数据质量指标（DQI）的持续监控。在安全方面，详细阐述了基于角色的访问控制（RBAC）的实施、数据脱敏（Data Masking）技术在非生产环境中的应用，以及对敏感数据进行加密和审计跟踪的必要性，以满足日益严格的行业合规性要求。 第九章：面向分析的性能监控与迭代优化 数据仓库是一个动态系统，需要持续监控和优化。本章提供了构建主动式性能监控仪表盘的方法论。内容包括关键性能指标（KPIs）的定义，如平均查询响应时间、数据延迟、资源利用率。讲解了如何利用系统内部工具捕获慢查询日志、分析锁定和阻塞情况。最后，提出了一个持续优化的迭代循环模型，指导团队如何根据业务增长和查询模式的变化，定期审查并重构数据模型和ETL流程，确保数据平台始终能够支持最新的业务洞察需求。

作者简介

谢邦昌 教授

　　国立台湾大学生物统计学博士
　　现任：
　　台北医学大学医务管理学系暨研究所教授
　　中华资料採矿协会荣誉理事长
　　中华市场研究协会理事长
　　行政院主计总处讲座暨普查委员会委员

宋龙华

　　辅仁大学应用统计研究所硕士
　　现任：王道银行资深资料分析师/中华市场研究协会理事

李绍纶 博士

　　淡江大学资讯工程学系博士
　　现任：亚东技术学院资讯管理系副教授兼系主任/中华资料採矿协会理事

ch01 浅谈大数据技术与应用
ch02 大数据的基础建设－资料仓储
ch03 大数据的资讯揭露－商业智慧
ch04 何谓T-SQL及案例资料说明
ch05 SQL SERVER 2016概述与新功能案例介绍
ch06 资料科学家必备武器－分析型SQL
ch07 会员消费行为分析
ch08 SQL Server 2016 with R应用

附录（附录均为PDF档电子书，请线上下载）
A：Microsoft SQL Server 2016下载与安装
B：SQL Server 2016 R Services安装与启动
C：安装 R Tools for Visual Studio

序

　　R是属于免费开放来源（Open Source）程式设计和统计语言，近来受到很多人青睐，如今SQL Server 2016将R整合了，不仅可以在SQL Server执行原本T-SQL之外，更可同时执行R语言，瞬间搭起分析人才与IT人才的桥樑。有如一句话来形容：「大数据以前就有了，只是现在资料量越来越大，同时也有更多方法可解决；SQL Server和R以前就出来很久了，只是现在IT技术强大！把它们整合了。」

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排非常合理，循序渐进，即便是我这样之前对R语言和SQL Server结合应用不太了解的读者，也能很快跟上节奏。作者在讲解SQL Server 2016的特性时，非常注重实践性，通过大量的代码片段和详细的操作步骤，让读者能够边学边练。例如，书中关于如何利用SQL Server的Machine Learning Services来执行R脚本的介绍，就非常详尽，从环境搭建到第一个R脚本的执行，都进行了细致的说明，让我感觉操作起来一点也不困难。 更让我惊喜的是，书中并没有止步于基础的介绍，而是深入到了更高级的应用层面，比如如何利用R语言来构建复杂的数据可视化图表，以及如何将R模型部署到生产环境中实现自动化分析。这对于我这样希望将数据分析成果有效呈现给非技术人员的读者来说，非常有帮助。我之前尝试过一些数据可视化工具，但总觉得不够灵活，而这本书提供了一种更强大的解决方案。我现在已经开始尝试将书中学习到的可视化技术应用到我自己的报表中，效果非常显著。这本书无疑为我打开了新的视野，让我能够更自信地应对大数据时代的挑战。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的价值远超出了我的预期。我原本是抱着学习一些R语言和SQL Server的零散知识的心态来阅读的，但这本书却为我构建了一个完整的大数据分析框架。作者在讲解每个知识点时，都清晰地阐述了其在实际大数据分析场景中的应用价值，并且提供了可操作的解决方案。我尤其欣赏书中关于如何利用SQL Server 2016来管理和准备大规模数据集的章节，这为后续的R语言分析奠定了坚实的基础。 书中对于如何将SQL Server的强大查询能力与R语言的灵活性相结合，进行了非常深入的探讨。例如，书中关于如何利用SQL Server的表值函数和存储过程来封装R分析逻辑，以及如何将R模型集成到SQL Server的ETL流程中，都给我留下了深刻的印象。这不仅仅是简单地将两个工具放在一起使用，而是真正实现了两者的深度融合，极大地提高了数据分析的效率和自动化程度。我相信，通过这本书的学习，我能够更有效地驾驭大数据，为我的工作带来更大的价值，这绝对是一本值得反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对R语言在SQL Server中的应用并没有抱太大期望，总觉得R语言更适合独立的科学计算和统计分析，而SQL Server则是偏向于事务处理和报表生成。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者通过生动形象的例子，一步步地展示了如何在SQL Server 2016中调用R语言进行更复杂的数据探索和建模。从数据清洗、特征工程，到机器学习算法的应用，如线性回归、决策树，甚至到一些深度学习的初步尝试，书中都给出了详实的步骤和代码示例。 我特别欣赏的是，作者并没有回避R语言中一些常见的陷阱和难点，而是主动地指出了这些问题，并提供了相应的解决方案。比如，在处理大数据集时，如何优化R脚本的内存使用，如何选择合适的R包来提高计算效率，以及如何将R模型部署到SQL Server环境中，实现端到端的分析流程。这对于我这种希望将R的强大分析能力与SQL Server的稳定数据存储相结合的读者来说，简直是梦寐以求的功能。我现在已经迫不及待地想把书中学习到的技术应用到我目前的项目中，我相信这会极大地提升我解决实际问题的能力，让我的数据分析工作更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是“豁然开朗”。我一直以来都在为如何有效地从庞杂的数据中提取有价值的信息而苦恼。过去，我可能需要花费大量的时间和精力在数据抽取、清洗、以及不同工具之间的数据转换上，整个过程既耗时又容易出错。这本书就像一座桥梁，完美地连接了SQL Server 2016强大的数据管理能力和R语言先进的数据分析能力，让我看到了一个全新的工作模式。 书中关于如何在SQL Server中集成R语言进行预测性分析的章节，对我启发尤其大。我一直对机器学习在商业决策中的应用充满兴趣，但苦于没有合适的平台和工具。这本书不仅详细介绍了如何利用SQL Server 2016的强大功能来准备和管理用于建模的数据，还深入浅出地讲解了如何利用R语言中的各种统计模型和机器学习算法来进行预测。例如，书中关于如何利用SQL Server和R进行客户流失预测、销售预测的案例，都非常贴近实际业务需求，我从中学习到了许多实用的技巧和方法。我感觉自己已经不仅仅是在学习一个工具，而是在学习一种全新的数据分析思维和工作流程，这对于我的职业发展来说，绝对是意义非凡的。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是大数据领域的一股清流！一直以来，我对R语言的掌握都停留在入门阶段，虽然能写一些基本的脚本，但面对海量数据时，那种无力感和挫败感常常让我望而却步。而SQL Server，作为我们团队日常工作中必不可少的数据库，我对它的潜能也一直有所期待，但总觉得挖掘不够深入。直到我翻开了这本《大数据分析SQL Server 2016与R全方位应用》，我才真正看到了将两者结合的巨大潜力。 书中开篇就系统地介绍了SQL Server 2016在处理大数据方面的各项特性，比如内存中OLTP、列存储索引的优化、以及对Azure ML的集成支持等等，这些内容对我来说，不啻于一场及时雨。我一直都知道SQL Server很强大，但书中通过大量的实例演示，让我清晰地看到了如何在实际场景中利用这些特性来提升数据处理的效率和深度，尤其是一些查询优化和性能调优的技巧，简直是救命稻草。我之前以为处理大数据就得转向Hadoop或者Spark，但这本书让我看到了在熟悉的SQL Server平台上，也能实现令人惊叹的大数据分析能力，这大大降低了我学习新技术的门槛，让我觉得自己的SQL Server技能得到了极大的升华，不再只是一个简单的数据库管理员，而是能进阶为数据分析师。