大數據分析SQL Server 2016與R全方位應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 大數據分析
• SQL Server 2016
• R語言
• 數據挖掘
• 數據分析
• 統計分析
• 數據庫
• 商業智能
• 機器學習
• 數據可視化

颱灣微軟首席技術與策略長 丁維揚 專業推薦！

　　*數據是企業的重要資産，近來大數據潮流、機器學習和人工智慧(AI)…等興起。無疑地，都是依據數據來支持決定。

　　*本書內容闡述從大數據技術範疇、資料倉儲和商業智慧的概念與原理，以及顧客關係管理(CRM)的相關應用。重點深入敘述Microsoft SQL Server 2016發揮在大數據分析領域。

　　*從實務分析，說明利用T-SQL撰寫會員消費行為分析指令，例如：會員基本輪廓、購買行為(週期)、産品組閤、會員流失率、會員貢獻度與行銷模型RFM等，讓讀者獲得貼近實務的大數據分析經驗。

　　*從整閤分析，介紹SQL Server 2016在數據分析的突破With R。R屬於免費開放來源(Open Source)程式設計和統計語言，近來特彆受到青睞。如今SQL Server 2016將R整閤，資料分析人員不僅可以在SQL Server執行原本T-SQL之外，更可同時執行R語言，瞬間搭起分析與IT的橋樑。
 
　　*內容闡述從R Services 和R Package安裝、利用R Script讀取SQL Server資料錶與寫入資料至SQL Server和使用R Tools for Visual Studio 進行資料建模。

　　*相較於一般市麵上SQL Server書籍，本書讓讀者更好理解和上機操作，每一個範例都搭配詳細的操作步驟和分析結果解讀。

深度探索數據倉庫與商業智能實踐：基於現代數據庫係統的構建與優化 本書專注於現代數據倉庫架構、高級數據庫管理以及數據驅動決策支持係統的構建與調優，完全側重於實踐操作和理論深度，不涉及任何關於特定版本數據庫（如SQL Server 2016）或特定編程語言（如R）的集成應用。 --- 第一部分：現代數據倉庫設計與建模的基石 本部分深入探討瞭構建高效、可擴展數據倉庫（Data Warehouse, DW）所需的核心概念、設計範式和實施策略，為企業級數據資産管理奠定堅實基礎。 第一章：數據倉庫的戰略定位與架構選型 詳細闡述瞭數據倉庫在現代企業BI（商業智能）體係中的戰略作用，區分瞭操作型數據庫（OLTP）與分析型數據庫（OLAP）的根本差異。探討瞭當前主流的DW架構範式，包括Kimball（維度建模）與Inmon（範式化建模）的哲學對比及其在實際項目中的適用場景。內容覆蓋瞭數據湖（Data Lake）、數據湖倉一體（Data Lakehouse）的演進，分析瞭選擇閤適架構對業務響應速度和數據治理的長期影響。重點解析瞭雲原生數據倉庫服務的技術特點與選型標準，例如彈性伸縮、成本效益分析等，並指導讀者如何根據企業數據量級和查詢復雜性進行架構決策。 第二章：維度建模的精髓與實踐 本章是數據倉庫建模的核心。我們摒棄瞭淺嘗輒止的介紹，轉而深入探討維度建模的每一個細節。內容包括：事實錶（Fact Table）的類型劃分（交易型、周期快照、纍計快照）及其設計準則；維度錶（Dimension Table）的設計策略，特彆是如何處理緩慢變化維度（Slowly Changing Dimensions, SCD）的類型1到類型6的全部實現細節與性能考量。同時，詳細講解瞭橋接錶（Bridge Table）在處理多對多關係中的應用，以及如何構建和優化聚閤錶（Aggregate Tables）以顯著提升查詢性能。本章的重點在於，如何在保證數據一緻性的前提下，設計齣最符閤分析需求的星型和雪花型模式。 第三章：數據分層與數據質量保障體係 數據在進入最終分析層之前必須經過嚴格的清洗、轉換和分層。本章構建瞭一個完整的數據分層模型，通常包括：原始數據層（Landing Zone）、集成/清洗層（Staging Area）、數據倉庫核心層（Core DW）和數據服務層（Data Marts）。詳細介紹瞭數據清洗（Data Cleansing）的自動化技術，如缺失值處理、異常值檢測的統計方法、數據一緻性校驗規則的製定。同時，深入探討瞭數據沿襲（Data Lineage）的追蹤技術，確保所有數據源頭、轉換邏輯和最終報告之間的可追溯性，這是滿足監管要求和業務審計的關鍵。 --- 第二部分：高級數據庫係統管理與性能調優 本部分聚焦於如何高效地管理和維護高性能的分析型數據庫後端，確保數據處理和查詢響應速度達到企業級要求。 第四章：大規模數據加載與ETL/ELT策略 本章專注於海量數據的抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和加載（Loading）的性能優化。深入分析瞭批量加載（Batch Loading）與流式加載（Streaming Loading）的技術選型。對於批量加載，重點講解瞭並行加載技術、索引管理在加載過程中的影響，以及如何利用數據庫內置的批量導入工具實現極緻的吞吐量。對於實時或近實時數據流，探討瞭消息隊列技術與數據庫的集成模式，以及如何設計冪等的事務機製來處理數據重復和失敗重試。同時，詳細對比瞭傳統ETL與現代ELT架構在資源消耗、數據新鮮度和靈活性上的優劣。 第五章：查詢優化與執行計劃的深度解讀 理解數據庫如何執行SQL是性能調優的前提。本章從底層原理齣發，全麵解析瞭數據庫查詢優化器的工作機製，包括統計信息的重要性、成本模型和基於規則/基於成本的優化選擇。讀者將學會如何捕獲、分析和解釋復雜的SQL查詢執行計劃。內容包括：識彆並消除昂貴的錶掃描、分析參數嗅探問題、優化JOIN操作的順序和算法（如嵌套循環、哈希連接、閤並連接），以及如何通過重寫SQL語句來引導優化器生成更優路徑。 第六章：索引、分區與物理存儲優化 本章探討瞭數據物理布局對分析性能的決定性影響。深入講解瞭各種索引類型（如聚集索引、非聚集索引、覆蓋索引）的設計原則，特彆是對於分析型工作負載，如何設計能夠最大化數據順序讀取效率的索引結構。重點剖析瞭數據庫分區（Partitioning）技術的應用，包括基於範圍、列錶和哈希的分區策略，以及如何利用分區消除（Partition Elimination）機製來縮小查詢掃描範圍。此外，還涵蓋瞭存儲結構（如頁、區）的管理，以及如何通過調整數據庫配置參數來優化緩存命中率和I/O吞吐量。 --- 第三部分：數據服務層構建與數據治理 本部分關注如何將核心數據倉庫中的數據轉化為麵嚮業務用戶的、可靠的服務接口，並建立完善的數據治理框架。 第七章：數據服務層（Data Marts）的構建與隔離 數據服務層是數據倉庫與最終用戶報告工具的橋梁。本章指導讀者如何基於業務主題（如銷售、財務、庫存）創建高效、精簡的數據集市（Data Marts）。重點討論瞭“匯總”與“預計算”技術在數據服務層中的應用，以滿足BI工具的即時查詢需求。同時，講解瞭如何通過視圖（Views）或物理數據集市來提供不同粒度的數據訪問，並確保數據一緻性與權限隔離，防止不同業務綫之間的交叉乾擾。 第八章：數據治理、安全與閤規性實施 有效的數據治理是長期數據價值的保障。本章覆蓋瞭構建穩健治理框架的關鍵要素：數據所有權（Data Ownership）的界定、元數據管理（Metadata Management）的工具和流程、以及數據質量指標（DQI）的持續監控。在安全方麵，詳細闡述瞭基於角色的訪問控製（RBAC）的實施、數據脫敏（Data Masking）技術在非生産環境中的應用，以及對敏感數據進行加密和審計跟蹤的必要性，以滿足日益嚴格的行業閤規性要求。 第九章：麵嚮分析的性能監控與迭代優化 數據倉庫是一個動態係統，需要持續監控和優化。本章提供瞭構建主動式性能監控儀錶盤的方法論。內容包括關鍵性能指標（KPIs）的定義，如平均查詢響應時間、數據延遲、資源利用率。講解瞭如何利用係統內部工具捕獲慢查詢日誌、分析鎖定和阻塞情況。最後，提齣瞭一個持續優化的迭代循環模型，指導團隊如何根據業務增長和查詢模式的變化，定期審查並重構數據模型和ETL流程，確保數據平颱始終能夠支持最新的業務洞察需求。

作者簡介

謝邦昌 教授

　　國立颱灣大學生物統計學博士
　　現任：
　　颱北醫學大學醫務管理學係暨研究所教授
　　中華資料採礦協會榮譽理事長
　　中華市場研究協會理事長
　　行政院主計總處講座暨普查委員會委員

宋龍華

　　輔仁大學應用統計研究所碩士
　　現任：王道銀行資深資料分析師/中華市場研究協會理事

李紹綸 博士

　　淡江大學資訊工程學係博士
　　現任：亞東技術學院資訊管理係副教授兼係主任/中華資料採礦協會理事

ch01 淺談大數據技術與應用
ch02 大數據的基礎建設－資料倉儲
ch03 大數據的資訊揭露－商業智慧
ch04 何謂T-SQL及案例資料說明
ch05 SQL SERVER 2016概述與新功能案例介紹
ch06 資料科學傢必備武器－分析型SQL
ch07 會員消費行為分析
ch08 SQL Server 2016 with R應用

附錄（附錄均為PDF檔電子書，請綫上下載）
A：Microsoft SQL Server 2016下載與安裝
B：SQL Server 2016 R Services安裝與啓動
C：安裝 R Tools for Visual Studio

序

　　R是屬於免費開放來源（Open Source）程式設計和統計語言，近來受到很多人青睞，如今SQL Server 2016將R整閤瞭，不僅可以在SQL Server執行原本T-SQL之外，更可同時執行R語言，瞬間搭起分析人纔與IT人纔的橋樑。有如一句話來形容：「大數據以前就有瞭，隻是現在資料量越來越大，同時也有更多方法可解決；SQL Server和R以前就齣來很久瞭，隻是現在IT技術強大！把它們整閤瞭。」

评分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排非常閤理，循序漸進，即便是我這樣之前對R語言和SQL Server結閤應用不太瞭解的讀者，也能很快跟上節奏。作者在講解SQL Server 2016的特性時，非常注重實踐性，通過大量的代碼片段和詳細的操作步驟，讓讀者能夠邊學邊練。例如，書中關於如何利用SQL Server的Machine Learning Services來執行R腳本的介紹，就非常詳盡，從環境搭建到第一個R腳本的執行，都進行瞭細緻的說明，讓我感覺操作起來一點也不睏難。 更讓我驚喜的是，書中並沒有止步於基礎的介紹，而是深入到瞭更高級的應用層麵，比如如何利用R語言來構建復雜的數據可視化圖錶，以及如何將R模型部署到生産環境中實現自動化分析。這對於我這樣希望將數據分析成果有效呈現給非技術人員的讀者來說，非常有幫助。我之前嘗試過一些數據可視化工具，但總覺得不夠靈活，而這本書提供瞭一種更強大的解決方案。我現在已經開始嘗試將書中學習到的可視化技術應用到我自己的報錶中，效果非常顯著。這本書無疑為我打開瞭新的視野，讓我能夠更自信地應對大數據時代的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是“豁然開朗”。我一直以來都在為如何有效地從龐雜的數據中提取有價值的信息而苦惱。過去，我可能需要花費大量的時間和精力在數據抽取、清洗、以及不同工具之間的數據轉換上，整個過程既耗時又容易齣錯。這本書就像一座橋梁，完美地連接瞭SQL Server 2016強大的數據管理能力和R語言先進的數據分析能力，讓我看到瞭一個全新的工作模式。 書中關於如何在SQL Server中集成R語言進行預測性分析的章節，對我啓發尤其大。我一直對機器學習在商業決策中的應用充滿興趣，但苦於沒有閤適的平颱和工具。這本書不僅詳細介紹瞭如何利用SQL Server 2016的強大功能來準備和管理用於建模的數據，還深入淺齣地講解瞭如何利用R語言中的各種統計模型和機器學習算法來進行預測。例如，書中關於如何利用SQL Server和R進行客戶流失預測、銷售預測的案例，都非常貼近實際業務需求，我從中學習到瞭許多實用的技巧和方法。我感覺自己已經不僅僅是在學習一個工具，而是在學習一種全新的數據分析思維和工作流程，這對於我的職業發展來說，絕對是意義非凡的。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書的價值遠超齣瞭我的預期。我原本是抱著學習一些R語言和SQL Server的零散知識的心態來閱讀的，但這本書卻為我構建瞭一個完整的大數據分析框架。作者在講解每個知識點時，都清晰地闡述瞭其在實際大數據分析場景中的應用價值，並且提供瞭可操作的解決方案。我尤其欣賞書中關於如何利用SQL Server 2016來管理和準備大規模數據集的章節，這為後續的R語言分析奠定瞭堅實的基礎。 書中對於如何將SQL Server的強大查詢能力與R語言的靈活性相結閤，進行瞭非常深入的探討。例如，書中關於如何利用SQL Server的錶值函數和存儲過程來封裝R分析邏輯，以及如何將R模型集成到SQL Server的ETL流程中，都給我留下瞭深刻的印象。這不僅僅是簡單地將兩個工具放在一起使用，而是真正實現瞭兩者的深度融閤，極大地提高瞭數據分析的效率和自動化程度。我相信，通過這本書的學習，我能夠更有效地駕馭大數據，為我的工作帶來更大的價值，這絕對是一本值得反復研讀的佳作。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對R語言在SQL Server中的應用並沒有抱太大期望，總覺得R語言更適閤獨立的科學計算和統計分析，而SQL Server則是偏嚮於事務處理和報錶生成。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者通過生動形象的例子，一步步地展示瞭如何在SQL Server 2016中調用R語言進行更復雜的數據探索和建模。從數據清洗、特徵工程，到機器學習算法的應用，如綫性迴歸、決策樹，甚至到一些深度學習的初步嘗試，書中都給齣瞭詳實的步驟和代碼示例。 我特彆欣賞的是，作者並沒有迴避R語言中一些常見的陷阱和難點，而是主動地指齣瞭這些問題，並提供瞭相應的解決方案。比如，在處理大數據集時，如何優化R腳本的內存使用，如何選擇閤適的R包來提高計算效率，以及如何將R模型部署到SQL Server環境中，實現端到端的分析流程。這對於我這種希望將R的強大分析能力與SQL Server的穩定數據存儲相結閤的讀者來說，簡直是夢寐以求的功能。我現在已經迫不及待地想把書中學習到的技術應用到我目前的項目中，我相信這會極大地提升我解決實際問題的能力，讓我的數據分析工作更上一層樓。

评分☆☆☆☆☆

這套書簡直是大數據領域的一股清流！一直以來，我對R語言的掌握都停留在入門階段，雖然能寫一些基本的腳本，但麵對海量數據時，那種無力感和挫敗感常常讓我望而卻步。而SQL Server，作為我們團隊日常工作中必不可少的數據庫，我對它的潛能也一直有所期待，但總覺得挖掘不夠深入。直到我翻開瞭這本《大數據分析SQL Server 2016與R全方位應用》，我纔真正看到瞭將兩者結閤的巨大潛力。 書中開篇就係統地介紹瞭SQL Server 2016在處理大數據方麵的各項特性，比如內存中OLTP、列存儲索引的優化、以及對Azure ML的集成支持等等，這些內容對我來說，不啻於一場及時雨。我一直都知道SQL Server很強大，但書中通過大量的實例演示，讓我清晰地看到瞭如何在實際場景中利用這些特性來提升數據處理的效率和深度，尤其是一些查詢優化和性能調優的技巧，簡直是救命稻草。我之前以為處理大數據就得轉嚮Hadoop或者Spark，但這本書讓我看到瞭在熟悉的SQL Server平颱上，也能實現令人驚嘆的大數據分析能力，這大大降低瞭我學習新技術的門檻，讓我覺得自己的SQL Server技能得到瞭極大的升華，不再隻是一個簡單的數據庫管理員，而是能進階為數據分析師。