大数据时代：资料库系统实作与案例分析（强销版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

图书介绍

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出版者出版社：上奇资讯订阅出版社新书快讯新功能介绍

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出版日期出版日期：2019/02/25

语言语言：繁体中文

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发表于2024-04-29

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图书描述

　　资料库系统全面攻略／大数据分析深化掌握

　　‧举列实际案例循序引导，运用实作培养资料库概念、核心与架构。
　　‧详尽说明资料分析、仓储、探勘、应用等多方位课题。
　　‧常用套件、知名套件之介绍、撰写说明与范例示现。

　　以资料库系统实作为主轴，筑实基础并深入大数据应用与未来趋势

　　作者精心汇整大数据分析工作所需之理论知识、系统开发技术、程式撰写与建立模型等实务经验，以资料库实作为主轴导向大数据应用与未来趋势。

　　由资料分析、资料仓储到资料探勘，延展至资料应用，皆备周详说明及予精辟释例，让读者一目了然，于观念结构建立上能更有效率的精准掌握；所举列之重点案例更加让读者透过案例分析，而能对资料库概念建置更深层的体认与领会。
本书对有志成为资料科学家的初学者而言，绝对是一本最好的入门书籍。

　　CH1、CH2、CH3、CH5：主要介绍关联式资料库中进阶技巧，以检视表为开端，接续单元介绍索引技术、交易管理和可程式性物件，让读者建立在处理大量结构化资料时能更有效率的观念与基础。

　　CH4：介绍 ADO.NET资料库程式设计，让读者从无到有建置一个小型资讯系统专案，建立对于资讯系统开发之认识，以及提升程式撰写的能力。

　　CH6：介绍资料仓储与资料探勘，对于监督式学习或非监督式学习相关知识有一定程度的了解。

　　CH7：介绍SQL Server 2016版才有的新功能，也是微软致力于大数据分析的解决方案，主要提供资料科学家能够透过原先所熟悉的R语言，不论是在交谈式介面中透过SQL Server R Services直接撰写R脚本指令进行资料分析，或是在Visual Studio.NET中透过R Tools for Visual Studio或Microsoft R Client的安装，在原有Visual Studio开发环境撰写R指令从事各种机器学习，进行关联、分类、集群和预测的工作。

　　书附光碟内容
　　※CD／本书范例档案
　　1.Microsoft SQL Server 2016 范例资料库
　　2.SQLServer2016

著者信息

作者简介

李绍纶

　　学历
　　淡江大学资讯工程学系博士

　　现职
　　亚东技术学院资讯管理系副教授兼系主任
　　中华资料採矿协会常务理事

　　经历
　　亚东技术学院电算中心主任
　　中华资料採矿协会理事
　　亚东技术学院资讯管理系系主任
　　国立台北商业技术学院资讯管理系兼任助理教授
　　安佳资讯股份有限公司专案经理
　　经济部资讯专业人员鑑定计划命(审)题委员—94年资料库管理
　　专长：资料库系统、资料仓储、资料探勘、大数据

　　Email：sllee@mail.oit.edu.tw

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图书目录

Chapter 0 大数据时代导读

Chapter 1 视界
1.1 视界的优点
1.2 视界的缺点
1.3 视界的种类
1.4 使用「Management Studio」建立检视表
1.5 使用「Management Studio」修改检视表
1.6 使用「Management Studio」删除检视表
1.7 使用「T-SQL 指令」建立检视表
1.8 使用「T-SQL 指令」修改检视表
1.9 使用「T-SQL 指令」编辑检视表的资料
1.10 使用「T-SQL 指令」删除检视表
1.11 习题

Chapter 2 索引
2.1 主索引
2.2 丛集索引
2.3 次索引
2.4 多层索引
2.5 密集索引和稀疏索引
2.6 使用「Management Studio」建立索引
2.7 使用「Management Studio」修改索引
2.8 使用「Management Studio」删除索引
2.9 使用「T-SQL 指令」建立索引
2.10 使用「T-SQL 指令」修改索引
2.11 使用「T-SQL 指令」删除索引
2.12 习题

Chapter 3 交易管理和并行控制
3.1 交易管理
3.2 为何需要并行控制
3.3 排程的循序性
3.4 并行控制的方法
3.5 使用「T-SQL 指令」执行交易
3.6 习题

Chapter 4 VB.NET 2015 资料库系统实作
4.1 ADO.NET简介
4.2 建立资料库系统专案
4.3 习题

Chapter 5 SQL Server 可程式性物件
5.1 规则物件
5.2 预设值物件
5.3 预存程序物件
5.4 触发程序物件
5.5 习题

Chapter 6 资料仓储与资料探勘
6.1 资料仓储简介
6.2 资料探勘简介
6.3 习题

Chapter 7 大数据分析与应用
7.1 大数据简介
7.2 SQL Server R Services
7.3 R Tools for Visual Studio
7.4 Microsoft R Client
7.5 习题