（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 决策树分析算法）
随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到 ...
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（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇）
前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法 ...
BI开发之——Mdx基础语法（1）
Mdx为MultiDimensional Expressions的缩写，多维表达式，是标准的OLAP查询语言。在多数OLAPServer都提供Mdx支持，如Microsoft Sql Serv ...
（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 神经网络分析算法原理篇）
前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以 ...
大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法系列
本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能（BI）中一系列数据挖掘算法的总结，其中涵盖各个算法的特点、应用场景、准确性验证以及结果预测操作等，所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例（Adventure ...
（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）
本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策 ...
（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）
前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份 ...
（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）
前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microso ...
BI开发之——多维立方体（Cube）
在Bi领域，cube是一个非常重要的概念，是多维立方体的简称，主要是用于支持联机分析应用（OLAP）,为企业决策提供支持。Cube就像一个坐标系，每一个Dimension代表一个坐标系，要想得 ...
BI开发之——ETL注意细节
ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照 ...