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SQL LEFT JOIN SELECT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
SQL LEFT JOIN SELECT的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦[美] 史蒂夫•奧赫恩寫的 OCA Oracle Database SQL認證考試指南(1Z0-071) 和（美）戈登 S.林那夫的 數據分析技術--使用SQL和Excel工具（第2版）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自清華大學 和清華大學所出版 。
國立中山大學 資訊管理學系研究所 黃三益所指導 陳雅芳的 無線環境下個人化工作流程系統之研究 （2000），提出SQL LEFT JOIN SELECT關鍵因素是什麼，來自於行動環境、個人工作流程。
OCA Oracle Database SQL認證考試指南(1Z0-071)
為了解決SQL LEFT JOIN SELECT 的問題，作者[美] 史蒂夫•奧赫恩 這樣論述：
《OCA Oracle Database SQL認證考試指南(1Z0-071)》完整覆蓋1Z0-071的全部目標，包含的主題如下： ● DDL和SQL SELECT語句 ● 相關資料分組 ● 對資料進行操縱、限制和排序 ● 創建報表 ● 單行函數和分組函數 ● 資料字典視圖 ● 子查詢 ● 大資料集 ● 模式物件 ● 分層檢索 ● 集合操作符 ● 規則運算式支援 ● 從多表顯示資料 ● 使用者存取控制 第1章 Oracle和SQL 1 1.1 考試概述 2 1.1.1 參試過程和預期步驟 3 1.1.2 Oracle SQL與ANSI S
QL的比較 4 1.1.3 Oracle SQL與Oracle SQL*Plus的比較 4 1.1.4 SQL Fundamentals I與SQL Certified Associate的比較 4 1.1.5 確定合適的學習材料 8 1.2 確定實體-關係圖與關聯式資料庫之間的聯繫 10 1.2.1 實體-關係圖和資料建模 10 1.2.2 關聯式資料庫 12 1.2.3 多對多關係 14 1.2.4 資料庫的規範化 15 1.3 解釋資料庫與SQL的聯繫 16 1.4 描述DDL的作用
18 1.5 描述DML的作用 19 1.6 構建SELECT語句以從Oracle 資料庫表中檢索資料 19 1.7 認證總結 20 1.7.1 本章知識點回顧 21 1.7.2 自測題 21 1.7.3 自測題答案 23 第2章 使用DDL語句創建和管理表 25 2.1 主要資料庫對象的種類 26 2.1.1 資料庫物件的定義 26 2.1.2 模式 27 2.2 創建一個簡單表 28 2.2.1 對表或其他物件進行命名 29 2.2.2 SQL語句CREATE T
ABLE 33 2.3 查看表的結構 34 2.4 列出各列可用的資料類型 35 2.4.1 字元 35 2.4.2 數值 36 2.4.3 日期 37 2.4.4 大對象 38 2.5 如何在創建表的同時創建約束 39 2.5.1 在CREATE TABLE語句中創建約束 40 2.5.2 約束的類型 43 2.6 刪除列以及將列設置為UNUSED 51 2.6.1 刪除列 51 2.6.2 UNUSED 54 2.7 創建和使用外部表 55 2.7.1
使用外部表的好處 55 2.7.2 創建外部表 55 2.8 認證總結 59 2.8.1 本章知識點回顧 60 2.8.2 自測題 61 2.8.3 自測題答案 65 第3章 操縱資料 67 3.1 刪除資料 68 3.2 向表中插入行 70 3.2.1 默認列列表 70 3.2.2 枚舉的列列表 72 3.3 更新表中的行 75 3.3.1 運算式 76 3.3.2 約束 76 3.3.3 WHERE子句 77 3.4 從表中刪除行 7
8 3.5 控制事務 78 3.5.1 COMMIT 79 3.5.2 ROLLBACK 82 3.5.3 SAVEPOINT 83 3.5.4 回顧ROLLBACK 84 3.6 認證總結 85 3.6.1 本章知識點回顧 86 3.6.2 自測題 87 3.6.3 自測題答案 91 第4章 對資料進行限制和排序 95 4.1 對查詢所檢索的行進行排序 96 4.1.1 通過名稱進行引用 96 4.1.2 運算式 99 4.1.3 通過位置進行引用 1
01 4.1.4 組合 101 4.1.5 ORDER BY和NULL 102 4.2 對查詢所檢索的行進行限制 102 4.2.1 WHERE子句 102 4.2.2 布林邏輯 106 4.2.3 其他WHERE子句特性 110 4.2.4 其他概念 112 4.3 使用&符號替換在運行時限制和排序輸出 113 4.3.1 &符號 113 4.3.2 DEFINE和UNDEFINE命令 115 4.3.3 SET和SHOW命令 116 4.3.4 ACCEPT和PROMPT命令
116 4.4 使用SQL行限制子句 119 4.4.1 FETCH 119 4.4.2 WITH TIES 120 4.4.3 OFFSET 121 4.5 認證總結 122 4.5.1 本章知識點回顧 123 4.5.2 自測題 125 4.5.3 自測題答案 128 第5章 使用單行函數定制輸出 133 5.1 SQL中可使用的各類函數 134 5.1.1 字元函數 135 5.1.2 數值函數 135 5.1.3 日期函數 135 5.1.4
其他函數 135 5.2 在SELECT語句中使用字元函數、數值函數、日期函數和分析函數(PERCENTILE_CONT、STDDEV、LAG和LEAD) 136 5.2.1 DUAL表 136 5.2.2 字元函數 136 5.2.3 數值函數 142 5.2.4 日期函數 144 5.2.5 分析函數 149 5.2.6 嵌套函數 156 5.3 認證總結 157 5.3.1 本章知識點回顧 158 5.3.2 自測題 158 5.3.3 自測題答案 160 第6章 使
用轉換函數和條件運算式 163 6.1 描述各種類型的轉換函數 164 6.2 使用TO_CHAR、TO_NUMBER和 TO_DATE轉換函數 166 6.2.1 最常用的轉換函數 166 6.2.2 其他轉換函數 173 6.3 在SELECT語句中使用常見函數和條件運算式 176 6.3.1 CASE 177 6.3.2 DECODE 177 6.3.3 NVL 178 6.3.4 NULLIF 179 6.4 認證總結 179 6.4.1 本章知識點回顧 180 6
.4.2 自測題 181 6.4.3 自測題答案 183 第7章 使用分組函數報告聚合資料 187 7.1 描述分組函數的用法 188 7.1.1 COUNT 190 7.1.2 SUM 192 7.1.3 MIN，MAX 192 7.1.4 AVG 193 7.1.5 MEDIAN 194 7.1.6 RANK 194 7.1.7 DENSE_RANK 196 7.1.8 FIRST，LAST 197 7.1.9 其他彙總函式 197 7.2 使用GROUP
BY子句對資料分組 197 7.2.1 多列 201 7.2.2 再論ORDER BY 202 7.2.3 嵌套函數 203 7.3 通過使用HAVING子句包含或排除分組後的行 205 7.4 認證總結 206 7.4.1 本章知識點回顧 207 7.4.2 自測題 208 7.4.3 自測題答案 211 第8章 顯示多個表中的資料 215 8.1 描述不同類型的連接及其功能 216 8.2 編寫SELECT語句以使用等值連接和非等值連接從多個表中訪問資料 217 8.2.
1 內連接 217 8.2.2 使用表的別名 219 8.2.3 自然連接 221 8.2.4 USING 222 8.2.5 多表連接 223 8.2.6 非等值連接 223 8.3 使用自連接將表連接到自身 224 8.3.1 自引用外鍵 225 8.3.2 自連接的語法 225 8.4 使用外連接查看通常不滿足連接條件的資料 226 8.4.1 LEFT OUTER JOIN 226 8.4.2 RIGHT OUTER JOIN 227 8.4.3 FULL OUTE
R JOIN 227 8.4.4 過時的Oracle外連接語法：( ) 228 8.5 認證總結 229 8.5.1 本章知識點回顧 229 8.5.2 自測題 230 8.5.3 自測題答案 234 第9章 使用子查詢檢索資料 237 9.1 定義子查詢 238 9.2 描述子查詢能解決的問題類型 239 9.3 描述子查詢的類型 240 9.4 使用關聯子查詢查詢資料 241 9.5 使用關聯子查詢更新和刪除行 243 9.5.1 在UPDATE語句中使用關聯子查詢
243 9.5.2 在DELETE語句中使用關聯子查詢 245 9.6 使用EXISTS和NOT EXISTS操作符 245 9.7 使用WITH子句 246 9.8 編寫單行子查詢和多行子查詢 247 9.8.1 單行子查詢 247 9.8.2 多行子查詢 250 9.9 認證總結 252 9.9.1 本章知識點回顧 253 9.9.2 自測題 254 9.9.3 自測題答案 259 第10章 管理模式物件 263 10.1 描述模式物件的工作原理 264 10.1
.1 表 264 10.1.2 約束 264 10.1.3 視圖 264 10.1.4 索引 264 10.1.5 序列 265 10.2 使用可見列/不可見列創建簡單視圖及複雜視圖 265 10.2.1 創建視圖 266 10.2.2 可更新的視圖 268 10.2.3 內聯視圖 271 10.2.4 ALTER VIEW 272 10.2.5 可見/不可見列 273 10.3 創建、維護和使用序列 275 10.3.1 創建和刪除序列 276 10.3.2 使
用序列 277 10.4 創建和維護索引(包括同一列上的不可見索引和多索引) 279 10.4.1 Oracle資料庫優化器 280 10.4.2 隱式創建索引 280 10.4.3 單列索引 281 10.4.4 複合索引 283 10.4.5 唯一索引 284 10.4.6 刪除索引 284 10.4.7 可見和不可見索引 285 10.4.8 相同列集上的備用索引 286 10.5 執行FLASHBACK操作 287 10.5.1 概述 287 10.5.2 恢復被刪除
的表 287 10.5.3 將現有表的資料恢復到一個特定時間點 290 10.5.4 標記時間 292 10.6 認證總結 295 10.6.1 本章知識點回顧 296 10.6.2 自測題 297 10.6.3 自測題答案 302 第11章 使用集合操作符 305 11.1 描述集合操作符 306 11.2 使用一個集合操作符將多個查詢組合為一個單獨的查詢 307 11.2.1 UNION 308 11.2.2 UNION ALL 310 11.2.3 INTERSECT
310 11.2.4 MINUS 311 11.2.5 組合 312 11.3 控制返回行的順序 312 11.3.1 ORDER BY——根據位置進行排序 313 11.3.2 ORDER BY——根據引用進行排序 314 11.4 認證總結 315 11.4.1 本章知識點回顧 315 11.4.2 自測題 316 11.4.3 自測題答案 320 第12章 使用資料字典視圖管理物件 323 12.1 查詢各種資料字典視圖 324 12.1.1 結構 324
12.1.2 動態性能視圖 327 12.1.3 讀取注解 327 12.1.4 添加注解 328 12.1.5 DICTIONARY視圖 329 12.1.6 標識一個使用者擁有的物件 330 12.1.7 檢查表和列 331 12.1.8 編譯視圖 332 12.1.9 檢查許可權 333 12.1.10 檢查約束 333 12.1.11 查找列 334 12.2 認證總結 334 12.2.1 本章知識點回顧 335 12.2.2 自測題 336 12.2.3
自測題答案 338 第13章 操作大資料集 341 13.1 描述多表INSERT語句的功能 342 13.2 將資料行合併到一個表中 353 13.3 認證總結 356 13.3.1 本章知識點回顧 356 13.3.2 自測題 357 13.3.3 自測題答案 361 第14章 控制用戶訪問 363 14.1 區分系統許可權和物件使用權限 364 14.1.1 系統許可權 364 14.1.2 前提條件 366 14.1.3 GRANT語句和REVOKE語句
367 14.1.4 ANY 369 14.1.5 ADMIN OPTION 370 14.1.6 ALL PRIVILEGES 371 14.1.7 PUBLIC 371 14.2 針對表和用戶授予許可權 372 14.2.1 模式首碼 373 14.2.2 WITH GRANT OPTION 375 14.2.3 REVOKE 375 14.2.4 ALL PRIVILEGES 375 14.2.5 許可權的依賴性 376 14.2.6 在資料字典中查看許可權 376 1
4.2.7 授予角色 378 14.3 區分許可權和角色 380 14.4 認證總結 381 14.4.1 本章知識點回顧 382 14.4.2 自測題 383 14.4.3 自測題答案 386 附錄A 本書配套資料 389 術語表 391
無線環境下個人化工作流程系統之研究
為了解決SQL LEFT JOIN SELECT 的問題，作者陳雅芳 這樣論述：
行動環境的發展提供使用者能隨時隨地使用資訊、網路等服務。然而，對使用者而言，更重要的服務是能在適當時間，適當地點告知其所應該執行的事。就目前行動設備的應用而言，多以個人資訊記錄(行事曆、備忘錄)、網路服務(郵件收發、資訊瀏灠)為主。事實上，個人日常生活的各項活動中，彼此存在著資訊的關連性，因此，本研究以工作流程觀念來模式化個人日常活動，稱之個人工作流程。針對個人工作流程的特性，提出一主從式架構來完成此一系統。本研究著重在個人工作流程的client端儲存管理及查詢處理。在儲存管理部分，定義出個人工作流程的模式。在查詢處理部份，我們提出幾個運算元來表達使用者所下的查詢，並對運算元的性質及最佳化的
表示方式加以探討。此外，本研究亦定出啟動機制模式以支援其個人工作流程系統能適時適地的主動提醒使用者其該做的活動。最後，我們實作儲存管理及查詢處理於PDA上。本研究將是以主從式架構為主的個人工作流程系統的核心。
數據分析技術--使用SQL和Excel工具（第2版）
為了解決SQL LEFT JOIN SELECT 的問題，作者（美）戈登 S.林那夫 這樣論述：
SQL是數據查詢的基本語言，Excel是數據分析和展示的常見工具。兩者結合，可以組成一個強大且易於理解的業務數據分析工具。很多類重要的數據分析並不需要復雜且昂貴的數據挖掘工具。答案就在你的電腦桌上。這是一本實用指南，作者GordonS.Linoff是數據挖掘領域的專家。書中介紹了如何使用SQL和Excel來設計並完成復雜的數據分析。本書的第1版被廣泛認可，第2版涵蓋了對SQL和Excel新功能的介紹，同時包括新的技術和實際業務示例。第2版介紹了業務經理和數據分析人員所需掌握的最新信息。本書首先介紹數據挖掘所用的SQL基礎知識，如何使用Excel展示結果，以及用於理解數據的簡單的統計學概念。熟悉
執行SQL和操作Excel后，本書介紹了核心分析技術。本書內容逐步從基礎查詢擴展到復雜的應用，使讀者能夠學習到某種數據分析的使用原因和時機，如何設計和實現，以及展示數據分析結果的強大方法。每一步都詳細解釋了業務環境、技術方法以及在所熟悉工具中的具體實現。隨着對本書的閱讀，你會發現很多知識點，包括地理信息的重要性，圖表中的數據隨時間的變化方式，如何使用生存分析理解客戶任期和變動，以及影響生存率的因素。同時，還會探索到一些方法，包括分析客戶的購買模式、分析購物車以及計算關聯規則。此外，本書還包含重要的SQL數據挖掘模型(線性回歸模型、朴素貝葉斯模型等)、建立客戶簽名所需的信息、用於分析結果集的模型
、包含累積增量圖表和ROC圖表、使用SQL的*佳實踐、提高查詢性能的方法等。Gordon S. Linoff從事數據庫工作數十年。在他的記憶中，他開始學習SQL時，還是SQL92標准版。當時他正領導一支開發團隊(現已不存在的Thinking Machines公司)，編寫*個側重於復雜查詢的高性能數據庫，用於支持決策分析。此后，Gordon在1998年合作創建了Data Miners公司，這是一家致力於數據挖掘、分析和大數據的咨詢公司。在他的工作生涯中，數據仍然是永恆的主題——而且通常是存儲於關系型數據庫中的數據。他對SQL的理解和應用也變得越來越深刻和嫻熟。在2014年，他是Stack Ove
rflow的*多貢獻者，Stack Overflow是行業內領先的技術問答網站。Gordon編寫的另外幾本書也都是暢銷書：《數據挖掘技術(第3版)——應用於市場營銷、銷售與客戶關系管理》、Mastering Data Mining和Mining the Web——這些書籍都側重於數據挖掘和數據分析。本書延續廣受好評的第1版，側重於如何實際地獲取和解釋數據結果，更具有實踐性。 第1章 數據挖掘者眼中的SQL 11.1 數據庫、SQL和大數據 21.1.1 什麼是大數據？ 21.1.2 關系型數據庫 31.1.3 Hadoop和Hive 31.1.4 NoSQL和其他類型的數
據庫 31.1.5 SQL 41.2 繪制數據結構 41.2.1 什麼是數據模型？ 51.2.2 什麼是表？ 51.2.3 什麼是實體—關系圖表？ 81.2.4 郵政編碼表 91.2.5 訂閱數據集 101.2.6 訂單數據集 111.2.7 關於命名的提示 121.3 使用數據流描述數據分析 121.3.1 什麼是數據流？ 131.3.2 數據流、SQL和關系代數 161.4 SQL查詢 161.4.1 做什麼，而不是怎麼去做 161.4.2 SELECT語句 171.4.3 一個基礎的SQL查詢 171.4.4 一個基本的SQL求和查詢 191.4.5 聯接表的意義 201.4.6 SQL
的其他重要功能 261.5 子查詢和公用表表達式 291.5.1 用於命名變量的子查詢 291.5.2 處理統計信息的子查詢 321.5.3 子查詢和IN 331.5.4 用於UNION ALL的子查詢 371.6 小結 38第2章 表中有什麼？開始數據探索 392.1 什麼是數據探索？ 402.2 Excel中的繪圖 402.2.1 基礎圖表：柱形圖 412.2.2 單元格中的條形圖 452.2.3 柱形圖的有用變化形式 472.2.4 其他類型的圖表 502.3 迷你圖 532.4 列中包含的值 552.4.1 直方圖 552.4.2 計數的直方圖 582.4.3 計數的累積直方圖 60
2.4.4 數字值的直方圖（頻率） 602.5 探索更多的值——小值、大值和模式 642.5.1 小值和大值 642.5.2 常見的值（模式） 652.6 探索字符串值 662.6.1 長度的直方圖 662.6.2 起始或結尾包含空白字符的字符串 662.6.3 處理大小寫問題 672.6.4 字符串中存儲的字符是什麼？ 672.7 探索兩個列中的值 692.7.1 每個州的平均銷售額是多少？ 702.7.2 在一個單獨的訂單中，產品重復出現的頻率是多少？ 702.7.3 哪個州的American Express用戶多？ 732.8 由一個列的數據擴展到所有列的數據匯總 732.8.1 針對單
列的匯總 742.8.2 返回表中所有列的查詢 762.8.3 使用SQL生成匯總編碼 762.9 小結 78第3章 不同之處是如何不同？ 793.1 基本的統計學概念 803.1.1 虛擬假設 803.1.2 可信度和概率 813.1.3 正態分布 823.2 平均值的區別有多大？ 853.2.1 方法 853.2.2 子集平均值的標准差 853.2.3 三個方法 873.3 對表做抽樣 893.3.1 隨機抽樣 893.3.2 可重復的隨機樣本 903.3.3 分層比例抽樣 913.3.4 平衡的樣本 923.4 計數的可能性 933.4.1 有多少男性成員？ 963.4.2 有多少加利
福尼亞人？ 983.4.3 虛擬假設和可信度 993.4.4 有多少客戶仍然是活躍客戶？ 1003.4.5 比率或數字？ 1033.5 概率和它們的統計 1043.5.1 概率的標准差 1043.5.2 概率的置信區間 1053.5.3 概率的不同 1063.5.4 保守的下限值 1073.6 卡方檢驗 1073.6.1 期望值 1083.6.2 卡方計算 1083.6.3 卡方分布 1093.6.4 SQL中的卡方檢驗 1113.6.5 州和產品之間的特殊關系 1123.7 月份和支付類型與不同產品類型的特殊關系 1143.7.1 多維卡方 1143.7.2 使用SQL查詢 1153.7.3
結果 1153.8 小結 116第4章 發生的地點在何處？ 1194.1 緯度和經度 1204.1.1 緯度和經度的定義 1204.1.2 度數、分鍾和秒 1214.1.3 兩個位置之間的距離 1224.1.4 包含郵政編碼的圖片 1284.2 人口統計 1314.2.1 情況：富有的和貧窮的人 1324.2.2 分別在使用訂單和不使用訂單的情況下比較郵政編碼 1374.3 地理等級 1424.3.1 州中富有的郵政編碼 1424.3.2 州中擁有多訂單的郵政編碼 1434.3.3 地理數據中有趣的層級結構 1454.3.4 計算郡的財富 1484.3.5 財富值的分布 1504.3.6
在郡中，哪個郵政編碼是相對富有的？ 1514.3.7 擁有高的相對訂單占有份額的郡 1524.4 在Excel中繪制地圖 1554.4.1 為什麼繪制地圖？ 1554.4.2 不能繪圖 1564.4.3 網絡地圖 1564.4.4 郵政編碼散點圖之上的州邊界 1574.5 小結 159第5章 關於時間 1615.1 數據庫中的日期和時間 1625.2 開始調研日期 1665.2.1 確認日期中沒有時間 1665.2.2 根據日期比較計數 1675.2.3 訂單數和訂單大小 1725.2.4 星期 1755.3 兩個日期之間有多長？ 1785.3.1 以天為單位的持續時間 1785.3.2 以
星期為單位的持續時間 1805.3.3 以月為單位的持續時間 1805.3.4 有多少個星期一？ 1815.3.5 下一個周年紀念日（或生日）是什麼時候？ 1845.4 跨年比較 1885.4.1 以天為單位比較 1885.4.2 以星期為單位比較 1895.4.3 以月為單位比較 1905.5 以天計算活躍客戶數量 1965.5.1 某天的活躍客戶數量 1965.5.2 每天的活躍客戶數量 1965.5.3 有多少不同類型的客戶？ 1985.5.4 不同任期時段的客戶數量 1985.5.5 只使用SQL計算活躍客戶 2015.6 Excel中的簡單圖表動畫 2035.6.1 從訂單生成日期到
運貨日期 2035.6.2 訂單延時在每年中的變化 2055.7 小結 208第6章 客戶的持續時間有多久？使用生存分析理解客戶和他們的價值 2096.1 生存分析 2106.1.1 平均壽命 2116.1.2 醫學研究 2126.1.3 關於風險率的示例 2126.2 風險計算 2136.2.1 數據調研 2146.2.2 風險率 2166.2.3 客戶可視化：時間與任期 2176.2.4 截尾 2196.3 生存率和保留率 2206.3.1 生存率的點的估計 2206.3.2 計算任意任期的生存率 2216.3.3 在SQL中計算生存率 2226.3.4 簡單的客戶保留率計算 2256.
3.5 保留率和生存率的區別 2266.3.6 風險率和生存率的簡單示例 2276.4 對比不同的客戶分組 2306.4.1 市場總結 2306.4.2 市場分層 2316.4.3 生存率比例 2346.4.4 條件生存率 2346.5 隨時間變化的生存率 2366.5.1 特定風險率隨時間的變化 2366.5.2 按照起始年份分類的客戶生存率 2386.5.3 之前的生存率什麼樣？ 2396.6 由生存率衍生出來的重要指標 2416.6.1 估算生存點 2416.6.2 客戶任期的中間值 2426.6.3 客戶生命周期的中間值 2426.6.4 風險率的置信度 2436.7 使用生存率計算客
戶價值 2456.7.1 估算收入 2466.7.2 對個體的未來收入的估算 2476.7.3 當前客戶分組的收入估算 2496.7.4 所有客戶未來收入的估算 2516.8 預測 2536.8.1 對已有客戶的預測 2546.8.2 對新開始者的預測 2586.9 小結 259第7章 影響生存率的因素：客戶任期 2617.1 哪些因素是重要的，何時重要？ 2627.1.1 方法說明 2627.1.2 使用平均值比較數字因素 2647.1.3 風險比例 2687.2 左截斷 2717.2.1 認識左截斷 2717.2.2 左截斷的影響 2737.2.3 如何從理論上解決左截斷問題 2747.
2.4 估算一個任期的風險率 2757.2.5 估算所有任期的風險率 2767.2.6 在SQL中計算 2777.3 時間窗 2787.3.1 一個商業問題 2787.3.2 時間窗=左截斷+右截尾 2787.4 競爭風險 2837.4.1 競爭風險的示例 2837.4.2 競爭風險的「風險率」 2847.4.3 競爭風險的「生存率」 2867.4.4 隨着時間的變化，客戶身上發生了什麼？ 2877.5 事件前后 2917.5.1 三種情況 2917.5.2 使用生存率預測來理解一次性事件 2937.5.3 比較前后風險率 2947.5.4 基於對列的方法 2947.5.5 基於對列的方法：完
全隊列 2957.5.6 事件影響的直接估計 2977.6 小結 301第8章 多次購買以及其他重復事件 3038.1 標識客戶 3048.1.1 誰是那個客戶？ 3048.1.2 其他客戶信息 3138.1.3 每一年出現多少新客戶？ 3168.2 RFM分析 3258.2.1 維度 3258.2.2 計算RFM單元格 3298.2.3 RFM的有用程度 3308.3 隨着時間的變化，哪些家庭的購買金額在增長？ 3348.3.1 早值和晚值的比較 3348.3.2 年和后一年的值的比較 3418.3.3 佳擬合線的趨勢 3438.4 距離下一次事件的時間 3448.4.1 計算背后的想法
3448.4.2 使用SQL計算下一次購買日期 3458.4.3 從下一次購買日期到時間至事件的分析 3468.4.4 時間到事件分析的分層 3478.5 小結 347第9章 購物車里有什麼？購物車分析 3499.1 探索產品 3499.1.1 產品的散點圖 3509.1.2 產品組的運輸年份 3519.1.3 訂單中的重復產品 3539.1.4 單位數量的直方圖 3589.1.5 在一個訂單中，哪個產品可能出現多次購買的情況？ 3599.1.6 改變價格 3619.2 產品和客戶價值 3629.2.1 訂單大小的一致性 3629.2.2 與一次性客戶關聯的產品 3659.2.3 與好的客戶
相關的產品 3689.2.4 剩余價值 3709.3 產品的地理分布 3729.3.1 每一個州中常見的產品 3729.3.2 哪些產品廣受歡迎，哪些產品只在本地受歡迎？ 3739.4 哪些客戶購買了指定產品？ 3759.4.1 哪些客戶擁有受歡迎的產品？ 3759.4.2 客戶擁有哪個產品？ 3769.4.3 哪些客戶有3個特定的產品？ 3819.4.4 普遍的嵌套集合的查詢 3849.5 小結 385第10章 關聯規則 38710.1 項集 38810.1.1 兩個產品的組合 38810.1.2 更常見的項集 39110.1.3 家庭，而不是訂單 39610.2 簡單的關聯規則 3991
0.2.1 關聯和規則 40010.2.2 零項關聯規則 40010.2.3 概率的分布情況 40110.2.4 零項關聯告訴了我們什麼？ 40210.3 單項關聯規則 40210.3.1 單項關聯規則的價值 40210.3.2 生成所有的單項規則 40410.3.3 包含評估信息的單項規則 40510.3.4 基於產品組的單項規則 40610.4 雙項關聯 40710.4.1 計算雙項關聯 40810.4.2 使用卡方找到佳規則 40910.4.3 異質相關 41310.5 擴展關聯規則 41610.5.1 多項關聯 41610.5.2 一個查詢中的多項關聯 41810.5.3 使用產品屬性
的規則 41810.5.4 左右兩側項集內容不同的規則 41910.5.5 之前和之后：有序關聯規則 41910.6 小結 422第11章 SQL數據挖掘模型 42311.1 定向數據挖掘介紹 42411.1.1 定向模型 42411.1.2 建模中的數據 42511.1.3 建模應用示例 42711.1.4 模型評估 42911.2 相似性模型 42911.2.1 模型是什麼？ 43011.2.2 好的郵政編碼是哪個？ 43011.2.3 基礎的相似性模型 43111.2.4 使用Z分數計算相似性模型 43311.2.5 鄰近模型示例 43411.3 受歡迎產品的查找模型 43511.3.
1 受歡迎的產品 43511.3.2 計算受歡迎的產品組 43611.3.3 評估查找模型 43711.3.4 使用調試查找模型做預測 43711.3.5 使用二元分類 43911.4 用於訂單大小的查找模型 44011.4.1 基本的模型：無維度模型 44011.4.2 添加一個維度 44111.4.3 添加額外的維度 44311.4.4 檢查不穩定性 44311.4.5 使用平均值圖表評估模型 44411.5 用於響應率的查找模型 44511.5.1 將整體概率作為一個模型 44511.5.2 探索不同的維度 44611.5.3 模型的精准度 44711.5.4 ROC圖表和AUC 450
11.5.5 加入更多的維度 45311.6 朴素貝葉斯模型（證據模型） 45511.6.1 概率的一些概念 45511.6.2 計算朴素貝葉斯模型 45711.6.3 朴素貝葉斯模型：評分和提升度 46311.6.4 朴素貝葉斯模型和查找模型的比較 46511.7 小結 466第12章 佳擬合線：線性回歸模型 46712.1 佳擬合線 46812.1.1 任期和支付金額 46812.1.2 佳擬合線的屬性 46912.1.3 小心數據 47312.1.4 圖表中的趨勢線 47412.1.5 使用LINEST（）函數的佳擬合 47912.2 使用R2衡量擬合程度 48312.2.1 R2值
48312.2.2 R2的局限性 48412.2.3 R2的含義 48412.3 直接計算佳擬合線系數 48512.3.1 計算系數 48512.3.2 在SQL中計算佳擬合線 48612.3.3 價格彈性 48712.4 加權的線性回歸 49212.4.1 在年停止的客戶 49212.4.2 加權的佳擬合 49312.4.3 圖表中的加權佳擬合線 49412.4.4 SQL中的加權佳擬合線 49512.4.5 使用Solver的加權佳擬合線 49612.5 多個輸入 49812.5.1 Excel中的多維回歸 49812.5.2 建立包含三個變量的模型 50012.5.3 使用Solver處
理多維回歸 50112.5.4 逐個選擇輸入變量 50112.5.5 SQL中的多維回歸 50212.6 小結 503第13章 為進一步分析數據創建客戶50513.1 什麼是客戶？ 50613.1.1 什麼是客戶？ 50613.1.2 客戶的源數據 50713.1.3 使用客戶 51013.2 設計客戶 51113.2.1 調試和預測 51113.2.2 字段的角色 51113.2.3 時間段 51213.3 建立客戶的操作 51513.3.1 驅動表 51513.3.2 查找數據 51813.3.3 初的交易 52013.3.4 旋轉 52113.3.5 總結 52813.4 抽取特征 5
3013.4.1 地理位置信息 53013.4.2 日期時間列 53113.4.3 字符串中的模式 53213.5 總結客戶行為 53413.5.1 計算時間序列的斜率 53413.5.2 周末消費者 53713.5.3 下降的使用行為 54013.6 小結 541第14章 性能問題：高效使用SQL 54314.1 查詢引擎和性能 54414.1.1 用於理解性能的時間復雜度 54414.1.2 一個簡單的示例 54514.1.3 與性能相關的思考 54714.1.4 性能的含義和測量 54914.1.5 性能提升入門 54914.2 高效使用索引 55314.2.1 什麼是索引？ 5531
4.2.2 索引的簡單示例 55714.2.3 索引的限制 56014.2.4 高效使用復合索引 56214.3 何時使用OR是低效的？ 56614.3.1 有時UNION ALL比OR更好 56614.3.2 有時LEFT OUTER JOIN比OR更高效 56714.3.3 有時多個條件表達式更好 56814.4 贊成和反對：表達一件事情的不同方法 56914.4.1 在Orders表中，哪些州沒有被識別？ 56914.4.2 一個關於GROUP BY的難題 57114.4.3 小心COUNT（*）=057314.5 窗口函數 57614.5.1 窗口函數適用於什麼地方？ 57614.5.
2 窗口函數的靈活使用 57614.6 小結 582附錄 數據庫之間的等價結構 583