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這兩本書分別來自北京航空航天大學出版社 和歐萊禮所出版 。
僑光科技大學 企業管理研究所 高文星、王以莊所指導 游立宏的 英雄聯盟電競職業選手預測模型之建構 （2020），提出sql server價格關鍵因素是什麼，來自於資料挖掘、英雄聯盟、決策樹、電競。
而第二篇論文輔仁大學 國際創業與經營管理學程碩士在職專班 陳麒文所指導 鄭名珅的 消費性電子產品商場會員購物籃分析之研究 （2020），提出因為有 購物籃分析、描述分析、關聯法則分析的重點而找出了 sql server價格的解答。
最後網站請問SQL Server 版本/CAL 該怎麼買? - Mobile01則補充：我記得SQL Server 2012 Enterprise版本不能以CAL方式計價... Enterprise只能by Core數來買.. http://www.microsoft.com/taiwan/sqlserver/future-editions/ ...
微軟Azure實戰參考
為了解決sql server價格 的問題，作者李競 等 這樣論述：
本書介紹了微軟Azure雲平臺的IAAS和PAAS中的具體服務，主要包括：雲存儲（Azure Storage)、App Service、雲資料庫(Azure SQL Database）、分散式緩存、分散式訊息佇列服務(Service Bus)、分散式基礎架構服務（Service Fabric）、大資料處理平臺HDInsight、資料分析服務Power BI、人工智慧/機器學習（Machine Learning)、多媒體服務等。讀者可以從中學到Azure雲平臺的基本概念、基本操作方法，學會如何利用雲平臺的資源，為進一步開發複雜的應用打下基礎。 本書適用於雲技術行業使用微軟A
zure雲平臺開發應用程式的技術人員。
英雄聯盟電競職業選手預測模型之建構
為了解決sql server價格 的問題，作者游立宏 這樣論述：
因網際網路迅速的發展，科技的進步，讓我們不再是單純的記錄各種資料，我們透過已經得知的條件去使用這些資料，預測出更多有幫助的資訊。而近年來國內外職業電競選手的出現，讓我們可以利用網際網路優勢提供給想成為電競選手的玩家，進行預測，和傳統只看表面數據來評斷形成了強烈的對比。並且其玩家的資料該如何妥善運用是當前重要的課題。本研究使用玩家所提供的遊玩資料，其中記錄檔裡約有487比資料問卷，資料量相當可觀也具代表性。我們依填寫資料的遊玩資料，運用資料挖掘技術中的決策樹演算法，建構出〝英雄聯盟電競選手預測分析模型〞，讓玩家在填寫資料時可以依據自身實力的條件預測出是否適合成為英雄聯盟職業電競選手，可為未來出
路增加一項選擇的依據。
金融數據解密|產業研究與策略分析的實用技術指南
為了解決sql server價格 的問題，作者JustinPauley 這樣論述：
利用IT技術洞燭投資先機 資訊技術能力是取得和解讀金融資料的有力工具，它能給你華爾街最渴望的能力：洞燭機先。最棒的是，就算你不會寫程式，也能從彭博、IHS Markit等機構取得各種財金資訊。 透過本書，您將學到使用Excel分析專業機構提供的財務資訊和編寫專業報告的技巧。另外，本書也提供C#程式碼，如果您具備程式撰寫能力，也可透過撰寫程式來解讀這些財金資訊。 ．深度解讀彭博數據的技巧 ．透過一張簡單的一頁式的報表呈現一家公司的重要財務狀況，相對價值比較與價格趨勢 ．建立一份包含績效、成長性、風險調整後收益與組合的投資組合報告 ．挖掘公司債與借貸市場訊息
．透過相關性與迴歸分析找出兩種證券或指數之間的關係 ．透過變異數、標準差與夏普指數的計算評估投資組合的風險調整後收益 ．從Markit的數據中找出趨勢 名人推薦 分析師能否在同儕脫穎而出取決於對資訊的掌握能力。這本書提供你獲得這項能力的方法。 —Thomas Majewski, 鷹點信貸管理合夥人 對於希望利用資訊技術提昇決策能力並取得競爭優勢的專業人士來說，這是一本難得的實用指南 —David Trepanier, CFA, 某知名機構的CLO/結構化產品總監
消費性電子產品商場會員購物籃分析之研究
為了解決sql server價格 的問題，作者鄭名珅 這樣論述：
隨著電腦科技的發展，資料庫的資料成長快速，各企業組織不僅要能有效管理、儲存資料，更需要在巨量資料中找出有價值的資訊，並預測出下一步行動的對策。電腦資通訊及家電設備零售業直接觸及終端消費者，如果能透過大數據購物籃分析技術在巨量的交易紀錄與會員資料中挖掘出特徵、規則或趨勢，將可提供更具說服力的行銷銷售策略之建議。本研究根據3C零售業的產業特性，透過購物籃分析之關聯性法則與商品描述分析，發掘適合顧客群的商品組合，找出哪些行銷活動最常引起商品被購買，哪些商品存在購買的順序關係，並將結果運用於交叉銷售與行銷活動垂直銷售規劃，亦觸動顧客回購意願外，也願意向其親朋好友推薦購買商品。3C零售業銷售品項數量龐
大，想要尋找出有效的關聯法則有賴於合適的分類架構。本研究依個案公司提供之大分類、中分類、小分類產品別進行購物籃及關聯法則分析，也以機率與重要性等指標分別檢視，可提供個案公司進行商品組合與行銷活動規劃之參考。