數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與實(shí)現(xiàn)

第一部分  基礎(chǔ)篇                  
 第1章  從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 3                  
 1.1  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的由來(lái) 4                  
 1.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義 5                  
 1.2.1  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本定義 5                  
 1.2.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)化而來(lái) 7                  
 1.2.3  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 8                  
 1.3  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系化環(huán)境 12                  
 1.3.1  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu) 12                  
 1.3.2  多層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu) 14                  
 1.3.3  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn) 14                  
 1.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)組織 15                  
 1.4.1  粒度與分割 16                  
 1.4.2  元數(shù)據(jù) 17                  
 1.4.3  數(shù)據(jù)概念模型 17                  
 1.4.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織方式 18                  
 1.4.5  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)追加 19                  
 1.4.6  “維表—事實(shí)表”構(gòu)成的關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 19                  
 1.4.7  OLAP的數(shù)據(jù)組織 21                  
 1.5  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方法論 22                  
 1.5.1  任務(wù)和環(huán)境的評(píng)估 22                  
 1.5.2  需求的收集和分析 22                  
 1.5.3  構(gòu)造數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 23                  
 1.5.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的培訓(xùn) 23                  
 1.5.5  回顧. 總結(jié)再發(fā)展 24                  
 1.6  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程規(guī)劃 24                  
 1.6.1  工程規(guī)劃的重要性 24                  
 1.6.2  制定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程規(guī)劃的過(guò)程 25                  
 1.6.3  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程規(guī)劃文檔的內(nèi)容 27                  
 1.6.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu) 28                  
 1.7  發(fā)展階段 30                  
 1.8  小結(jié) 31                  
 第2章  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本組成 33                  
 2.1  元數(shù)據(jù) 34                  
 2.1.1  概念 34                  
 2.1.2  元數(shù)據(jù)的管理功能 36                  
 2.1.3  元數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和商品化 39                  
 2.2  關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 40                  
 2.2.1  創(chuàng)建和維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)概述 40                  
 2.2.2  數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化概述 41                  
 2.3  數(shù)據(jù)集市 41                  
 2.4  數(shù)據(jù)源 42                  
 2.5  維度 43                  
 2.5.1  概述 43                  
 2.5.2  維度層次結(jié)構(gòu) 46                  
 2.5.3  維度特征 48                  
 2.5.4  維度類(lèi)型 49                  
 2.6  級(jí)別和成員 51                  
 2.6.1  “全部”級(jí)別和全部成員 52                  
 2.6.2  數(shù)據(jù)成員 53                  
 2.7  度量值 53                  
 2.8  單元 54                  
 2.8.1  計(jì)算單元 55                  
 2.9  多維數(shù)據(jù)集 56                  
 2.9.1  多維數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu) 57                  
 2.9.2  多維數(shù)據(jù)集存儲(chǔ) 58                  
 2.9.3  多維數(shù)據(jù)集處理 58                  
 2.9.4  多維數(shù)據(jù)集類(lèi)型 58                  
 2.10  分區(qū)和聚合 61                  
 2.10.1  分區(qū) 61                  
 2.10.2  分區(qū)結(jié)構(gòu) 63                  
 2.10.3  分區(qū)存儲(chǔ) 63                  
 2.10.4  聚合 64                  
 2.11  成員屬性 65                  
 2.12  小結(jié) 67                  
 第3章  ODS 69                  
 3.1  ODS的由來(lái)與定義 70                  
 3.1.1  由來(lái) 70                  
 3.1.2  定義 70                  
 3.1.3  與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聯(lián)系與區(qū)別 71                  
 3.2  DB―ODS―DW的體系結(jié)構(gòu) 71                  
 3.3  創(chuàng)建ODS 73                  
 3.3.1  ODS數(shù)據(jù)模式的形成 73                  
 3.3.2  獲取并傳輸數(shù)據(jù) 73                  
 3.3.3  從DB向ODS轉(zhuǎn)化的實(shí)現(xiàn)機(jī)制 74                  
 3.4  實(shí)例分析 75                  
 3.4.1  問(wèn)題的提出 75                  
 3.4.2  技術(shù)選型 76                  
 3.4.3  基于ODS藥品銷(xiāo)售的即時(shí)OLAP應(yīng)用設(shè)計(jì) 76                  
 3.4.4  數(shù)據(jù)采集 77                  
 3.4.5  系統(tǒng)用戶(hù)界面的實(shí)現(xiàn) 78                  
 3.4.6  系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) 78                  
 3.5  小結(jié) 78                  
 第4章  OLAP系統(tǒng) 81                  
 4.1  概述 82                  
 4.1.1  由來(lái)與定義 82                  
 4.1.2  WebOLAP 84                  
 4.1.3  OLAP+數(shù)據(jù)挖掘 85                  
 4.2  OLAP的多維數(shù)據(jù)概念 85                  
 4.2.1  維 85                  
 4.2.2  多維性 86                  
 4.3  OLAP的多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 88                  
 4.3.1  OLAP結(jié)構(gòu) 88                  
 4.3.2  活動(dòng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 90                  
 4.4  OLAP數(shù)據(jù)的處理方式 91                  
 4.5  多維數(shù)據(jù)庫(kù) 91                  
 4.6  OLAP的實(shí)現(xiàn)方式 92                  
 4.6.1  實(shí)現(xiàn)中的問(wèn)題及對(duì)策 92                  
 4.6.2  實(shí)現(xiàn)技術(shù) 95                  
 4.7  OLAP和OLTP的區(qū)別 97                  
 4.8  OLAP的新發(fā)展——OLAM 99                  
 4.8.1  由來(lái) 99                  
 4.8.2  體系結(jié)構(gòu) 99                  
 4.8.3  功能特征 100                  
 4.8.4  OLAM領(lǐng)域的主要發(fā)展方向 101                  
 4.9  小結(jié) 102                  
 第5章  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述 103                  
 5.1  概述 104                  
 5.2  數(shù)據(jù)挖掘的定義 106                  
 5.2.1  商業(yè)角度的定義 107                  
 5.2.2  數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析方法的區(qū)別 107                  
 5.3  數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 108                  
 5.3.1  工作量 109                  
 5.3.2  過(guò)程 109                  
 5.3.3  所需人員 110                  
 5.3.4  5A模型 111                  
 5.3.5  數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程模型CRISP-DM 112                  
 5.4  數(shù)據(jù)挖掘的研究?jī)?nèi)容及其方法 114                  
 5.4.1  概述 114                  
 5.4.2  數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)及其6種模式 120                  
 5.4.3  關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法 124                  
 5.4.4  決策樹(shù)方法 128                  
 5.4.5  粗集方法 129                  
 5.5  Web數(shù)據(jù)挖掘 131                  
 5.5.1  Web數(shù)據(jù)挖掘的難點(diǎn) 132                  
 5.5.2  發(fā)現(xiàn)序列互信息 133                  
 5.5.3  發(fā)現(xiàn)互信息規(guī)則 134                  
 5.5.4  發(fā)現(xiàn)相關(guān)主題域 135                  
 5.5.5  檢驗(yàn)規(guī)則的有效性 136                  
 5.6  數(shù)據(jù)挖掘方法論 137                  
 5.6.1  Sample──數(shù)據(jù)取樣 137                  
 5.6.2  Explore──數(shù)據(jù)特征探索. 分析和預(yù)處理 138                  
 5.6.3  Modify──問(wèn)題明確化. 數(shù)據(jù)調(diào)整和技術(shù)選擇 138                  
 5.6.4  Model──研發(fā)模型及發(fā)現(xiàn)知識(shí) 138                  
 5.6.5  Assess──模型和知識(shí)的綜合解釋和評(píng)價(jià) 139                  
 5.7  構(gòu)造和使用數(shù)據(jù)挖掘模型 139                  
 5.7.1  創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型 139                  
 5.7.2  編輯數(shù)據(jù)挖掘模型 141                  
 5.7.3  培訓(xùn)數(shù)據(jù)挖掘模型 141                  
 5.7.4  查看數(shù)據(jù)挖掘模型 142                  
 5.7.5  高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘模型操作 143                  
 5.8  小結(jié) 143                  
 第二部分  工具篇                  
 第6章  MDX 147                  
 6.1  概述 148                  
 6.1.1  維度. 級(jí)別. 成員和度量值 148                  
 6.2  基本概念 148                  
 6.2.1  單元. 元組和集合 149                  
 6.2.2  軸維度和切片器維度 150                  
 6.2.3  計(jì)算成員 150                  
 6.2.4  用戶(hù)定義函數(shù) 150                  
 6.2.5  PivotTable服務(wù) 150                  
 6.3  比較SQL和MDX 150                  
 6.4  基本MDX 151                  
 6.4.1  基本MDX查詢(xún) 152                  
 6.4.2  成員. 元組和集合 153                  
 6.4.3  軸維度和切片器維度 156                  
 6.4.4  建立多維數(shù)據(jù)集上下文 158                  
 6.5  高級(jí)MDX 158                  
 6.5.1  創(chuàng)建和使用屬性值 158                  
 6.5.2  生成MDX中的命名集 163                  
 6.5.3  生成MDX中的計(jì)算成員 166                  
 6.5.4  生成MDX中的高速緩存 168                  
 6.5.5  生成MDX中的計(jì)算單元 169                  
 6.5.6  在MDX中創(chuàng)建和使用用戶(hù)定義函數(shù) 170                  
 6.5.7  使用回寫(xiě) 172                  
 6.5.8  使用DRILLTHROUGH 檢索源數(shù)據(jù) 174                  
 6.5.9  理解傳遞次序和求解次序 174                  
 6.6  小結(jié) 179                  
 第7章  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具和關(guān)鍵技術(shù) 181                  
 7.1  OLAP查詢(xún)分析工具 182                  
 7.1.1  OLAP特征 182                  
 7.1.2  選擇OLAP工具 183                  
 7.2  DSS的分析預(yù)測(cè)工具 185                  
 7.2.1  DSS和IDSS 186                  
 7.2.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP的決策支持技術(shù) 188                  
 7.2.3  綜合DSS 191                  
 7.3  數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì) 192                  
 7.3.1  數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程 193                  
 7.3.2  數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的原型框架 196                  
 7.3.3  數(shù)據(jù)挖掘面臨的問(wèn)題 198                  
 7.3.4  數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇標(biāo)準(zhǔn) 199                  
 7.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵問(wèn)題 201                  
 7.4.1  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成部分 201                  
 7.4.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵問(wèn)題 202                  
 7.5  小結(jié) 206                  
                   
 第8章  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)和解決方案 207                  
 8.1  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)原則 208                  
 8.1.1  簡(jiǎn)明數(shù)據(jù)模式的設(shè)計(jì) 209                  
 8.1.2  保證數(shù)據(jù)的一致性 211                  
 8.1.3  提高查詢(xún)處理速度 213                  
 8.1.4  提高數(shù)據(jù)裝載效率 214                  
 8.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)總體設(shè)計(jì) 214                  
 8.2.1  詳細(xì)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 214                  
 8.2.2  使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 221                  
 8.2.3  維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 222                  
 8.2.4  實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 224                  
 8.3  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)化 226                  
 8.3.1  概述 227                  
 8.3.2  優(yōu)化設(shè)計(jì) 228                  
 8.3.3  面向超大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)化 228                  
 8.3.4  實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程注意事項(xiàng) 232                  
 8.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用和解決方案 233                  
 8.4.1  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用 233                  
 8.4.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案 239                  
 8.5  小結(jié) 246                  
 第9章  SQL Server 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案 247                  
 9.1  Microsoft數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案概述 248                  
 9.1.1  Microsoft數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架 249                  
 9.1.2  Analysis Services 250                  
 9.2  Microsoft數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 258                  
 9.2.1  配置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境 258                  
 9.2.2  創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集前準(zhǔn)備 259                  
 9.2.3  生成多維數(shù)據(jù)集 266                  
 9.2.4  處理多維數(shù)據(jù)集 268                  
 9.3  管理Microsoft數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 272                  
 9.3.1  創(chuàng)建安全角色 272                  
 9.3.2  管理分區(qū) 276                  
 9.3.3  增強(qiáng)和改善維度 280                  
 9.3.4  增強(qiáng)和改善多維數(shù)據(jù)集 282                  
 9.3.5  更新多維數(shù)據(jù)集和維度 285                  
 9.4  Microsoft數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)服務(wù) 287                  
 9.4.1  備份和還原數(shù)據(jù)庫(kù) 287                  
 9.4.2  復(fù)制對(duì)象 289                  
 9.4.3  導(dǎo)入. 導(dǎo)出和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù) 290                  
 9.5  小結(jié) 294                  
 第三部分  實(shí)例篇                  
 第10章  SQL Server數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘技術(shù) 297                  
 10.1  創(chuàng)建和使用數(shù)據(jù)挖掘模型 298                  
 10.1.1  Microsoft數(shù)據(jù)挖掘模型簡(jiǎn)介 298                  
 10.1.2  創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型 300                  
 10.1.3  編輯數(shù)據(jù)挖掘模型 302                  
 10.1.4  培訓(xùn)數(shù)據(jù)挖掘模型 302                  
 10.1.5  查看數(shù)據(jù)挖掘模型 303                  
 10.1.6  高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘模型操作 304                  
 10.2  OLAP數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)例 305                  
 10.2.1  創(chuàng)建揭示客戶(hù)模式的數(shù)據(jù)挖掘模型 305                  
 10.2.2  讀取客戶(hù)決策樹(shù) 307                  
 10.2.3  瀏覽數(shù)據(jù)挖掘虛擬維度 310                  
 10.3  創(chuàng)建關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘模型 314                  
 10.3.1  創(chuàng)建揭示客戶(hù)模式的數(shù)據(jù)挖掘模型 314                  
 10.3.2  讀取客戶(hù)決策樹(shù) 317                  
 10.3.3  瀏覽相關(guān)性網(wǎng)絡(luò) 320                  
 10.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)技術(shù) 324                  
 10.4.1  Internet連接 325                  
 10.4.2  多維數(shù)據(jù)集的調(diào)度技術(shù) 328                  
 10.5  小結(jié) 333                  
 第11章  SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案 335                  
 11.1  SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述 336                  
 11.1.1  SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 337                  
 11.1.2  SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組成 337                  
 11.1.3  SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu) 339                  
 11.1.4  開(kāi)發(fā)SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 341                  
 11.1.5  SAS的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品——SAS/WA 343                  
 11.1.6  SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方法論 345                  
 11.2  SAS數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 347                  
 11.2.1  挖掘策略 347                  
 11.2.2  挖掘的方法論——SEMMA 348                  
 11.2.3  數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)例 350                  
 11.3  SAS工具 351                  
 11.3.1  SAS核心系統(tǒng) 352                  
 11.3.2  深層數(shù)據(jù)分析 353                  
 11.3.3  客戶(hù)端應(yīng)用軟件 360                  
 11.3.4  桌面分析軟件 362                  
 11.4  SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì) 365                  
 11.4.1  SAS/Warehouse Administrator概述 366                  
 11.4.2  設(shè)置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境 369                  
 11.4.3  SAS數(shù)據(jù)操作 373                  
 11.4.4  創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 383                  
 11.5  小結(jié) 395                  
 第12章  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和CRM解決方案 397                  
 12.1  CRM解決方案概述 398                  
 12.1.1  CRM系統(tǒng)的組成 400                  
 12.1.2  CRM的發(fā)展和目標(biāo) 404                  
 12.1.3  CRM的核心技術(shù) 405                  
 12.1.4  CRM在我國(guó)電信企業(yè)的應(yīng)用 406                  
 12.1.5  電信運(yùn)營(yíng)商成功實(shí)施CRM的案例 407                  
 12.1.6  CRM軟件的選型 410                  
 12.2  CRM實(shí)施與評(píng)價(jià) 411                  
 12.2.1  準(zhǔn)備工作 411                  
 12.2.2  實(shí)施步驟 412                  
 12.2.3  客戶(hù)關(guān)系管理的評(píng)價(jià) 415                  
 12.3  電信企業(yè)的CRM系統(tǒng)解決方案 416                  
 12.3.1  電信企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)管理 416                  
 12.3.2  電信企業(yè)的銷(xiāo)售管理 418                  
 12.3.3  電信企業(yè)的服務(wù)管理 419                  
 12.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具體實(shí)現(xiàn) 420                  
 12.4.1  實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析 420                  
 12.4.2  實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)詳細(xì)策略 421                  
 12.4.3  利用呼叫中心收集數(shù)據(jù) 423                  
 12.4.4  電信企業(yè)的呼叫中心 424                  
 12.4.5  廣東移動(dòng)實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)案例分析 427                  
 12.5  小結(jié) 429                  
 參考文獻(xiàn) 430