SQL Server 2005數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能完全解決方案

內(nèi)容概要

本書以BI解決方案的體系結(jié)構(gòu)為中心，以SQL Server 2005為載體，將著眼點(diǎn)放在數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能上，詳細(xì)講解了數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘這3個(gè)層面在SQL Server中的理論和技術(shù)細(xì)節(jié)。    全書共12章，全面闡述了SQLServer2005商業(yè)智能平臺(tái)中SSIS、SSAS和SSRS的使用技巧和在商業(yè)智能領(lǐng)域的應(yīng)用方法。木書內(nèi)容分為3個(gè)層次。前兩章為第1層次，是基礎(chǔ)，第3章開始到第10章為第2層次，是OLAP應(yīng)用，最后兩章為第3層次，足數(shù)據(jù)挖掘。其中，第1章是對(duì)BI、DW、OLAP和DM的基本概念和理論的綜述。第2章創(chuàng)建了一個(gè)完整的BI應(yīng)用示例。第3章講述了設(shè)計(jì)一個(gè)結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)倉庫的方法和技巧。第4章和第5章則詳述了數(shù)據(jù)整合工具SSIS的使用方法及其在BI領(lǐng)域的應(yīng)用范例。第6章和第7章針塒分析服務(wù)SSAS的基本使用和高級(jí)使用進(jìn)行了講解。第8章描述了MDX在多維數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用。第9章描述的是用SSRS處理智能報(bào)表的技術(shù)。第10章介紹了前面的知識(shí)在商業(yè)智能分析中的綜合應(yīng)用。第11章和第12章描述的是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在SQL Server平臺(tái)卜的基本使用和滿足商務(wù)分析需求的具體示例。    本書內(nèi)容翔實(shí)，不例豐富，結(jié)構(gòu)合理，語言簡(jiǎn)潔流暢。在寫作過程中力求把每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)和技術(shù)方法講深講透。本書良好的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)保證了它既町以作為各種數(shù)據(jù)庫培訓(xùn)班和大專院校的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的教材，又可作為各類開發(fā)人員及企業(yè)管理人員的參考用書。

書籍目錄

第1章  發(fā)掘數(shù)據(jù)金礦的工具：BI與DW、OLAP、DM   1.1  企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)對(duì)商業(yè)智能的需求  　 1.1.1  企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)面臨的挑戰(zhàn)   　1.1.2  企業(yè)決策實(shí)現(xiàn)過程的信息需求 　  1.1.3  企業(yè)信息化系統(tǒng)的進(jìn)化   1.2  商業(yè)智能的技術(shù)構(gòu)成  　1.2.1  什么是商業(yè)智能 　  1.2.2  商業(yè)智能的結(jié)構(gòu)描述　  1.2.3  數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能工具   　1.2.4  商業(yè)智能工具的選擇　  1.2.5  SQL Server 2005的商業(yè)智能構(gòu)架   1.3  部署商業(yè)智能   　1.3.1  商業(yè)智能如何協(xié)助企業(yè)管理 　  1.3.2  商業(yè)智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用   　1.3.3  商業(yè)智能應(yīng)用實(shí)例 第2章  構(gòu)建簡(jiǎn)單的BI應(yīng)用：福馬特商業(yè)智能系統(tǒng)   2.1  設(shè)計(jì)和創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫　  2.1.1  原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析　  2.1.2  設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型  　2.1.3  創(chuàng)建foodmartsaleDW數(shù)據(jù)倉庫   2.2  設(shè)計(jì)和使用ETL  2.3  創(chuàng)建OLAP數(shù)據(jù)立方 　  2.3.1  定義數(shù)據(jù)源   　2.3.2  定義數(shù)據(jù)源視圖　  2.3.3  生成多維數(shù)據(jù)集  2.4  創(chuàng)建和使用報(bào)表   　2.4.1  創(chuàng)建報(bào)表　  2.4.2  使用報(bào)表  2.5  實(shí)現(xiàn)其他前端展現(xiàn)  2.6  使用數(shù)據(jù)挖掘獲取商業(yè)智能  　2.6.1  商務(wù)需求分析 　  2.6.2  創(chuàng)建挖掘結(jié)構(gòu)   　2.6.3  從數(shù)據(jù)挖掘中獲取有價(jià)值的信息 第3章  BI分析的基石：結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)   3.1  數(shù)據(jù)的兩種組織形式：操作數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)   　3.1.1  操作型系統(tǒng)和分析型系統(tǒng)的分離 　  3.1.2  事務(wù)處理和分析處理的對(duì)比   　3.1.3  操作型數(shù)據(jù)與分析型數(shù)據(jù)的對(duì)比　  3.1.4  數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)   3.2  數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)方法論  　3.2.1  數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì) 　  3.2.2  數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)方式及其比較  　3.2.3  宏觀上的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)　  3.2.4  微觀上的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)  　3.2.5  2種創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的模式 　  3.2.6  技術(shù)上需要關(guān)注的重點(diǎn)步驟  3.3  理解歷史數(shù)據(jù)和分析需求  　3.3.1 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)＋用戶驅(qū)動(dòng)”的設(shè)計(jì)理念 　  3.3.2  理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)  　3.3.3  確定用戶對(duì)分析型數(shù)據(jù)的需求   3.4  明確倉庫的對(duì)象：主題和元數(shù)據(jù) 　  3.4.1  信息打包技術(shù)  　3.4.2  理解數(shù)據(jù)倉庫中的主題 　  3.4.3  理解數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)   3.5  確定分析內(nèi)容的構(gòu)成：事實(shí)及其粒度  　3.5.1  事實(shí)、度量和事實(shí)表　  3.5.2  事實(shí)表的設(shè)計(jì)  　3.5.3  粒度的設(shè)計(jì)　  3.5.4  聚合的設(shè)計(jì)  　3.5.5  數(shù)據(jù)分割  3.6  規(guī)劃分析的視角：維度 　  3.6.1  維度的構(gòu)成　  3.6.2  維度的特性  　3.6.3  維度的分類　  3.6.4  維度的層次和級(jí)別  　3.6.5  維度的緩慢變化特性及其處理　  3.6.6  典型的維度設(shè)計(jì)  3.7  數(shù)據(jù)倉庫物理模型設(shè)計(jì)   　3.7.1  設(shè)計(jì)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)  　3.7.2  設(shè)計(jì)索引策略 　  3.7.3  設(shè)計(jì)存儲(chǔ)策略  3.8  數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)示例   　3.8.1  銷售數(shù)據(jù)倉庫　  3.8.2  保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)倉庫   3.9  數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的心得總結(jié)   　3.9.1  透徹理解數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)過程 　  3.9.2  把握設(shè)計(jì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)   　3.9.3  分離非分析數(shù)據(jù) 第4章  用SSIS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL操作 第5章  SSIS在商業(yè)智能中的典型應(yīng)用 第6章  用SSAS進(jìn)行OLAP操作第7章  數(shù)據(jù)立方的增強(qiáng)及其應(yīng)用第8章  用MDX擴(kuò)展OLAP功能 第9章  用SSRS處理智能報(bào)表 第10章  基于SSAS的商業(yè)智能分析第11章  數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)與基本使用方法 第12章  用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)滿足商業(yè)分析需求 參考文獻(xiàn)

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