数据仓库与OLAP实践教程（配光盘）（高等学校教材·计算机科学与技术） PDF下载

第1章　数据仓库与0LAP概述
 1.1 数据仓库
 1.1.1　数据仓库的概念和特点
 1.1.2　数据仓库与传统数据库的比较
 1.1.3　数据仓库带来的好处
 1.2 多维数据分析——0LAP
 1.2.1 0LAP的概念和特点
 1.2.2 0LAP与OLTP的区别
 1.2.3 0LAP带来的好处
 1.3 数据仓库与OLAP
 1.4　小结
第2章 数据仓库的构建理论
 2.1　数据仓库的体系结构
 2.2　数据仓库的构建步骤第1章　数据仓库与0LAP概述<；br>；  1.1  数据仓库<；br>；    1.1.1　数据仓库的概念和特点<；br>；    1.1.2　数据仓库与传统数据库的比较<；br>；    1.1.3　数据仓库带来的好处<；br>；  1.2  多维数据分析——0LAP<；br>；    1.2.1  0LAP的概念和特点<；br>；    1.2.2  0LAP与OLTP的区别<；br>；    1.2.3  0LAP带来的好处<；br>；  1.3  数据仓库与OLAP<；br>；  1.4　小结<；br>；第2章  数据仓库的构建理论<；br>；  2.1　数据仓库的体系结构<；br>；  2.2　数据仓库的构建步骤<；br>；    2.2.1　概念模型设计<；br>；    2.2.2　技术准备工作<；br>；    2.2.3　逻辑模型设计<；br>；    2.2.4　物理模型设计<；br>；    2.2.5　数据仓库的生成<；br>；    2.2.6　数据仓库的使用和维护<；br>；  2.3  实施数据仓库的注意事项<；br>；  2.4　小结<；br>；第3章  多维数据分析基础与方法<；br>；  3.1  多维数据分析基础<；br>；  3.2　多维数据分析方法<；br>；  3.3　维度表与事实表的连接<；br>；  3.4　多维数据的存储方式<；br>；    3.4.1　三种存储方式<；br>；    3.4.2　三种存储方式的比较<；br>；  3.5  小结<；br>；第4章　OLAP工具及安装<；br>；  4.1　常用的服务器端分析工具<；br>；    4.1.1  Microsoft SQL Server Analysis Serv<；br>；    4.1.2  IBM DB2 0LAP Server<；br>；  4.2　常用的客户端分析工具<；br>；    4.2.1  Excel和Access<；br>；    4.2.2　Crystal Analysis<；br>；  4.3  各种工具的准备和安装<；br>；    4.3.1　各工具需要的软硬件环境<；br>；    4.3.2　工具的安装<；br>；  4.4  小结<；br>；第5章　OLAP的一个应用示例<；br>；  5.1  案例背景<；br>；  5.2　分析需求<；br>；  5.3　数据准备<；br>；  5.4　构建数据仓库和多维数据集<；br>；    5.4.1　建立数据仓库<；br>；    5.4.2　连接数据源<；br>；    5.4.3　建立多维数据集<；br>；  5.5　浏览分析数据<br>    5.5.1  使用多维数据集浏览器查看数据<br>    5.5.2　运用多维分析方法分析数据<br>  5.6  小结<br>第6章　构建一个示例数据仓库<br>  6.1　数据仓库的分类<br>  6.2　数据仓库的开发模式<br>    6.2.1  自顶向下的模式<br>    6.2.2  自底向上的模式<br>    6.2.3　联合模式<br>  6.3　两个重要的设计因素<br>    6.3.1　数据仓库的粒度<br>    6.3.2　数据的分割<br>　　……<br>第7章　数据准备<br>第8章　数据转换服务——DTS<br>第9章　维度的构建和管理<br>第10章　多维数据分析的高级话题<br>第11章　OLAP的前端分析策略<br>第12章　多维表达式——MDX<br>第13章　多维数据集的管理和优化<br>第14章　数据仓库的维护和解决方案<br>第15章　数据仓库和商业智能<br>附录A　常用MDX函数列表<br>附录B　维度编辑器和多维数据集编辑器中的属性管理