数据仓库技术在决策支持系统中的应用
前言 | 第1-8页 |
第一章 数据仓库与决策支持系统的基本概念 | 第8-12页 |
1.1 数据库与数据仓库 | 第8-9页 |
1.2 数据仓库的定义 | 第9-10页 |
1.2.1 面向主题 | 第9页 |
1.2.2 数据仓库的数据是集成的 | 第9-10页 |
1.2.3 数据仓库的数据是不可更新的 | 第10页 |
1.2.4 数据仓库的数据是随时间不断变化的 | 第10页 |
1.3 决策支持系统的定义 | 第10-12页 |
第二章 数据仓库的参照结构框架 | 第12-15页 |
2.1 数据源块 | 第12-13页 |
2.2 数据仓库结构块 | 第13页 |
2.3 数据站场结构块 | 第13页 |
2.4 数据仓库的存取和使用模块 | 第13-14页 |
2.5 数据管理层模块 | 第14页 |
2.6 传输层模块 | 第14页 |
2.7 基础结构层模块 | 第14-15页 |
第三章 数据仓库体系结构 | 第15-21页 |
3.1 数据仓库系统的组成 | 第15页 |
3.2 数据仓库的数据组织 | 第15-17页 |
3.2.1 数据仓库数据组织结构 | 第15-16页 |
3.2.2 粒度与分割 | 第16页 |
3.2.3 数据仓库的数据组织方式 | 第16-17页 |
3.4 数据仓库的索引 | 第17-21页 |
3.4.1 数据仓库系统的查询特点 | 第17-18页 |
3.4.2 B树索引 | 第18-19页 |
3.4.3 哈希索引 | 第19页 |
3.4.4 位图索引 | 第19页 |
3.4.5 索引的经验规则 | 第19-21页 |
第四章 数据仓库技术设计 | 第21-34页 |
4.1 数据仓库系统设计方法概述 | 第21页 |
4.2 数据仓库的三级数据模型 | 第21-25页 |
4.2.1 概念模型 | 第21-23页 |
4.2.2 逻辑模型 | 第23-24页 |
4.2.3 物理模型 | 第24-25页 |
4.3 元数据 | 第25-30页 |
4.3.1 元数据的概念 | 第25-26页 |
4.3.2 元数据在数据仓库中的重要性 | 第26-27页 |
4.3.3 元数据的管理功能 | 第27-30页 |
4.4 数据清理 | 第30-34页 |
4.4.1 数据仓库中的数据清理 | 第30页 |
4.4.2 数据质量及原始数据中存在的问题 | 第30-31页 |
4.4.3 数据清理的基本技术 | 第31-32页 |
4.4.4 重复信息的检测与消除 | 第32页 |
4.4.5 数据不一致性的检测与消除 | 第32-34页 |
第五章 数据仓库的数据分析 | 第34-44页 |
5.1 数据挖掘 | 第34-37页 |
5.1.1 数据挖掘的概念 | 第34页 |
5.1.2 数据挖掘的方法与技术 | 第34-35页 |
5.1.3 数据挖掘的分析方法 | 第35-37页 |
5.1.4 数据挖掘的步骤 | 第37页 |
5.2 联机分析处理(OLAP) | 第37-44页 |
5.2.1 OLAP的定义 | 第38-40页 |
5.2.2 OLAP与OLTP的关系及比较 | 第40-41页 |
5.2.3 OLAP的实现方式 | 第41-42页 |
5.2.4 OLAP的特征 | 第42-44页 |
第六章 国内外数据仓库的发展现状和趋势 | 第44-45页 |
第七章 数据仓库的实现 | 第45-76页 |
7.1 系统概述 | 第45-47页 |
7.1.1 系统背景分析 | 第45页 |
7.1.2 系统概述 | 第45-46页 |
7.1.3 系统体系结构 | 第46-47页 |
7.2 系统的基础平台 | 第47页 |
7.3 数据仓库设计 | 第47-62页 |
7.3.1 主题设计 | 第47-49页 |
7.3.2 数据仓库逻辑建模 | 第49-53页 |
7.3.3 多维数据库(MDDB)设计 | 第53-55页 |
7.3.4 源数据加载、转换、清理 | 第55-59页 |
7.3.4 元数据设计 | 第59-62页 |
7.4 营销OLAP系统设计 | 第62-75页 |
7.4.1 营销OLAP系统结构 | 第62-63页 |
7.4.2 多维分析实现 | 第63-67页 |
7.4.3 顾客数据挖掘应用 | 第67-69页 |
7.4.4 终端用户访问实现 | 第69-75页 |
7.5 系统开发进度 | 第75-76页 |
结束语 | 第76-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
参考文献 | 第78页 |