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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

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