维度建模在电信数据仓库中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·项目来源 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第9页 |
| ·章节的安排 | 第9-11页 |
| 第二章 数据仓库理论基础 | 第11-25页 |
| ·数据仓库的概述 | 第11-12页 |
| ·维度建模的概述 | 第12-15页 |
| ·E/R模型和维度模型 | 第12-14页 |
| ·E/R模型和星型模型的比较 | 第14-15页 |
| ·数据仓库的分析技术 | 第15-20页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-18页 |
| ·联机分析处理的概述 | 第18-19页 |
| ·DW、DM和OLAP三者关系 | 第19-20页 |
| ·维度建模常用的方法 | 第20-25页 |
| 第三章 需求分析和系统架构 | 第25-37页 |
| ·聚焦项目简介 | 第25-26页 |
| ·业务需求分析 | 第26-31页 |
| ·聚焦项目分析主题 | 第26-28页 |
| ·维度和指标解释 | 第28-31页 |
| ·数据仓库总体架构设计 | 第31-37页 |
| ·ETL设计 | 第31页 |
| ·数据仓库逻辑体系结构 | 第31-32页 |
| ·数据仓库物理体系结构 | 第32-33页 |
| ·数据仓库实施方案 | 第33-37页 |
| 第四章 维度建模分析和设计 | 第37-53页 |
| ·聚焦项目的维度建模过程 | 第37-42页 |
| ·选择信息主题 | 第37-38页 |
| ·选择粒度 | 第38页 |
| ·事实表 | 第38-39页 |
| ·维表 | 第39-42页 |
| ·信息包的引入 | 第42-44页 |
| ·多维模型设计 | 第44-45页 |
| ·星型模型设计 | 第44-45页 |
| ·雪花模型设计 | 第45页 |
| ·维度模型的实现 | 第45-49页 |
| ·星型模型和雪花模型比较和进一步的优化 | 第49-53页 |
| ·星型模型和雪花模型的优缺点 | 第49-50页 |
| ·代理关键字 | 第50-51页 |
| ·维度模型的规范化 | 第51页 |
| ·聚集事实表 | 第51-53页 |
| 第五章 数据测试和验证 | 第53-61页 |
| ·数据测试 | 第53-56页 |
| ·数据验证 | 第56-57页 |
| ·数据仓库的设计质量 | 第57-61页 |
| ·数据质量的原则 | 第57-58页 |
| ·数据质量的监控 | 第58-59页 |
| ·错误追踪 | 第59-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
