数据仓库技术研究与实现
| 前言 | 第1-10页 |
| 第1章 概述 | 第10-21页 |
| 1．1 问题提出 | 第10-12页 |
| 1．2 数据体系结构演化 | 第12-14页 |
| 1．3 决策支持系统解决方案 | 第14-18页 |
| 1．3．1 基于模型库、方法库和知识库的解决方案 | 第14-15页 |
| 1．3．2 基于数据仓库的解决方案 | 第15-18页 |
| 1．3．3 几种DSS解决方案比较 | 第18页 |
| 1．4 国内外研究、进展现状 | 第18-21页 |
| 1．4．1 国内数据仓库状况 | 第19-20页 |
| 1．4．2 国外数据仓库状况 | 第20-21页 |
| 第2章 基本概念和体系结构 | 第21-47页 |
| 2．1 数据仓库 | 第21-28页 |
| 2．1．1 面向主题 | 第21-22页 |
| 2．1．2 集成性 | 第22-23页 |
| 2．1．3 非易失性和随时间改变 | 第23-25页 |
| 2．1．4 数据粒度 | 第25-26页 |
| 2．1．5 相关术语定义 | 第26-28页 |
| 2．2 联机分析处理和数据挖掘 | 第28-32页 |
| 2．2．1 联机分析系统 | 第28-30页 |
| 2．2．2 OLAP和OLTP比较 | 第30-31页 |
| 2．2．3 数据挖掘 | 第31-32页 |
| 2．3 数据仓库基本数据类型 | 第32-34页 |
| 2．4 数据仓库体系结构 | 第34-44页 |
| 2．4．1 数据仓库一般模型 | 第34-36页 |
| 2．4．2 独立数据集市体系结构 | 第36-37页 |
| 2．4．3 多个独立数据集市 | 第37-38页 |
| 2．4．4 具有数据抽取工具的独立数据集市 | 第38-39页 |
| 2．4．5 具有数据抽取工具的体系化数据集市 | 第39-40页 |
| 2．4．6 多个体系化的数据集市 | 第40-41页 |
| 2．4．7 企业级数据仓库体系结构 | 第41-44页 |
| 2．5 事务数据库和分析数据库的比较 | 第44-47页 |
| 第3章 数据仓库方法论和设计 | 第47-63页 |
| 3．1 数据仓库和数据库开发方法比较 | 第47-48页 |
| 3．2 数据仓库软件生命周期 | 第48-53页 |
| 3．2．1 项目规划 | 第49-50页 |
| 3．2．2 需求和分析 | 第50-51页 |
| 3．2．3 设计 | 第51-52页 |
| 3．2．4 数据仓库构造 | 第52页 |
| 3．2．5 部署和实施 | 第52-53页 |
| 3．2．6 技术培训 | 第53页 |
| 3．2．7 运行和维护 | 第53页 |
| 3．3 数据仓库设计 | 第53-58页 |
| 3．3．1 数据驱动方法 | 第54页 |
| 3．3．2 数据集成问题和访问效率 | 第54-56页 |
| 3．3．3 过程模型和数据模型 | 第56-57页 |
| 3．3．4 数据仓库数据模型 | 第57-58页 |
| 3．4 元数据设计 | 第58-59页 |
| 3．5 数据仓库性能 | 第59-61页 |
| 3．5．1 粒度确定 | 第60-61页 |
| 3．5．2 数据分割 | 第61页 |
| 3．6 数据仓库设计的其它问题 | 第61-63页 |
| 第4章 大学数据仓库设计和实现 | 第63-89页 |
| 4．1 任务和环境评估 | 第63-66页 |
| 4．1．1 开发背景 | 第64页 |
| 4．1．2 目前系统状况 | 第64页 |
| 4．1．3 系统边界 | 第64-65页 |
| 4．1．4 设计目标和关键技术 | 第65-66页 |
| 4．2 概念模型设计 | 第66-69页 |
| 4．3 技术分析准备 | 第69-72页 |
| 4．3．1 技术评估 | 第69-70页 |
| 4．3．2 产品比较和选择 | 第70-72页 |
| 4．4 方案设计 | 第72-75页 |
| 4．5 实现 | 第75-87页 |
| 4．5．1 源系统分析 | 第75-76页 |
| 4．5．2 逻辑实现 | 第76-79页 |
| 4．5．3 物理实现 | 第79-81页 |
| 4．5．4 数据抽取、转换和装载 | 第81-86页 |
| 4．5．5 数据分析 | 第86-87页 |
| 4．6 系统评价 | 第87-89页 |
| 结束语 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第94页 |
