商業(yè)智能設(shè)計、部署與實現(xiàn)

定　價：￥25.00

作　者：	張云濤，龔玲編著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：	IBM軟件學(xué)院
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121004735	出版時間：	2004-11-01	包裝：	膠版紙
開本：	23cm	頁數(shù)：	231	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　商業(yè)智能利用已有的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行各種有效的業(yè)務(wù)決策。因此該領(lǐng)域不僅是數(shù)據(jù)管理、信息處理最活躍的研究領(lǐng)域之一，而且在各行各業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。本書共分12章，全面介紹了商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計、部署、數(shù)據(jù)處理及系統(tǒng)管理等相關(guān)知識，包括數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)和模型設(shè)計、數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建、數(shù)據(jù)倉庫項目的開發(fā)和實施、數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用、在線分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、智能挖掘器、知識管理、數(shù)據(jù)倉庫的運行和管理，以及OLAP服務(wù)器的運行和管理等技術(shù)內(nèi)容。此外，本書對商業(yè)智能系統(tǒng)所涉及的主流產(chǎn)品技術(shù)進(jìn)行了深入淺出的介紹。通過本書的學(xué)習(xí)，讀者可對商業(yè)智能的整體結(jié)構(gòu)、技術(shù)和產(chǎn)品等有深入的了解和認(rèn)識。本書可作為商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)人員的參考書，也可作為相關(guān)專業(yè)的高年級本科生或研究生課程的輔助教材。

作者簡介

暫缺《商業(yè)智能設(shè)計、部署與實現(xiàn)》作者簡介

圖書目錄

第1章商業(yè)智能導(dǎo)論
1.1 數(shù)據(jù)、信息和知識
1.1.1 知識價值鏈：數(shù)據(jù)
1.1.2 知識價值鏈：信息
1.1.3 知識價值鏈：知識
1.2 數(shù)據(jù)決策面臨的挑戰(zhàn)
1.2.1 務(wù)和數(shù)據(jù)的關(guān)系
1.2.2 同的用戶對數(shù)據(jù)的需求不同
1.2.3 操作型數(shù)據(jù)和信息型數(shù)據(jù)的比較
1.3 IBM商業(yè)智能
1.3.1 商業(yè)智能系統(tǒng)需求
1.3.2 DW+DSS=商業(yè)智能系統(tǒng)
1.3.3 IBM商業(yè)智能產(chǎn)品
第2章數(shù)據(jù)倉庫導(dǎo)論
2.1 概述
2.1.1 從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫
2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的功能需求
2.2 數(shù)據(jù)集市
2.2.1 什么叫數(shù)據(jù)集市
2.2.2 數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的比較
2.3 操作型數(shù)據(jù)存儲
2.4 數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)
2.4.1 數(shù)據(jù)倉庫的總體參考框架
2.4.2 兩層數(shù)據(jù)倉庫
2.4.3 三層數(shù)據(jù)倉庫
第3章數(shù)據(jù)倉庫的模型
3.1 數(shù)據(jù)倉庫建模的基本原則
3.2 實體——聯(lián)系模型
3.3 邏輯模型
3.3.1 關(guān)系模型
3.3.2 多維模型
3.3.3 星型模式
3.3.4 雪花模式和事實星座
3.3.5 時態(tài)建模
3.3.6 規(guī)范化／反規(guī)范化
3.4 物理模型
3.4.1 簇集設(shè)計
3.4.2 索引設(shè)計
3.4.3 分區(qū)設(shè)計
3.4.4 RAID配置
3.5 元數(shù)據(jù)模型
3.5.1 元數(shù)據(jù)的類型
3.5.2 構(gòu)造元數(shù)據(jù)
3.5.3 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的作用
3.5.4 元數(shù)據(jù)的存儲、管理與維護(hù)
3.5.5 元數(shù)據(jù)的使用
3.5.6 元數(shù)據(jù)的分布性
3.6 數(shù)據(jù)粒度模型
3.6.1 數(shù)據(jù)粒度的劃分
3.6.2 確定粒度的級別
3.7 數(shù)據(jù)存儲
第4章數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建
4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
4.1.1 數(shù)據(jù)的復(fù)制和抽取
4.1.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4.1.3 空缺值的處理
4.1.4 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的不一致
4.1.5 解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵
4.2 IBM數(shù)據(jù)裝載方案
4.2.1 EXPORT
4.2.2 IMPORT
4.2.3 IOAD
4.3 IBM復(fù)制體系結(jié)構(gòu)
第5章數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)過程
5.1 項目組的組成
5.1.1 項目業(yè)務(wù)小組
5.1.2 項目開發(fā)小組
5.2 項目規(guī)劃
5.2.1 項目規(guī)劃簡介
5.2.2 選擇數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)策略
5.2.3 確定數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)目標(biāo)和實現(xiàn)范圍
5.3 數(shù)據(jù)倉庫項目管理
5.3.1 項目進(jìn)度管理
5.3.2 項目質(zhì)量管理
5.3.3 項目風(fēng)險管理
5.4 數(shù)據(jù)倉庫的需求分析
5.4.1 數(shù)據(jù)倉庫的用戶
5.4.2 需求類型
5.4.3 需求的確定
5.4.4 需求的分析
5.5 數(shù)據(jù)倉庫實施
5.5.1 原型法
5.5.2 選擇數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)技術(shù)
5.5.3 設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫模型
5.5.4 創(chuàng)建數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)
5.6 數(shù)據(jù)倉庫化
5.7 規(guī)劃、設(shè)計和建立數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用
第6章數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用
6.1 可視化
6.2 數(shù)據(jù)倉庫的測試
6.3 數(shù)據(jù)倉庫的維護(hù)
6.3.1 數(shù)據(jù)的追加和刷新
6.3.2 參照完整性維護(hù)
6.4 數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用與數(shù)據(jù)挖掘中的法律問題
第7章 OLAP技術(shù)
7.1 概述
7.1.1 什么是OLAP
7.1.2 OLAP和OLTP的比較
7.2 什么是多維
7.2.1 維的層次關(guān)系
7.2.2 維的類關(guān)系
7.2.3 多維數(shù)據(jù)庫
7.2.4 多維視圖
7.2.5 方體和超立方
7.3 多維分析
7.3.1 下鉆和上卷
7.3.2 切片和切塊
7.3.3 旋轉(zhuǎn)
7.4 OLAP的實現(xiàn)技術(shù)
7.4.1 MOLAP和ROLAP的比較
7.4.2 OLAP的組合結(jié)構(gòu)
7.5 DB2 OLAP方案
7.5.1 DB2 OLAP的體系結(jié)構(gòu)
7.5.2 DB2 OLAP的存儲結(jié)構(gòu)
第8章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
8.1 概述
8.2 聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的比較
8.2.1 驗證型分析
8.2.2 發(fā)現(xiàn)型分析
8.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
8.3.1 關(guān)聯(lián)分析
8.3.2 聚類
8.3.3 分類和預(yù)測
8.3.4 發(fā)現(xiàn)序列模式
8.3.5 統(tǒng)計函數(shù)
第9章 IBM智能挖掘器
9.1 IBM智能挖掘器的安裝
9.1.1 AIX環(huán)境下的安裝
9.1.2 Windows環(huán)境下的安裝
9.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
9.3 圖形用戶界面
9.3.1 主窗口
9.3.2 對象創(chuàng)建向?qū)?br />9.4 挖掘處理過程
9.4.1 標(biāo)識業(yè)務(wù)問題
9.4.2 收集數(shù)據(jù)
9.4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
9.4.4 挖掘數(shù)據(jù)
9.4.5 分析結(jié)果
9.5 聚類
9.6 分類
9.7 預(yù)測值
第10章知識管理
10.1 概述
10.1.1 知識的定義
10.1.2 知識管理定義
10.1.3 為什么知識管理很熱
10.2 知識管理的內(nèi)容
10.2.1 目標(biāo)和需求
10.2.2 顯性知識
10.2.3 隱性知識
10.2.4 知識創(chuàng)新
10.3 知識管理的難點
10.3.1 為什么共享很困難
10.3.2 知識管理的關(guān)鍵
10.4 知識的生命周期
10.5 知識獲取的方式
10.6 知識管理技術(shù)
10.6.1 業(yè)務(wù)環(huán)境
10.6.2 合作技術(shù)
10.6.3 內(nèi)容管理
10.6.4 知識管理的效果評估
第11章數(shù)據(jù)倉庫的運行和管理
11.1 DB2數(shù)據(jù)倉庫中心
11.1.1 定義數(shù)據(jù)倉庫的用戶和組
11.1.2 定義數(shù)據(jù)倉庫的主題
11.1.3 定義數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源
11.1.4 定義數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)
11.1.5 定義數(shù)據(jù)的抽取和轉(zhuǎn)換
11.1.6 創(chuàng)建星型模式
11.2 DB2數(shù)據(jù)倉庫管理器
11.3 信息目錄管理器
11.3.1 發(fā)布元數(shù)據(jù)
11.3.2 使用元數(shù)據(jù)
11.4 數(shù)據(jù)維護(hù)
11.4.1 數(shù)據(jù)存儲的統(tǒng)計分析
11.4.2 數(shù)據(jù)庫重組
11.5 備份和恢復(fù)
11.5.1 數(shù)據(jù)倉庫的備份
11.5.2 數(shù)據(jù)倉庫的恢復(fù)
第12章 OLAP服務(wù)器的運行和管理
12.1 Essbase／DB2 OLAP服務(wù)器組件
12.1.1 OLAP引擎
12.1.2 DB2 OLAP分析月艮務(wù)器
12.1.3 應(yīng)用程序管理器
12.1.4 OLAP集成服務(wù)器
12.1.5 OLAP偏差發(fā)現(xiàn)挖掘器
12.1.6 Essbase-Ready工具
12.2 DB2 OLAP服務(wù)器的安裝
12.2.1 在Windows NT／2000上安裝
12.2.2 在UNIX上安裝
12.3 在DB2 OLAP服務(wù)器上配置Java
12.3.1 在Windows上配置Java
12.3.2 在UNIX上配置Java
12.4 在DB2 OLAP服務(wù)器上配置SQL Interface和數(shù)據(jù)源
12.4.1 在Windows上配置Interface和數(shù)據(jù)源
12.4.2 在UNIX上配置Interface和數(shù)據(jù)源
12.5 創(chuàng)建OLAP元數(shù)據(jù)目錄
12.5.1 自動創(chuàng)建OLAP元數(shù)據(jù)目錄
12.5.2 手動創(chuàng)建OLAP元數(shù)據(jù)目錄
12.6 手動創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫輪廓
12.6.1 創(chuàng)建維
12.6.2 創(chuàng)建維成員
12.7 動態(tài)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫輪廓
12.7.1 映射機(jī)制
12.7.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載規(guī)則
12.7.3 關(guān)聯(lián)輪廓與數(shù)據(jù)加載規(guī)則
12.8 DB2 OLAP服務(wù)器應(yīng)用程序工具
參考文獻(xiàn)