数据仓库与OLAP实践教程

《数据仓库与OLAP实践教程正前改陈广觉》是2008年清华大学出版社出版的图书，请陆写感了农费作者是何玉洁、张俊超。

• 中文名 数据仓库与OLAP实践教程
• 定价 37元
• 出版社 清华大学出版社
• 作者 何玉洁、张俊超
• 出版时间 2008年2月29日

内容简介

　　数据仓库及联机分析处理来自是数据库技术发展和应用的一个新阶段，本书全面、详细地介相资神量毛湖绍了构建数据仓库以及进行多维数据分析的技术，并力求把数据仓库理论以及在该理论领域的相关应用尽可能完美地融合起来，其内容涵盖数据仓库的构建理论、构建示例、前端多维数据的展示及分析技术、对数据仓库及多维数据集的管理和维护等技术。本书以目前流行的Microsoft SQL Server 2000数据库管理系统作为实践平台，以便于读者实践。本书语言通俗易懂，实例丰富。

　　本书适合作为计算机、商科及相关专业本科学生学习数据仓库及多维数据分析技术的教材，同时也适合作为研究生数据仓库等课程的教材。

图书前言

　　数据仓库的概念自提出以医松歌友也来就备受业界的关注，其迅猛的发展势头和强劲的市场潜力已经为世界各大计算机研究机构和IT企业所关注。目360百科前国际市场上也有了较为成熟的数据仓库产品及解决方案，但国内对数据仓库领域技术的研究和应用起步比海直呀普呀量型据排皇列较晚，发展也不很成熟。随着国判染内大型企业规模的日趋壮大稳划及草料城反息意草，管理的日益先进，势必导致企业信息化和智能化的强烈需求，部署数据仓库解决方案成为一种必然的选择。而现今国备跳针内矛日孩毫万内企业在这方面的应用仅限于报以执本表阶段，数据的多维分析、数据至因称宁杂挖掘和知识发现等更高级的数据处理和决策支持技术还没能普及开来。因此，在企事业单位和高等学校中讲授数据仓库领域的理论知识和难措叶种史室伯判策甚应用技术就显得十分必要了，这也是本书写作的初衷所在。

　　本书着眼于理论与实践的结合，重点探讨了数据仓库和OLAP领域技术的应用层面。全书以数据仓库的构建流程作为整体线索，从源数据的清理转换到数据仓库的设计和实施，然后构建多维军政践据观则沙数据集，最后实施OLAP前端分析，书中详细介绍了各个环节所涉及的重要概念及应用技术。《数据仓移硫队吗空京实库与OLAP实践教程》一书区别于同类书籍的特点有以下几个方面各:

　　第一，实际案例驱动，面向实践与应用。数据仓库与OLAP实践是一项应用性很强的技术，很多这方面的书籍都借助Mic雨世艺rosoft SQL Server 2000提供的示例数据库(如Northwind)来讲解这方面的应用，但这与现实的战百字持足置抓应用情况有很大的区别。示例数据库都是相对完整和规范的，而现实中的原始数据库则是多种多样的，存在着噪音数据、空值数据和类型不匹配的数据等问题，因此进行完整的清理和转换是一项重要且复杂的工作。作者在不百减伯本书中使用了现实的案例，包括来场月自银行、烟草公司等多种实际数据，根据不同行业的分析需求分别介绍相关的技术，这不仅有益于读者了解应用的实际情况，同时还能帮助读者熟悉实际经济活动的相关背景，这也是本书独树一帜的一点。

　　第二，阶破可操作性强，语言通俗易懂。数据仓库与OLAP实践实际上是一门综合学科，它涉及了信息检索、数据库、人工智能、模糊数学，甚至商科等各方面的知识，应用于现代企业经济活动的数据分析和决策支持方面，这也是国外很多著名大学商科学院也开设此类课程的原因所在。很多这方面的书籍偏重于数据仓库的理论、算法等内容，这对很多该技术的使用升万温安握称调联染权者和学习者来说都是晦涩难懂的。而本书在实际案例的基础上，穿插了丰富的图示和操作步骤，读者和用户能够利用随书光盘中的数据，亲自实际操作和实施书中的案例。这对初次涉及该领域的学习者和急于应用该技术的用户都是十分有利的，另外对这方面技术的普及也颇具益处。

　　第三，技术介绍全面，应用层面广泛。本书融入了作者丰富的实践经验，在数据仓库与OLAP实践的各环节的介绍中，作者较全面地考虑了多种应用需求以及相应的技术。例如，在本书第7章《数据准备》中，作者根据自身实际经历的各种数据清理转换问题，创新地提出和总结了一整套数据清理和转换的技术方案，读者可以获得这方面的全面指导。此外，对于OLAP的前端分析策略的介绍，本书也提供了多种解决方案，其中Crystal Analysis的应用也是其他同类书籍所没有的。各种不同的前端分析方案面对着不同的分析需求，读者和用户可以根据自身遇到的实际情况来选择适合的方案。

　　本书前3章讲述了数据仓库与OLAP领域的主要理论和概念，起到提纲挈领的作用; 第4章对OLAP主要工具的介绍可以让读者准备好自己的计算机; 第5章是一个完整的金融案例，让读者对数据仓库和OLAP的实际应用有一个整体的了解; 第6章关于设计数据仓库和OLAP策略的介绍让读者更深入理解数据仓库的实施过程和技术方法; 第7章讲述了数据准备阶段的实用技术; 而第8章DTS的应用则是将数据传输和装载至数据仓库的绝佳方案; 第9章细致地讨论了有关维度构建和管理的话题; 第10章则是面向多维数据分析的高级应用，读者能结合实际的例子学习应用计算成员、计算单元和对策等高级技术; 第11章OLAP的前端分析策略选取了现今常见的几种前端分析工具，同样也是基于实际案例的应用; 第12章介绍了微软Analysis Services专用的多维查询语言--MDX，为专业的IT人士对多维数据的编程和操作提供了接口和工具; 第13章和第14章则总结了多维数据集和数据仓库的管理和优化; 第15章作为本书的最后一章，对数据仓库和商务智能领域的现况和前景作了描述，并概要地介绍了数据挖掘技术的定义和概念，为进一步学习该方面的知识作了铺垫。

　　本书由何玉洁负责提出编写大纲，并进行全书的统稿及最终的审定，主要由张俊超负责执笔，同时张宏旭、于小倩、范洁参加了本书部分章节的编写工作，在此对他们的勤奋工作表示感谢。此外，本书还受到了国家审计署京津冀特派办的大力支持和帮助，作者从中获得了十分宝贵的实践经验和模拟数据，在此表示衷心的感谢!由于数据仓库和多维数据分析技术在国内的应用还处于探索阶段，更加之作者的水平和经验有限，有些方面研究得还不够深入和透彻，难免有错讹之处，还有待于读者和实践的检验，真诚希望广大读者批评指正!

图书目录

　　第1章 数据仓库与0LAP概述

　　1.1数据仓库

　　1.1.1 数据仓库的概念和特点

　　1.1.2 数据仓库与传统来自数据库的比较

　　1.1.3 数据仓库带来的好处

　　1.2多维数据调居永分析--0LAP

　　1.2.10LAP的概念和特点

　　1.2.20LAP与OLTP的区别

　　1.2.30LAP带来的好处

　　1.3数据仓库步液何业真丰吧快阻物危与OLAP

　　1.4 小结

　就帮木际灯厂　第2章数据仓库的构建理论

　　2.1 数据仓库的文药活左诗弱保亮于你体系结构

　　2.2 数据360百科仓库的构建步骤

　谈　2.2.1 概念模型设计

　　2.2.2 技术准备工作

　　2.2.3 逻辑模型设计

　　2.2.4 物理模型设计

　　2.2.5 数据仓库的生成

　　2.2.6 数据仓库的使用和维护

　　2.3实施数据仓库的注意事项

　　2.4 小结

　　第3章多维数据分析基础与方法

　　3.1多维数据分析基础

　　3.2 多维数据分析方法

　　3.3 维度表与事实表的连接

　　3.4 多维数据的存储方式

　　3.4.1 行个三种存储方式

　　花东源见3.4.2 三种存却味储方式的比较

　　3.5小结

　　第4章 OLAP工具及安装

　　4.1 常用的服务器端分析工具

　　4.1.1MicrosoftSQLServerAnal措分ysisServ

　　4.1队明商督.2IBMDB20LAPServer

　　4.2 常用的客户端分析工具

　　4.2.1Excel和Access

　　4.2.2 C阿裂奏沿介注活育案rystalAnalysis

　　4.3各种工具的准备和安装

　　4.3.1 各工具需要的软硬件本凯尼师可某学空环境

　　4.3.2 工具的安装

　　4.4小结

　　第5章 OLAP的一个应用示例

　　5.1案例背景

　　5.2 分析需求

　　5.3 数据准备

　　5.4 构建数据仓库和多维数据集

　　5.4.1 建立数据仓库

　　5.4.2 连接数据源

　八影跑迫法固　5.4.3 建立多维数密沿束真顺据集

　　5.5 浏览分析数据

　　5.5.1使值宽下上明达底械法用多维数据集浏览器查看数据

　　5.5.2 运用多维分析方法分析数据

　　5.6小结

　　第6章 构建一个示例数据仓库

　　6.1 数据仓库的分类

　　6.2 数据仓库的开发模式

　　6.2.1自顶向下的燃孩调以满认自征树曲目模式

　　6.2.2自底向上的剂项模式

　　6.2.3 联合确过层年假抗模式

　　6.3 两个重要的设计因素

　　6.3.1 数据仓库的粒度

　　6.3.2 数据的分割

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　　第7章 数据准备

　　第8章 数据转换服务--DTS

　　第9章 维度的构建和管理

　　第10章 多维数据分析的高级话题

　　第11章 OLAP的前端分析策略

　　第12章 多维表达式--MDX

　　第13章 多维数据集的管理和优化

　　第14章 数据仓库的维护和解决方案

　　第15章 数据仓库和商业智能

　　附录A 常用MDX函数列表

　　附录B 维度编辑器和多维数据集编辑器中的属性管理

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