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资料简介：

本书作者曾主持建成了我国证券市场惟一涵盖全市场业务数据的大型企业级数据仓库，他将其基本于日常工作实践对数据仓库的概念和理论的理解及建设经验融入本书，详细地讲述了企业级数据仓库（EDW）的基本概念、规划、设计与实现，以及解决方案，并且还详细地描述了电信业、证券业和银行业数据仓库的案例，供数据仓库建设者借鉴。本书既是一本系统介绍数据仓库技术的通俗读物，又是一本数据仓库建设的实践指南，从本身架构到技术描述，从具体内容到实际操作，都不失为一本理论基础牢固、操作性极强的数据仓库经典图书。
本书可供关注、从事数据仓库的技术人员、管理决策人员参考阅读，也适合作为大中院校研究生的参考教材。

 

资料目录：
第1章 数据仓库的基本概念
1.1 什么是数据仓库
1.2 数据仓库和OLTP数据库、数据集市的区别
1.3 数据仓库技术的发展
1.4 数据仓库的投资回报
第2章 数据仓库方法论
2.1 数据仓库规划
2.2 数据仓库的设计与实现
2.3 数据仓库的支持与增强
第3章 数据仓库解决方案
3.1 Teradata数据仓库解决方案
3.2 IBM数据仓库解决方案
3.3 Oracle数据仓库解决方案
第4章 实施规划
4.1 实施规划阶段的任务
4.2 业务探索
4.3 信息探索
第5章 系统设计
5.1 系统体系结构设计
5.2 逻辑数据模型设计
5.3 物理数据模型设计
第6章 数据的抽取转换加载
6.1 数据接口
6.2 数据映射
6.3 ETL设计及流程管理
第7章 数据汇总
7.1 数据汇总的概念
7.2 数据汇总的类型
7.3 中间汇总层的设计原则
7.4 中间表的设计模板
7.5 数据挖掘基础数据集的设计与开发
7.6 数据汇总的典型案例
第8章 关键绩效指标（KPI）分析
8.1 KPI概述
8.2 KPI设计方法
8.3 基于数据仓库的KPI应用
第9章 报表与即席查询
9.1 报表
9.2 即席查询
第10章 OLAP分析与应用
10.1 OLAP的概念
10.2 OLAP相关术语
10.3 OLAP操作
10.4 OLAP主题的选择
10.5 构造数据立方体
10.6 OLAP分析的方法
第11章 数据挖掘
11.1 数据挖掘的定义
11.2 数据挖掘方法论
11.3 数据挖掘实施步骤
11.4 数据挖掘案例
第12章 数据质量
12.1 数据质量的定义
12.2 数据质量问题产生的影响
12.3 数据质量问题来源
12.4 数据质量检查
第13章 元数据管理
13.1 元数据的概念及分类
13.2 元数据的作用
13.3 元数据管理标准化
13.4 元数据管理系统的设计原则
13.5 元数据管理系统举例
第14章 性能调优
14.1 获取高性能的关键因素
14.2 性能调优的方法
14.3 应用级性能调优
14.4 产品级性能调整
第15章 数据集市
15.1 数据集市结构的发展历程
15.2 数据集市的概念
15.3 数据集市的几种架构
第16章 数据仓库典型案例
16.1 电信业数据仓库案例
16.2 证券业数据仓库案例
16.3 银行业数据仓库案例