商業(yè)智能設計、部署與實現(xiàn)

第1章 商業(yè)智能導論
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 務和數(shù)據(jù)的關系
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)倉庫的結構
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 簇集設計
3.4.2 索引設計
3.4.3 分區(qū)設計
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
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)倉庫的構建
4.1 數(shù)據(jù)準備
4.1.1 數(shù)據(jù)的復制和抽取
4.1.2 數(shù)據(jù)轉換
4.1.3 空缺值的處理
4.1.4 數(shù)據(jù)標準的不一致
4.1.5 解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的關鍵
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復制體系結構
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)目標和實現(xiàn)范圍
5.3 數(shù)據(jù)倉庫項目管理
5.3.1 項目進度管理
5.3.2 項目質(zhì)量管理
5.3.3 項目風險管理
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
5.5.3 設計數(shù)據(jù)倉庫模型
5.5.4 創(chuàng)建數(shù)據(jù)準備區(qū)
5.6 數(shù)據(jù)倉庫化
5.7 規(guī)劃、設計和建立數(shù)據(jù)倉庫應用
第6章 數(shù)據(jù)倉庫的應用
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
6.3.1 數(shù)據(jù)的追加和刷新
6.3.2 參照完整性維護
6.4 數(shù)據(jù)倉庫的應用與數(shù)據(jù)挖掘中的法律問題
第7章 OLAP技術
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 維的層次關系
7.2.2 維的類關系
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
7.4 OLAP的實現(xiàn)技術
7.4.1 MOLAP和ROLAP的比較
7.4.2 OLAP的組合結構
7.5 DB2 OLAP方案
7.5.1 DB2 OLAP的體系結構
7.5.2 DB2 OLAP的存儲結構
第8章 數(shù)據(jù)挖掘技術
8.1 概述
8.2 聯(lián)機分析處理和數(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
8.3.1 關聯(lián)分析
8.3.2 聚類
8.3.3 分類和預測
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)結構
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 標識業(yè)務問題
9.4.2 收集數(shù)據(jù)
9.4.3 數(shù)據(jù)準備
9.4.4 挖掘數(shù)據(jù)
9.4.5 分析結果
9.5 聚類
9.6 分類
9.7 預測值
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
10.6.1 業(yè)務環(huán)境
10.6.2 合作技術
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
11.1.5 定義數(shù)據(jù)的抽取和轉換
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
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
11.5.1 數(shù)據(jù)倉庫的備份
11.5.2 數(shù)據(jù)倉庫的恢復
第12章 OLAP服務器的運行和管理
12.1 Essbase／DB2 OLAP服務器組件
12.1.1 OLAP引擎
12.1.2 DB2 OLAP分析月艮務器
12.1.3 應用程序管理器
12.1.4 OLAP集成服務器
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 映射機制
12.7.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載規(guī)則
12.7.3 關聯(lián)輪廓與數(shù)據(jù)加載規(guī)則
12.8 DB2 OLAP服務器應用程序工具
參考文獻