商业智能设计、部署与实现PDF电子书下载

目录 1

10.2.2显性知识 15 1

第1章商业智能导论 1

1.1数据、信息和知识 2

1.1.3知识价值链：知识 3

1.1.1知识价值链：数据 3

1.1.2知识价值链：信息 3

1.2数据决策面临的挑战 4

1.2.1业务和数据的关系 4

1.2.2不同的用户对数据的需求不同 5

1.2.3操作型数据和信息型数据的比较 5

1.3 IBM商业智能 6

1.3.1 商业智能系统需求 6

1.3.2 DW＋DSS＝商业 7

智能系统 7

1.3.3 IBM商业智能产品 8

第2章数据仓库导论 11

2.1概述 12

2.1.1从数据库到数据仓库 12

2.1.2数据仓库的功能需求 14

2.2数据集市 15

2.2.1什么叫数据集市 15

2.2.2数据集市和数据仓 16

库的比较 16

2.3操作型数据存储 17

2.4数据仓库的结构 18

2.4.1数据仓库的总体参 18

考框架 18

2.4.2两层数据仓库 19

2.4.3三层数据仓库 19

第3章数据仓库的模型 23

3.1 数据仓库建模的基本原则 24

3.2实体——联系模型 25

3.3逻辑模型 26

3.3.1关系模型 26

3.3.2多维模型 27

3.3.3星型模式 27

3.3.4雪花模式和事实星座 28

3.3.5时态建模 29

3.3.6规范化／反规范化 29

3.4物理模型 31

3.4.1簇集设计 31

3.4.2索引设计 32

3.4.3分区设计 33

3.4.4 RAID配置 33

3.5元数据模型 35

3.5.1元数据的类型 35

3.5.2构造元数据 36

3.5.3元数据在数据仓库中的作用 37

3.5.4元数据的存储、管理与维护 38

3.5.5元数据的使用 38

3.5.6元数据的分布生 39

3.6数据粒度模型 39

3.6.1数据粒度的划分 39

3.6.2确定粒度的级别 39

3.7数据存储 40

第4章数据仓库的构建 41

4.1 数据准备 42

4.1.1数据的复制和抽取 43

4.1.2数据转换 44

4.1.3空缺值的处理 47

4.1.4数据标准的不一致 48

4.1.5解决数据质量的关键 48

4.2 IBM数据装载方案 50

4.2.1 EXPORT 50

4.2.2 IMPORT 52

4.2.3 LOAD 53

4.3 IBM复制体系结构 56

第5章数据仓库的开发过程 59

5.1项目组的组成 60

5.1.1项目业务小组 60

5.1.2项目开发小组 60

5.2项目规划 61

5.2.1项目规划简介 62

5.2.2选择数据仓库实现 62

策略 62

5.2.3确定数据仓库的开发目标和实现范围 62

5.3数据仓库项目管理 63

5.3.2项目质量管理 64

5.3.1项目进度管理 64

5.3.3项目风险管理 65

5.4数据仓库的需求分析 66

5.4.1数据仓库的用户 66

5.4.2需求类型 66

5.4.3需求的确定 67

5.4.4需求的分析 67

5.5数据仓库实施 68

5.5.1原型法 68

5.5.2选择数据仓库的 69

实现技术 69

5.5.3设计数据仓库模型 71

5.5.4创建数据准备区 71

5.6数据仓库化 72

5.7规划、设计和建立数据仓库应用 74

第6章数据仓库的应用 75

6.1 可视化 76

6.2数据仓库的测试 77

6.3数据仓库的维护 80

6.3.1数据的追加和刷新 80

6.3.2参照完整性维护 80

6.4数据仓库的应用与数据挖掘中的法律问题 81

第7章OLAP技术 83

7.1 概述 84

7.1.1 什么是OLAP 84

7.2.2维的类关系 87

7.2.1维的层次关系 87

7.2什么是多维 87

比较 87

7.1.2 OLAP和OLTP的 87

7.2.3多维数据库 88

7.2.4多维视图 88

7.2.5立方体和超立方 89

7.3多维分析 89

7.3.1下钻和上卷 89

7.3.2切片和切块 91

7.3.3旋转 91

7.4 OLAP的实现技术 91

7.4.1 MOLAP和ROLAP的 91

比较 91

7.4.2 OLAP的组合结构 92

体系结构 93

7.5DB2 OLAP方案 93

7.5.1 DB2 OLAP的 93

7.5.2 DB2 OLAP的 94

存储结构 94

第8章数据挖掘技术 97

8.1概述 98

8.2联机分析处理和数据挖掘的比较 99

8.2.1验证型分析 100

8.2.2发现型分析 100

8.3数据挖掘技术 100

8.3.1关联分析 100

8.3.2聚类 103

8.3.3分类和预测 105

8.3.4发现序列模式 108

8.3.5统计函数 109

第9章IBM智能挖掘器 113

9.1 IBM智能挖掘器的安装 115

9.1.1 AIX环境下的安装 115

安装 116

9.1.2 Windows环境下的 116

9.2系统结构 122

9.3图形用户界面 123

9.3.1主窗口 123

9.3.2对象创建向导 124

9.4挖掘处理过程 125

9.4..1标识业务问题 125

9.4.2收集数据 125

9.4.3数据准备 133

9.4.4挖掘数据 136

9.4.5分析结果 137

9.5聚类 138

9.6分类 144

9.7预测值 145

第10章知识管理 147

10.1概述 148

10.1.1知识的定义 148

10.1.2知识管理定义 148

10.1.3为什么知识 149

管理很热 149

10.2知识管理的内容 150

10.2.1 目标和需求 150

10.2.3隐性知识 151

10.2.4知识创新 151

10.3.1为什么共享 152

很困难 152

10.3知识管理的难点 152

10.3.2知识管理的关键 153

10.4知识的生命周期 153

10.5知识获取的方式 154

10.6知识管理技术 154

10.6.1业务环境 155

10.6.2合作技术 155

10.6.3 内容管理 156

10.6.4知识管理的 156

效果评估 156

第11章数据仓库的运行和管理 157

11.1 DB2数据仓库中心 158

11.1.1定义数据仓库的 160

用户和组 160

主题 162

11.1.2定义数据仓库的 162

11.1.3定义数据仓库的 163

数据源 163

11.1.4定义数据仓库目标 168

11.1.5定义数据的抽取和转换 171

11.1.6创建星型模式 174

1 1.2 DB2数据仓库管理器 176

11.3信息目录管理器 177

11.3.1发布元数据 177

11.3.2使用元数据 179

11.4数据维护 181

11.4.1数据存储的统计 181

分析 181

11.4.2数据库重组 182

11.5.1数据仓库的备份 183

11.5备份和恢复 183

11.5.2数据仓库的恢复 184

第12章OLAP服务器的 193

运行和管理 193

1 2.1 Essbase/DB2 OLAP服务器组件 194

12.1.1 OLAP引擎 194

12.1.2 DB2 OLAP分析 194

服务器 194

12.1.3应用程序管理器 195

12.1.4 OLAP集成服务器 196

12.1.5 OLAP偏差发现 197

挖掘器 197

1 2.1.6 Essbase-Ready 197

工具 197

上安装 198

12.2 DB2 OLAP服务器的 198

安装 198

12.2.2在UNIX上安装 206

12.3在DB2 OLAP服务器上配置Java 208

12.3.1在Windows上配置 208

Java 208

12.3.2在UNIX上配置 209

Java 209

12.4在DB2 OLAP服务器上配置SQL Interface和数据源 213

12.4.1在Windows上配置SQLInterface和数据源 213

12.4.2 在UNIX上配置SQLInterface和数据源 215

12.5创建OLAP元数据目录 219

12.5.1自动创建OLAP元 219

数据目录 219

数据目录 220

12.5.2手动创建OLAP元 220

12.6手动创建数据库轮廓 221

12.6.1创建维 222

12.6.2创建维成员 222

12.7动态创建数据库轮廓 224

12.7.1映射机制 224

12.7.2创建数据加载规则 225

12.7.3关联轮廓与数据 226

加载规则 226

12.8 DB2 OLAP服务器应用 228

程序工具 228

参考文献 229

12.2.1 在Windows NT/ 2000