目录 1
第1章 决策支持系统概述 1
1.1 由数据库到数据仓库 1
1.2 由数据仓库到业务智能 2
1.3 企业决策与决策支持系统 4
1.4 DSS发展的3个阶段 4
第2章 数据库原理与联机事务处理 6
2.1 数据库基本概念 6
2.2 数据库系统的基本特点 10
2.3 数据模型的基本概念 11
2.4 数据模型的4个世界 12
2.5 关系数据库系统概述 13
2.5.1 简单介绍 13
2.5.2 关系数据库系统的衡量准则 14
2.5.3 关系模型 15
2.6 数据库操作特性与联机事务处理 21
2.6.1 数据库操作特性 21
2.6.2 联机事务处理 22
3.1 概述 23
第3章 数据仓库基本原理 23
3.2 数据仓库的4大特点 24
3.3 数据仓库的数据组织 26
3.3.1 面向主题组织数据 26
3.3.2 按关系模式组织主题域 27
3.3.3 数据仓库中数据粒度选取与综合数据组织 27
3.3.4 元数据的构建 28
3.3.5 数据仓库数据组织的一个实例 28
3.4.1 概述 32
3.4 数据仓库的体系结构 32
3.4.2 数据仓库及其管理 33
3.4.3 数据集市 35
3.4.4 数据源 36
3.4.5 后端处理 36
3.4.6 数据仓库应用层 40
3.4.7 数据展示层 41
3.5 数据仓库管理员 42
3.6 数据仓库工具集 43
3.7 数据仓库中的若干个基本概念的小结 44
4.1 人脑决策推理初探 46
第4章 决策推理与决策支持系统 46
4.2 电脑推理方法介绍 48
4.2.1 电脑的演绎推理方法 48
4.2.2 电脑的归纳推理方法 49
4.3 DSS中的决策过程 50
4.3.1 DSS中的演绎型决策过程 50
4.3.2 DSS中的归纳型决策过程 51
4.3.3 DSS总体结构图 51
5.1 概述 53
第5章 联机分析处理OLAP 53
5.2 OLAP模式 54
5.3 OLAP多维结构 56
5.3.1 OLAP多维数据结构 56
5.3.2 OLAP多维结构的操作 58
5.4 OLAP多维结构的物理存储 60
5.4.1 多维数据存储与关系数据存储 60
5.4.2 MOLAP 61
5.5 OLAP的12条准则 61
5.6.1 OLAP分析操作 63
5.6 OLAP的分析操作及实例的介绍 63
5.6.2 OLAP操作实例 64
5.7 OLAP结构 65
第6章 数据挖掘 66
6.1 概述 66
6.1.1 数据挖掘结构 66
6.1.2 数据挖掘的14种算法 66
6.1.3 数据挖掘的3种类型 68
6.1.4 数据挖掘过程 69
6.2.1 关联规则基本概念与实例 70
6.2 关联规则与Apriori算法 70
6.2.2 关联规则的算法——Apriori算法 72
6.3 分类与预测 77
6.3.1 分类与预测基本概念 77
6.3.2 分类算法之一——判定树算法 79
6.3.3 分类算法之二——粗集算法 87
6.3.4 基于人工神经网络的分类算法 96
6.3.5 基于贝叶斯方法的分类算法 102
6.4 聚类分析 107
6.4.1 聚类分析概述 107
6.4.2 聚类分析中的基本概念 108
6.4.3 聚类分析算法之一——划分法 109
6.4.4 聚类分析算法之二——层次法 110
6.4.5 聚类分析算法之三——遗传算法 110
第7章 数据仓库工程 114
7.1 数据仓库工程概述 114
7.2 软件工程介绍 115
7.2.1 软件 115
7.2.2 软件工程 116
7.2.3 软件工程的标准化与软件文档 119
7.3.2 数据工程中的开发方法 120
7.3.1 概述 120
7.3 数据工程介绍 120
7.3.3 数据工程中的开发过程 121
7.3.4 数据工程中的开发工具介绍 125
7.4 数据仓库应用系统的分析与设计 125
7.5 计划制定阶段 128
7.5.1 项目开发可行性研究 128
7.5.2 项目开发计划 131
7.6 需求分析 132
7.7 概念设计 134
7.8 逻辑设计 136
7.9 详细设计 139
7.10 测试 141
7.10.1 测试计划书 141
7.10.2 测试记录 143
7.10.3 测试分析报告 145
7.11 定型 145
7.11.1 项目开发总结 145
7.11.2 用户手册 145
7.11.3 操作手册 147
8.1 数据仓库工具概述 148
第8章 数据仓库产品介绍 148
8.2 数据仓库产品分类 149
8.2.1 4种开发厂商产品 149
8.2.2 3种不同规模的产品 151
8.3 典型产品介绍 152
8.3.1 Oracle数据仓库产品 152
8.3.2 SQL Server中的数据仓库功能 153
8.3.3 SAS数据仓库产品 153
8.3.4 BO 154
8.3.7 Crystal 155
8.3.5 Brio 155
8.3.6 Cognos 155
8.3.8 青大海威（HIGHWAY）数据仓库产品 156
第9章 决策支持系统的应用 157
第10章 决策支持系统案例介绍 161
10.1 企业ERP系统的扩充——EAC 161
10.2 ERP系统的组成 161
10.3.1 数据仓库的主题 163
10.3.2 系统主题的实现方式 163
10.3 数据仓库主题的确定 163
10.4 DSS系统平台的构建 164
10.5 构建基于ERP的数据仓库 166
10.6 数据仓库的应用 168
10.6.1 数据仓库应用的实现方法 168
10.6.2 数据仓库应用的4个主题的实现 168
10.7 OLAP应用 170
10.7.1 建立基于多维模型的数据集市 170
10.7.2 从数据集市到OLAP 171
10.7.3 多维建模的几个问题 171
10.7.4 OLAP分析 173
10.8.1 主题解释 187
10.8.2 数据准备 187
10.8 面向ERP的数据挖掘 187
10.8.3 建立数据挖掘模型 188
10.8.4 结果解释、评价和应用 188
第11章 展望 190
11.1 动力与源泉 190
11.2 新的发展方向 190
11.3 未来预测 191
附录1 Oracle数据仓库产品介绍 192
附录 192
附录2 微软公司的数据仓库产品介绍 195
附录3 SAS产品介绍 197
附录4 BO介绍 200
附录5 Brio介绍 206
附录6 Cognos介绍 216
附录7 Crystal Decisions数据仓库产品介绍 217
附录8 青大海威产品介绍 223
主要参考文献 225