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