数据仓库与OLAP实践教程

第1章　数据仓库与0LAP概述
1.1 数据仓库
1.1.1　数据仓库的概念和特点
1.1.2　数据仓库与传统数据库的比较
1.1.3　数据仓库带来的好处
1.2 多维数据分析——0LAP
1.2.1 0LAP的概念和特点
1.2.2 0LAP与OLTP的区别
1.2.3 0LAP带来的好处
1.3 数据仓库与OLAP
1.4　小结
第2章 数据仓库的构建理论
2.1　数据仓库的体系结构
2.2　数据仓库的构建步骤
2.2.1　概念模型设计
2.2.2　技术准备工作
2.2.3　逻辑模型设计
2.2.4　物理模型设计
2.2.5　数据仓库的生成
2.2.6　数据仓库的使用和维护
2.3 实施数据仓库的注意事项
2.4　小结
第3章 多维数据分析基础与方法
3.1 多维数据分析基础
3.2　多维数据分析方法
3.3　维度表与事实表的连接
3.4　多维数据的存储方式
3.4.1　三种存储方式
3.4.2　三种存储方式的比较
3.5 小结
第4章　OLAP工具及安装
4.1　常用的服务器端分析工具
4.1.1 Microsoft SQL Server Analysis Serv
4.1.2 IBM DB2 0LAP Server
4.2　常用的客户端分析工具
4.2.1 Excel和Access
4.2.2　Crystal Analysis
4.3 各种工具的准备和安装
4.3.1　各工具需要的软硬件环境
4.3.2　工具的安装
4.4 小结
第5章　OLAP的一个应用示例
5.1 案例背景
5.2　分析需求
5.3　数据准备
5.4　构建数据仓库和多维数据集
5.4.1　建立数据仓库
5.4.2　连接数据源
5.4.3　建立多维数据集
5.5　浏览分析数据
5.5.1 使用多维数据集浏览器查看数据
5.5.2　运用多维分析方法分析数据
5.6 小结
第6章　构建一个示例数据仓库
6.1　数据仓库的分类
6.2　数据仓库的开发模式
6.2.1 自顶向下的模式
6.2.2 自底向上的模式
6.2.3　联合模式
6.3　两个重要的设计因素
6.3.1　数据仓库的粒度
6.3.2　数据的分割
　　……
第7章　数据准备
第8章　数据转换服务——DTS
第9章　维度的构建和管理
第10章　多维数据分析的高级话题
第11章　OLAP的前端分析策略
第12章　多维表达式——MDX
第13章　多维数据集的管理和优化
第14章　数据仓库的维护和解决方案
第15章　数据仓库和商业智能
附录A　常用MDX函数列表
附录B　维度编辑器和多维数据集编辑器中的属性管理