数据仓库工具箱
￥ 19 2.7折 ￥ 69.8 九五品
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作者(美)金博尔,(美)罗斯 著,王念滨,周连科,韦正现
出版社清华大学出版社
ISBN9787302385530
出版时间2015-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数384页
字数99999千字
定价69.8元
上书时间2024-04-29
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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基本信息
书名:数据仓库工具箱
定价：69.8元
作者:(美)金博尔,(美)罗斯 著,王念滨,周连科,韦正现
出版社：清华大学出版社
出版日期：2015-01-01
ISBN：9787302385530
字数：621000
页码：384
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
实用设计技术——有关维度和事实表的基本和不错技术 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等。 为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例 需要避免的维度建模陷阱和错误 增强的缓慢变化维度(SCD)技术类型0~类型7 用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表 大数据分析的很好实践 与业务参与方合作、交互设计会议的指南 有关Kimball DW/BI项目生命周期方法论的概论 对ETL系统和设计思考的总结 构建维度和事实表的34个ETL子系统和技术
内容提要
随着The Data Warehouse Toolkit（1996）版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能（DW/BI）系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和实践的资源。 这本《数据仓库工具箱（第3版）——维度建模指南》汇集了到目前为止全面的维度建模技术。本书采用新的思路和实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的专业人员。 本书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。 主要内容 实用设计技术——有关维度和事实表的基本和高级技术 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等 为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例 需要避免的维度建模陷阱和错误 增强的缓慢变化维度（SCD）技术类型0~类型7 用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表 大数据分析的实践 与业务参与方合作、交互设计会议的指南 有关Kimball DW/BI项目生命周期方法论的概论 对ETL系统和设计思考的总结 构建维度和事实表的34个ETL子系统和技术
目录
章 数据仓库、商业智能及维度建模初步1.1 数据获取与数据分析的区别1.2 数据仓库与商业智能的目标1.3 维度建模简介1.3.1 星型模式与OLAP多维数据库1.3.2 用于度量的事实表1.3.3 用于描述环境的维度表1.3.4 星型模式中维度与事实的连接1.4 Kimball的DW/BI架构1.4.1 操作型源系统1.4.2 获取.转换_加口载(ETL)系统1.4.3 用于支持商业智能决策的展现区1.4.4 商业智能应用1.4.5 以餐厅为例描述Kimball架构1.5 其他DW/BI架构1.5.1 独立数据集市架构]1.5.2 辐射状企业信息工厂Inmon架构1.5.3 混合辐射状架构与Kimball架构1.6 维度建模神话1.6.1 神话1：维度模型仅包含汇总数据1.6.2 神话2：维度模型是部门级而不是企业级的1.6.3 神话3：维度模型是不可扩展的1.6.4 神话4：维度模型仅用于预测1.6.5 神话5：维度模型不能被集成1.7 考虑使用维度模型的更多理由1.8 本章小结第2章 Kimball维度建模技术概述2.1 基本概念2.1.1 收集业务需求与数据实现2.1.2 协作维度建模研讨2.1.3 4步骤维度设计过程2.1.4 业务过程2.1.5 粒度2.1.6 描述环境的维度2.1.7 用于度量的事实2.1.8 星型模式与OLAP多维数据库2.1.9 方便地扩展到维度模型2.2 事实表技术基础2.2.1 事实表结构2.2.2 可加、半可加、不可加事实2.2.3 事实表中的空值2.2.4 一致性事实2.2.5 事务事实表2.2.6 周期快照事实表2.2.7 累积快照事实表2.2.8 无事实的事实表2.2.9 聚集事实表或OLAP多维数据库2.2.1 0合并事实表2.3 维度表技术基础2.3.1 维度表结构2.3.2 维度代理键2.3.3 自然键、持久键和超自然键2.3.4 下钻2.3.5 退化维度2.3.6 非规范化扁平维度2.3.7 多层次维度2.3.8 文档属性的标识与指示器2.3.9 维度表中的空值属性2.3.10 日历日期维度2.3.11 扮演角色的维度2.3.12 杂项维度2.3.13 雪花维度2.3.14 支架维度2.4 使用一致性维度集成2.4.1 一致性维度2.4.2 缩减维度2.4.3 跨表钻取2.4.4 价值链2.4.5 企业数据仓库总线架构2.4.6 企业数据仓库总线矩阵2.4.7 总线矩阵实现细节2.4.8 机会／利益相关方矩阵2.5 处理缓慢变化维度属性2.5.1 类型0：原样保留2.5.2 类型1：重写2.5.3 类型2：增加新行2.5.4 类型3：增加新属性2.5.5 类型4：增加微型维度2.5.6 类型5：增加微型维度及类型1支架2.5.7 类型6：增加类型1属性到类型2维度2.5.8 类型7：双类型l和类型2维度2.6 处理维度层次关系2.6.1 固定深度位置的层次2.6.2 轻微参差不齐／可变深度层次2.6.3 具有层次桥接表的参差不齐／可变深度层次2.6.4 具有路径字符属性的可变深度层次2.7 高级事实表技术2.7.1 事实表代理键2.7.2 蜈蚣事实表2.7.3 属性或事实的数字值2.7.4 日志／持续时间事实2.7.5 头／行事实表2.7.6 分配的事实2.7.7 利用分配建立利润与损失事实表2.7.8 多种货币事实2.7.9 多种度量事实单位2.7.1 0年.日事实2.7.1 1多遍SQL以避免事实表间的连接2.7.1 2针对事实表的时间跟踪12.7.1 3迟到的事实2.8 高级维度技术2.8.1 维度表连接2.8.2 多值维度与桥接表2.8.3 随时间变化的多值桥接表2.8.4 标签的时间序列行为2.8.5 行为研究分组2.8.6 聚集事实作为维度属性2.8.7 动态值范围2.8.8 文本注释维度2.8.9 多时区2.8.10 度量类型维度……第3章 零售业务第4章 库存第5章 采购第6章 订单管理第7章 会计第8章 客户关系管理第9章 人力资源管理0章 金融服务1章 电信2章 交通运输3章 教育4章 医疗卫生5章 电子商务6章 保险业务7章 KimballDW/BI生命周期概述8章 维度建模过程与任务9章 ETL子系统与技术第20章 ETL系统设计与开发过程和任务第21章 大数据分析
作者介绍
Ralph Kimball博士自年以来，一直是数据仓库和商业智能行业的思想开拓者。自年以来，系列书籍一直是受读者欢迎的书。 Margy Ross是集团总裁，她与合作撰写了本工具箱系列书籍。她关注数据仓库和商业智能已有多年的历史。
序言
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