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SQL 2000決策分析:OLAP建置與應(yīng)用

SQL 2000決策分析:OLAP建置與應(yīng)用

定 價:¥33.00

作 者: 林宏諭編著
出版社: 中國鐵道出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: Sever

ISBN: 9787113042585 出版時間: 2001-08-01 包裝: 膠版紙
開本: 23cm+光盤1片 頁數(shù): 293 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  近年來,知識數(shù)據(jù)庫(KnowledgeDatabase-KDD)的概念與技術(shù)盛行,衍生出許多的概念與相對的軟件工具,每一種工具的處理功能與獲得成本,都有相當(dāng)大的差別。本書就是通過MicrosoftSQLServer2000中的AnalysisService,配合如Excel、Web等前端分析工具,告訴你如何利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器與軟件工具,來建置企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫分析機(jī)制。作者從數(shù)據(jù)倉庫的概念著手,并從OLAP分析數(shù)據(jù)庫的建置開始,由淺入深地帶領(lǐng)用戶建立分析多維數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)挖掘模型,說明如何通過前端的分析工具如Excel、Web來獲取分析的結(jié)果。讓你不但可以用最少的時間,處理決策分析所需的資料,并從中得到各種不同的分析結(jié)果,作為經(jīng)營決策的最佳參考。

作者簡介

暫缺《SQL 2000決策分析:OLAP建置與應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章 SQL 2000與分析管理器
1-1 SQL 2000中的“分析管理器”簡介
1-2 “分析管理器”的功能架構(gòu)
1-2-1 易于使用
1-2-2 靈活性的數(shù)據(jù)模型
1-2-3 可調(diào)整性
1-2-4 集成性
1-3 OLAP、數(shù)據(jù)挖掘與分析模式多維數(shù)據(jù)集
1-3-1 分析模式多維數(shù)據(jù)集
1-3-2 OLAP與Data Mining簡介
1-3-3 OLAP數(shù)據(jù)實體存儲方式
第2章 建立OLAP分析數(shù)據(jù)庫
2-1 設(shè)置新的服務(wù)器與對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫
2-2 設(shè)置數(shù)據(jù)源
2-3 簡談ODBC
第3章 個案簡介與基本維度建立
3-1 個案范例簡介
3-2 設(shè)置范例數(shù)據(jù)庫文件為數(shù)據(jù)源
3-3 建立共享的維度
3-3-1 維度的簡介
3-3-2 共享維度的建立
3-3-3 建立時間維度
3-3-4 建立標(biāo)準(zhǔn)維度
第4章 多維數(shù)據(jù)集的建立與應(yīng)用
4-1 建立基本分析多維數(shù)據(jù)集模式
4-2 多維數(shù)據(jù)集分析模式的應(yīng)用
4-2-1 直接使用“分析管理器”進(jìn)行數(shù)據(jù)瀏覽
4-2-2 使用Excel作為前端分析工具
4-2-3 在Web上建立OLAP數(shù)據(jù)透視
第5章 多維數(shù)據(jù)集的編輯與管理
5-1 維度的編輯
5-1-1 維度的新建與刪除
5-1-2 維度的編輯
5-1-3 更改維度數(shù)據(jù)源
5-1-4 新建或刪除維度中的層次
5.2 多維數(shù)據(jù)集編輯
5-2-1 多維數(shù)據(jù)集中維度的編輯
5-2-2 多維數(shù)據(jù)集中度量值的編輯
第6章 父子維度的建立與應(yīng)用
6-1 建立父子維度
6-2 父子維度的深入探討
6-2-1 “層次性維度”與“父子維度”
6-2-2 結(jié)點是否包含數(shù)據(jù)的模式建立
第7章 計算成員的建立與應(yīng)用
7-1 度量值成員的導(dǎo)出與應(yīng)用
7-1-1 建立度量值計算成員
7-1-2 編輯度量值計算成員
7-2 維度成員的導(dǎo)出與應(yīng)用
7-3 合并計算成員
第8章 成員屬性與虛擬維度
8-1 成員屬性的建立與應(yīng)用
8-1-1 成員屬性的意義
8-1-2 建立成員屬性
8-2 虛擬維度的建立與應(yīng)用
8-2-1 使用成員屬性建立虛擬維度
8-2-2 使用“列”建立虛擬維度
第9章 多維數(shù)據(jù)集的分區(qū)與合并
9-1多維數(shù)據(jù)集分區(qū)
9-1-1 多維數(shù)據(jù)集分區(qū)的概念
9-1-2 建立多維數(shù)據(jù)集分區(qū)
9-1-3 編輯分區(qū)與篩選條件設(shè)置
9-2 分區(qū)的合并
第10章 虛擬多維數(shù)據(jù)集與鏈接多維數(shù)據(jù)集的建立與應(yīng)用
10-1 虛擬多維數(shù)據(jù)集的建立
10-1-1 虛擬多維數(shù)據(jù)集的意義
10-1-2 建立虛擬多維數(shù)據(jù)集
10-2 鏈接多維數(shù)據(jù)集的建立
10-2-1 鏈接多維數(shù)據(jù)集的概念
第11章 分析模式的管理
11-1 管理與使用權(quán)限的設(shè)置
11-1-1 系統(tǒng)管理員的安全性控制
11-1-2 數(shù)據(jù)庫角色定義與管理
11-1-3 多維數(shù)據(jù)集角色的管理
11-2 數(shù)據(jù)庫管理議題
11-2-1 數(shù)據(jù)源的重整與分析數(shù)據(jù)庫處理
11-2-2 數(shù)據(jù)庫的存檔
11-2-3 分析對象的復(fù)制
11-3 多維數(shù)據(jù)集使用分析與優(yōu)化處理
11-3-1 使用分析
11-3-2 基于使用的優(yōu)化
11-4 整體工作環(huán)境設(shè)置
11-4-1 常規(guī)性設(shè)置
11-4-2 運算環(huán)境
11-4-3 處理設(shè)置
11-4-4 日志記錄設(shè)置
第12章 高級多維數(shù)據(jù)集的處理
12-1 設(shè)置鉆取選項
12-1-1 鉆取的基本概念
12-1-2 啟用“鉆取”功能
12-1-3 設(shè)置分區(qū)的鉆取選項
12-2 “命名集”的建立與應(yīng)用
12-2-1 命名集的概念
12-2-2 建立命名集
12-2-3 命名集在MDX中的應(yīng)用
12-3 “對策”的建立與應(yīng)用
12-3-1 “對策”的概念
12-3-2 建立與應(yīng)用“對策”
12-4 計算單元的應(yīng)用
12-4-1 建立計算單元
12-4-2 編輯計算單元
第13章 匯總公式的建立與應(yīng)用
13-1 自定義成員公式的建立與應(yīng)用
13-1-1 建立或選擇列以保存自定義成員公式
13-1-2 使用MDX公式建立自定義成員
13-1-3 使用一元運算符公式建立自定義成員
13-2 自定義匯總公式的建立與應(yīng)用
13-2-1 匯總的意義
13-2-2 建立自定義匯總公式
第14章 MDX的概述與常用函數(shù)
14-1 MDX概述
14-2 MDX的處理目標(biāo)表示方式
14-2-1 成員的表達(dá)方式與函數(shù)
14-2-2 Tuple與集合
14-2-3 SQL與MDX
14-2-4 坐標(biāo)軸與子多維度數(shù)據(jù)集
14-2-5 注釋的表達(dá)方式
14-2-6 空數(shù)據(jù)集的處理
14-3 使用MDX查詢
14-3-1 SELECT語句
14-3-2 使用函數(shù)與表達(dá)式
14-3-3 數(shù)值函數(shù)
14-3-4 集合函數(shù)
14-3-5 判斷式函數(shù)
第15章 數(shù)據(jù)挖掘
15-1 使用挖掘模型向?qū)Ыⅰ皼Q策樹”挖掘模型
15-2 數(shù)據(jù)挖掘算法
15-2-1 決策樹算法
15-2-2 聚集算法
15-2-3 建立挖掘模型的基本概念
15-3 建立“聚集”挖掘模型與編輯挖掘模型
15-3-1 建立“聚集”挖掘模型
15-3-2 挖掘模型的編輯
15-3-3 相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
15-4 建立OLAP挖掘模型
15-4-1 建立挖掘模型用的多維數(shù)據(jù)集
15-4-2 建立決策樹OLAP挖掘模型
15-4-3 建立聚集OLAP挖掘模型
15-5 挖掘模型角色管理

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