商业智能设计、部署与实现

第1章 商业智能导论
1.1 数据、信息和知识
1.1.1 知识价值链：数据
1.1.2 知识价值链：信息
1.1.3 知识价值链：知识
1.2 数据决策面临的挑战
1.2.1 务和数据的关系
1.2.2 同的用户对数据的需求不同
1.2.3 操作型数据和信息型数据的比较
1.3 IBM商业智能
1.3.1 商业智能系统需求
1.3.2 DW+DSS=商业智能系统
1.3.3 IBM商业智能产品
第2章 数据仓库导论
2.1 概述
2.1.1 从数据库到数据仓库
2.1.2 数据仓库的功能需求
2.2 数据集市
2.2.1 什么叫数据集市
2.2.2 数据集市和数据仓库的比较
2.3 操作型数据存储
2.4 数据仓库的结构
2.4.1 数据仓库的总体参考框架
2.4.2 两层数据仓库
2.4.3 三层数据仓库
第3章 数据仓库的模型
3.1 数据仓库建模的基本原则
3.2 实体——联系模型
3.3 逻辑模型
3.3.1 关系模型
3.3.2 多维模型
3.3.3 星型模式
3.3.4 雪花模式和事实星座
3.3.5 时态建模
3.3.6 规范化／反规范化
3.4 物理模型
3.4.1 簇集设计
3.4.2 索引设计
3.4.3 分区设计
3.4.4 RAID配置
3.5 元数据模型
3.5.1 元数据的类型
3.5.2 构造元数据
3.5.3 数据在数据仓库中的作用
3.5.4 元数据的存储、管理与维护
3.5.5 元数据的使用
3.5.6 元数据的分布性
3.6 数据粒度模型
3.6.1 数据粒度的划分
3.6.2 确定粒度的级别
3.7 数据存储
第4章 数据仓库的构建
4.1 数据准备
4.1.1 数据的复制和抽取
4.1.2 数据转换
4.1.3 空缺值的处理
4.1.4 数据标准的不一致
4.1.5 解决数据质量的关键
4.2 IBM数据装载方案
4.2.1 EXPORT
4.2.2 IMPORT
4.2.3 IOAD
4.3 IBM复制体系结构
第5章 数据仓库的开发过程
5.1 项目组的组成
5.1.1 项目业务小组
5.1.2 项目开发小组
5.2 项目规划
5.2.1 项目规划简介
5.2.2 选择数据仓库实现策略
5.2.3 确定数据仓库的开发目标和实现范围
5.3 数据仓库项目管理
5.3.1 项目进度管理
5.3.2 项目质量管理
5.3.3 项目风险管理
5.4 数据仓库的需求分析
5.4.1 数据仓库的用户
5.4.2 需求类型
5.4.3 需求的确定
5.4.4 需求的分析
5.5 数据仓库实施
5.5.1 原型法
5.5.2 选择数据仓库的实现技术
5.5.3 设计数据仓库模型
5.5.4 创建数据准备区
5.6 数据仓库化
5.7 规划、设计和建立数据仓库应用
第6章 数据仓库的应用
6.1 可视化
6.2 数据仓库的测试
6.3 数据仓库的维护
6.3.1 数据的追加和刷新
6.3.2 参照完整性维护
6.4 数据仓库的应用与数据挖掘中的法律问题
第7章 OLAP技术
7.1 概述
7.1.1 什么是OLAP
7.1.2 OLAP和OLTP的比较
7.2 什么是多维
7.2.1 维的层次关系
7.2.2 维的类关系
7.2.3 多维数据库
7.2.4 多维视图
7.2.5 方体和超立方
7.3 多维分析
7.3.1 下钻和上卷
7.3.2 切片和切块
7.3.3 旋转
7.4 OLAP的实现技术
7.4.1 MOLAP和ROLAP的比较
7.4.2 OLAP的组合结构
7.5 DB2 OLAP方案
7.5.1 DB2 OLAP的体系结构
7.5.2 DB2 OLAP的存储结构
第8章 数据挖掘技术
8.1 概述
8.2 联机分析处理和数据挖掘的比较
8.2.1 验证型分析
8.2.2 发现型分析
8.3 数据挖掘技术
8.3.1 关联分析
8.3.2 聚类
8.3.3 分类和预测
8.3.4 发现序列模式
8.3.5 统计函数
第9章 IBM智能挖掘器
9.1 IBM智能挖掘器的安装
9.1.1 AIX环境下的安装
9.1.2 Windows环境下的安装
9.2 系统结构
9.3 图形用户界面
9.3.1 主窗口
9.3.2 对象创建向导
9.4 挖掘处理过程
9.4.1 标识业务问题
9.4.2 收集数据
9.4.3 数据准备
9.4.4 挖掘数据
9.4.5 分析结果
9.5 聚类
9.6 分类
9.7 预测值
第10章 知识管理
10.1 概述
10.1.1 知识的定义
10.1.2 知识管理定义
10.1.3 为什么知识管理很热
10.2 知识管理的内容
10.2.1 目标和需求
10.2.2 显性知识
10.2.3 隐性知识
10.2.4 知识创新
10.3 知识管理的难点
10.3.1 为什么共享很困难
10.3.2 知识管理的关键
10.4 知识的生命周期
10.5 知识获取的方式
10.6 知识管理技术
10.6.1 业务环境
10.6.2 合作技术
10.6.3 内容管理
10.6.4 知识管理的效果评估
第11章 数据仓库的运行和管理
11.1 DB2数据仓库中心
11.1.1 定义数据仓库的用户和组
11.1.2 定义数据仓库的主题
11.1.3 定义数据仓库的数据源
11.1.4 定义数据仓库目标
11.1.5 定义数据的抽取和转换
11.1.6 创建星型模式
11.2 DB2数据仓库管理器
11.3 信息目录管理器
11.3.1 发布元数据
11.3.2 使用元数据
11.4 数据维护
11.4.1 数据存储的统计分析
11.4.2 数据库重组
11.5 备份和恢复
11.5.1 数据仓库的备份
11.5.2 数据仓库的恢复
第12章 OLAP服务器的运行和管理
12.1 Essbase／DB2 OLAP服务器组件
12.1.1 OLAP引擎
12.1.2 DB2 OLAP分析月艮务器
12.1.3 应用程序管理器
12.1.4 OLAP集成服务器
12.1.5 OLAP偏差发现挖掘器
12.1.6 Essbase-Ready工具
12.2 DB2 OLAP服务器的安装
12.2.1 在Windows NT／2000上安装
12.2.2 在UNIX上安装
12.3 在DB2 OLAP服务器上配置Java
12.3.1 在Windows上配置Java
12.3.2 在UNIX上配置Java
12.4 在DB2 OLAP服务器上配置SQL Interface和数据源
12.4.1 在Windows上配置Interface和数据源
12.4.2 在UNIX上配置Interface和数据源
12.5 创建OLAP元数据目录
12.5.1 自动创建OLAP元数据目录
12.5.2 手动创建OLAP元数据目录
12.6 手动创建数据库轮廓
12.6.1 创建维
12.6.2 创建维成员
12.7 动态创建数据库轮廓
12.7.1 映射机制
12.7.2 创建数据加载规则
12.7.3 关联轮廓与数据加载规则
12.8 DB2 OLAP服务器应用程序工具
参考文献