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目录1

第1章　决策支持系统概述1

1.1　由数据库到数据仓库1

1.2　由数据仓库到业务智能2

1.3　企业决策与决策支持系统4

1.4　DSS发展的3个阶段4

第2章　数据库原理与联机事务处理6

2.1　数据库基本概念6

2.2　数据库系统的基本特点10

2.3　数据模型的基本概念11

2.4　数据模型的4个世界12

2.5　关系数据库系统概述13

2.5.1　简单介绍13

2.5.2　关系数据库系统的衡量准则14

2.5.3　关系模型15

2.6　数据库操作特性与联机事务处理21

2.6.1　数据库操作特性21

2.6.2　联机事务处理22

3.1　概述23

第3章　数据仓库基本原理23

3.2　数据仓库的4大特点24

3.3　数据仓库的数据组织26

3.3.1　面向主题组织数据26

3.3.2　按关系模式组织主题域27

3.3.3　数据仓库中数据粒度选取与综合数据组织27

3.3.4　元数据的构建28

3.3.5　数据仓库数据组织的一个实例28

3.4.1　概述32

3.4　数据仓库的体系结构32

3.4.2　数据仓库及其管理33

3.4.3　数据集市35

3.4.4　数据源36

3.4.5　后端处理36

3.4.6　数据仓库应用层40

3.4.7　数据展示层41

3.5　数据仓库管理员42

3.6　数据仓库工具集43

3.7　数据仓库中的若干个基本概念的小结44

4.1　人脑决策推理初探46

第4章　决策推理与决策支持系统46

4.2　电脑推理方法介绍48

4.2.1　电脑的演绎推理方法48

4.2.2　电脑的归纳推理方法49

4.3　DSS中的决策过程50

4.3.1　DSS中的演绎型决策过程50

4.3.2　DSS中的归纳型决策过程51

4.3.3　DSS总体结构图51

5.1　概述53

第5章　联机分析处理OLAP53

5.2　OLAP模式54

5.3　OLAP多维结构56

5.3.1　OLAP多维数据结构56

5.3.2　OLAP多维结构的操作58

5.4　OLAP多维结构的物理存储60

5.4.1　多维数据存储与关系数据存储60

5.4.2　MOLAP61

5.5　OLAP的12条准则61

5.6.1　OLAP分析操作63

5.6　OLAP的分析操作及实例的介绍63

5.6.2　OLAP操作实例64

5.7　OLAP结构65

第6章　数据挖掘66

6.1　概述66

6.1.1　数据挖掘结构66

6.1.2　数据挖掘的14种算法66

6.1.3　数据挖掘的3种类型68

6.1.4　数据挖掘过程69

6.2.1　关联规则基本概念与实例70

6.2　关联规则与Apriori算法70

6.2.2　关联规则的算法——Apriori算法72

6.3　分类与预测77

6.3.1　分类与预测基本概念77

6.3.2　分类算法之一——判定树算法79

6.3.3　分类算法之二——粗集算法87

6.3.4　基于人工神经网络的分类算法96

6.3.5　基于贝叶斯方法的分类算法102

6.4　聚类分析107

6.4.1　聚类分析概述107

6.4.2　聚类分析中的基本概念108

6.4.3　聚类分析算法之一——划分法109

6.4.4　聚类分析算法之二——层次法110

6.4.5　聚类分析算法之三——遗传算法110

第7章　数据仓库工程114

7.1　数据仓库工程概述114

7.2　软件工程介绍115

7.2.1　软件115

7.2.2　软件工程116

7.2.3　软件工程的标准化与软件文档119

7.3.2　数据工程中的开发方法120

7.3.1　概述120

7.3　数据工程介绍120

7.3.3　数据工程中的开发过程121

7.3.4　数据工程中的开发工具介绍125

7.4　数据仓库应用系统的分析与设计125

7.5　计划制定阶段128

7.5.1　项目开发可行性研究128

7.5.2　项目开发计划131

7.6　需求分析132

7.7　概念设计134

7.8　逻辑设计136

7.9　详细设计139

7.10　测试141

7.10.1　测试计划书141

7.10.2　测试记录143

7.10.3　测试分析报告145

7.11　定型145

7.11.1　项目开发总结145

7.11.2　用户手册145

7.11.3　操作手册147

8.1　数据仓库工具概述148

第8章　数据仓库产品介绍148

8.2　数据仓库产品分类149

8.2.1　4种开发厂商产品149

8.2.2　3种不同规模的产品151

8.3　典型产品介绍152

8.3.1　Oracle数据仓库产品152

8.3.2　SQL Server中的数据仓库功能153

8.3.3　SAS数据仓库产品153

8.3.4　BO154

8.3.7　Crystal155

8.3.5　Brio155

8.3.6　Cognos155

8.3.8　青大海威（HIGHWAY）数据仓库产品156

第9章　决策支持系统的应用157

第10章　决策支持系统案例介绍161

10.1 企业ERP系统的扩充——EAC161

10.2　ERP系统的组成161

10.3.1　数据仓库的主题163

10.3.2　系统主题的实现方式163

10.3　数据仓库主题的确定163

10.4　DSS系统平台的构建164

10.5　构建基于ERP的数据仓库166

10.6　数据仓库的应用168

10.6.1　数据仓库应用的实现方法168

10.6.2　数据仓库应用的4个主题的实现168

10.7　OLAP应用170

10.7.1　建立基于多维模型的数据集市170

10.7.2　从数据集市到OLAP171

10.7.3　多维建模的几个问题171

10.7.4　OLAP分析173

10.8.1　主题解释187

10.8.2　数据准备187

10.8　面向ERP的数据挖掘187

10.8.3　建立数据挖掘模型188

10.8.4　结果解释、评价和应用188

第11章　展望190

11.1　动力与源泉190

11.2　新的发展方向190

11.3　未来预测191

附录1　Oracle数据仓库产品介绍192

附录192

附录2　微软公司的数据仓库产品介绍195

附录3　SAS产品介绍197

附录4 BO介绍200

附录5 Brio介绍206

附录6 Cognos介绍216

附录7 Crystal Decisions数据仓库产品介绍217

附录8　青大海威产品介绍223

主要参考文献225