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目录1

10.2.2显性知识 151

第1章商业智能导论1

1.1数据、信息和知识2

1.1.3知识价值链：知识3

1.1.1知识价值链：数据3

1.1.2知识价值链：信息3

1.2数据决策面临的挑战4

1.2.1业务和数据的关系4

1.2.2不同的用户对数据的需求不同5

1.2.3操作型数据和信息型数据的比较5

1.3 IBM商业智能6

1.3.1 商业智能系统需求6

1.3.2 DW＋DSS＝商业7

智能系统7

1.3.3 IBM商业智能产品8

第2章数据仓库导论11

2.1概述12

2.1.1从数据库到数据仓库12

2.1.2数据仓库的功能需求14

2.2数据集市15

2.2.1什么叫数据集市15

2.2.2数据集市和数据仓16

库的比较16

2.3操作型数据存储17

2.4数据仓库的结构18

2.4.1数据仓库的总体参18

考框架18

2.4.2两层数据仓库19

2.4.3三层数据仓库19

第3章数据仓库的模型23

3.1 数据仓库建模的基本原则24

3.2实体——联系模型25

3.3逻辑模型26

3.3.1关系模型26

3.3.2多维模型27

3.3.3星型模式27

3.3.4雪花模式和事实星座28

3.3.5时态建模29

3.3.6规范化／反规范化29

3.4物理模型31

3.4.1簇集设计31

3.4.2索引设计32

3.4.3分区设计33

3.4.4 RAID配置33

3.5元数据模型35

3.5.1元数据的类型35

3.5.2构造元数据36

3.5.3元数据在数据仓库中的作用37

3.5.4元数据的存储、管理与维护38

3.5.5元数据的使用38

3.5.6元数据的分布生39

3.6数据粒度模型39

3.6.1数据粒度的划分39

3.6.2确定粒度的级别39

3.7数据存储40

第4章数据仓库的构建41

4.1 数据准备42

4.1.1数据的复制和抽取43

4.1.2数据转换44

4.1.3空缺值的处理47

4.1.4数据标准的不一致48

4.1.5解决数据质量的关键48

4.2 IBM数据装载方案50

4.2.1 EXPORT50

4.2.2 IMPORT52

4.2.3 LOAD53

4.3 IBM复制体系结构56

第5章数据仓库的开发过程59

5.1项目组的组成60

5.1.1项目业务小组60

5.1.2项目开发小组60

5.2项目规划61

5.2.1项目规划简介62

5.2.2选择数据仓库实现62

策略62

5.2.3确定数据仓库的开发目标和实现范围62

5.3数据仓库项目管理63

5.3.2项目质量管理64

5.3.1项目进度管理64

5.3.3项目风险管理65

5.4数据仓库的需求分析66

5.4.1数据仓库的用户66

5.4.2需求类型66

5.4.3需求的确定67

5.4.4需求的分析67

5.5数据仓库实施68

5.5.1原型法68

5.5.2选择数据仓库的69

实现技术69

5.5.3设计数据仓库模型71

5.5.4创建数据准备区71

5.6数据仓库化72

5.7规划、设计和建立数据仓库应用74

第6章数据仓库的应用75

6.1 可视化76

6.2数据仓库的测试77

6.3数据仓库的维护80

6.3.1数据的追加和刷新80

6.3.2参照完整性维护80

6.4数据仓库的应用与数据挖掘中的法律问题81

第7章OLAP技术83

7.1 概述84

7.1.1 什么是OLAP84

7.2.2维的类关系87

7.2.1维的层次关系87

7.2什么是多维87

比较87

7.1.2 OLAP和OLTP的87

7.2.3多维数据库88

7.2.4多维视图88

7.2.5立方体和超立方89

7.3多维分析89

7.3.1下钻和上卷89

7.3.2切片和切块91

7.3.3旋转91

7.4 OLAP的实现技术91

7.4.1 MOLAP和ROLAP的91

比较91

7.4.2 OLAP的组合结构92

体系结构93

7.5DB2 OLAP方案93

7.5.1 DB2 OLAP的93

7.5.2 DB2 OLAP的94

存储结构94

第8章数据挖掘技术97

8.1概述98

8.2联机分析处理和数据挖掘的比较99

8.2.1验证型分析100

8.2.2发现型分析100

8.3数据挖掘技术100

8.3.1关联分析100

8.3.2聚类103

8.3.3分类和预测105

8.3.4发现序列模式108

8.3.5统计函数109

第9章IBM智能挖掘器113

9.1 IBM智能挖掘器的安装115

9.1.1 AIX环境下的安装115

安装116

9.1.2 Windows环境下的116

9.2系统结构122

9.3图形用户界面123

9.3.1主窗口123

9.3.2对象创建向导124

9.4挖掘处理过程125

9.4..1标识业务问题125

9.4.2收集数据125

9.4.3数据准备133

9.4.4挖掘数据136

9.4.5分析结果137

9.5聚类138

9.6分类144

9.7预测值145

第10章知识管理147

10.1概述148

10.1.1知识的定义148

10.1.2知识管理定义148

10.1.3为什么知识149

管理很热149

10.2知识管理的内容150

10.2.1 目标和需求150

10.2.3隐性知识151

10.2.4知识创新151

10.3.1为什么共享152

很困难152

10.3知识管理的难点152

10.3.2知识管理的关键153

10.4知识的生命周期153

10.5知识获取的方式154

10.6知识管理技术154

10.6.1业务环境155

10.6.2合作技术155

10.6.3 内容管理156

10.6.4知识管理的156

效果评估156

第11章数据仓库的运行和管理157

11.1 DB2数据仓库中心158

11.1.1定义数据仓库的160

用户和组160

主题162

11.1.2定义数据仓库的162

11.1.3定义数据仓库的163

数据源163

11.1.4定义数据仓库目标168

11.1.5定义数据的抽取和转换171

11.1.6创建星型模式174

1 1.2 DB2数据仓库管理器176

11.3信息目录管理器177

11.3.1发布元数据177

11.3.2使用元数据179

11.4数据维护181

11.4.1数据存储的统计181

分析181

11.4.2数据库重组182

11.5.1数据仓库的备份183

11.5备份和恢复183

11.5.2数据仓库的恢复184

第12章OLAP服务器的193

运行和管理193

1 2.1 Essbase/DB2 OLAP服务器组件194

12.1.1 OLAP引擎194

12.1.2 DB2 OLAP分析194

服务器194

12.1.3应用程序管理器195

12.1.4 OLAP集成服务器196

12.1.5 OLAP偏差发现197

挖掘器197

1 2.1.6 Essbase-Ready197

工具197

上安装198

12.2 DB2 OLAP服务器的198

安装198

12.2.2在UNIX上安装206

12.3在DB2 OLAP服务器上配置Java208

12.3.1在Windows上配置208

Java208

12.3.2在UNIX上配置209

Java209

12.4在DB2 OLAP服务器上配置SQL Interface和数据源213

12.4.1在Windows上配置SQLInterface和数据源213

12.4.2 在UNIX上配置SQLInterface和数据源215

12.5创建OLAP元数据目录219

12.5.1自动创建OLAP元219

数据目录219

数据目录220

12.5.2手动创建OLAP元220

12.6手动创建数据库轮廓221

12.6.1创建维222

12.6.2创建维成员222

12.7动态创建数据库轮廓224

12.7.1映射机制224

12.7.2创建数据加载规则225

12.7.3关联轮廓与数据226

加载规则226

12.8 DB2 OLAP服务器应用228

程序工具228

参考文献229

12.2.1 在Windows NT/2000