數據倉庫與OLAP實踐教程(附盤)（簡體書）

數據倉庫及聯機分析處理是數據庫技術發展和應用的一個新階段，本書全面、詳細地介紹了構建數據倉庫以及進行多維數據分析的技術，并力求把數據倉庫理論以及在該理論領域的相關應用盡可能完美地融合起來，其內容涵蓋數據倉庫的構建理論、構建示例、前端多維數據的展示及分析技術、對數據倉庫及多維數據集的管理和維護等技術。本書以目前流行的Microsoft SQl Server 2000數據庫管理系統作為實踐平臺，以便于讀者實踐。本書語言通俗易懂，實例豐富。
本書非常適合作為計算機、商科及相關專業本科學生學習數據倉庫及多維數據分析技術的教材，同時也適合作為研究生數據倉庫等課程的教材。

第1章　數據倉庫與0LAP概述
1.1 數據倉庫
1.1.1　數據倉庫的概念和特點
1.1.2　數據倉庫與傳統數據庫的比較
1.1.3　數據倉庫帶來的好處
1.2 多維數據分析——0LAP
1.2.1 0LAP的概念和特點
1.2.2 0LAP與OLTP的區別
1.2.3 0LAP帶來的好處
1.3 數據倉庫與OLAP
1.4　小結
第2章 數據倉庫的構建理論
2.1　數據倉庫的體系結構
2.2　數據倉庫的構建步驟
2.2.1　概念模型設計
2.2.2　技術準備工作
2.2.3　邏輯模型設計
2.2.4　物理模型設計
2.2.5　數據倉庫的生成
2.2.6　數據倉庫的使用和維護
2.3 實施數據倉庫的注意事項
2.4　小結
第3章 多維數據分析基礎與方法
3.1 多維數據分析基礎
3.2　多維數據分析方法
3.3　維度表與事實表的連接
3.4　多維數據的存儲方式
3.4.1　三種存儲方式
3.4.2　三種存儲方式的比較
3.5 小結
第4章　OLAP工具及安裝
4.1　常用的服務器端分析工具
4.1.1 Microsoft SQL Server Analysis Serv
4.1.2 IBM DB2 0LAP Server
4.2　常用的客戶端分析工具
4.2.1 Excel和Access
4.2.2　Crystal Analysis
4.3 各種工具的準備和安裝
4.3.1　各工具需要的軟硬件環境
4.3.2　工具的安裝
4.4 小結
第5章　OLAP的一個應用示例
5.1 案例背景
5.2　分析需求
5.3　數據準備
5.4　構建數據倉庫和多維數據集
5.4.1　建立數據倉庫
5.4.2　連接數據源
5.4.3　建立多維數據集
5.5　瀏覽分析數據
5.5.1 使用多維數據集瀏覽器查看數據
5.5.2　運用多維分析方法分析數據
5.6 小結
第6章　構建一個示例數據倉庫
6.1　數據倉庫的分類
6.2　數據倉庫的開發模式
6.2.1 自頂向下的模式
6.2.2 自底向上的模式
6.2.3　聯合模式
6.3　兩個重要的設計因素
6.3.1　數據倉庫的粒度
6.3.2　數據的分割
……
第7章　數據準備
第8章　數據轉換服務——DTS
第9章　維度的構建和管理
第10章　多維數據分析的高級話題
第11章　OLAP的前端分析策略
第12章　多維表達式——MDX
第13章　多維數據集的管理和優化
第14章　數據倉庫的維護和解決方案
第15章　數據倉庫和商業智能
附錄A　常用MDX函數列表
附錄B　維度編輯器和多維數據集編輯器中的屬性管理