數據倉庫（原書第4版）計算機與互聯網書籍|31598 epub pdf mobi txt 電子書下載 2024

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美 Willian H Inmon 著，王誌海等譯

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發表於2024-11-22

商品介绍

店鋪：互動齣版網圖書專營店

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：7111191943

商品編碼：10940196867

叢書名：計算機科學叢書

齣版時間：2006-08-01

頁數：311

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書籍描述

書[0名0]：	數據倉庫（原書[0第0]4版）\|31598
圖書定價：	39元
圖書作者：	（美）Willian H.Inmon
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2006/8/1 0:00:00
ISBN號：	7111191943
開本：	16開
頁數：	311
版次：	4-1

作者簡介

William H. Inmon是世界公認的“數據倉庫之父”，是數據倉庫及其相關技術網站www.billinmon.com的閤作夥伴，是“企業信息工廠”的創造者之一。他一直緻力於數據庫和數據倉庫技術方麵的研究，在數據管理和數據倉庫技術方麵以及數據處理的管理方麵撰寫瞭40多本著作，發錶過600多篇[0學0]術論文，並且經常應邀在技術和[0學0]術[0會0]議上演講。. 王誌海，博士，副教授，1963年10月齣生，1985年畢業於鄭州[0大0][0學0]計算機科[0學0]係，獲理[0學0][0學0]士[0學0]位，1987年畢業於哈爾濱船舶工程[0學0]院計算機與信息科[0學0]係，獲工[0學0]碩士[0學0]位，1998年畢業於閤肥工業[0大0][0學0]計算機與信息[0學0]院，獲博士[0學0]位。曾先後在澳[0大0]利亞Monash[0大0][0學0]和 Deakin[0大0][0學0]從事兩年多的博士後研究。2002年在Monash[0大0][0學0]計算機科[0學0]與軟件工程[0學0]院工作，並被聘為研究生導師．期間曾指導博士生２人，訪問[0學0]者１人，[0國0]際交流[0學0]生１人．主要參加瞭澳[0大0]利亞研究委員[0會0](ARC)資助項目：[0國0]傢醫療保障係統(Medicare)數據分析係統開發和貝葉斯機器[0學0]習與數據挖掘算[0法0]研究．現被聘為Monash[0大0][0學0]榮譽研究員。曾被多個[0國0]內和[0國0]際[0學0]術[0會0]議聘為程序委員[0會0]委員。2003年擔任[0國0]際軟件工程[0大0][0會0]數據挖掘在軟件工程中應用[0學0]術研討[0會0]（DMSE'2003, USA）程序委員[0會0]委員，2004年擔任亞太數據庫[0知0]識發現與數據挖掘[0學0]術[0會0]議(PAKDD'2004, Australia)程序委員[0會0]委員。在[0國0]際[0學0]術刊物，[0國0]際[0學0]術[0會0]議和[0國0]內[0學0]術刊物上發錶論文約30篇。 ...

內容簡介

本書係統講述數據倉庫的基本概念、基本原理以及建立數據倉庫的方[0法0]和過程。主要內容包括：決策支持係統的發展、數據倉庫環境結構、數據倉庫設計、數據倉庫粒度劃分、數據倉庫技術、分布式數據倉庫、EIS係統和數據倉庫的關係、外部和非結構化數據與數據倉庫的關係、數據裝載問題、數據倉庫與Web、ERP與數據倉庫以及數據倉庫設計的復查要目。.
本書是數據倉庫之父撰寫的關於數據倉庫的著作，既可作為相關專業的研究生教材，也是數據倉庫的研究、開發和管理人員的 bibei 指南。
數據倉庫為企業和組織提供瞭收集、存儲和分析海量業務數據的必要策略。隨著業務活動的日益增長，數據倉庫[0領0]域變得越來越重要。本書被譽為數據倉庫的“聖經”，從1990年[0第0]1版齣版起，不僅帶動瞭數據倉庫行業的發展，而且至今仍然是數據倉庫方麵的[0優0]秀入門讀物。[0第0]4版涵蓋瞭數據倉庫新技術，保持瞭在這一[0領0]域的先鋒地位。..
縱觀數據倉庫係統的基本組成部分，讀者[0會0]體驗到數據倉庫設計方[0法0]的更新；各種數據倉庫的遷移策略以及應用在裝載、索引和數據管理方麵的技術。本書為讀者提供瞭數據倉庫[0領0]域的新進展。
本書新增的內容：
在數據倉庫中處理非結構化數據的方[0法0]
在各種不同的存儲介質上存儲數據的方[0法0]
關係型數據庫設計和多維數據庫設計的對比
在規劃數據倉庫項目時如何度量投資迴報
探索更高級的研究主題，包括數據的監控與測試...

齣版者的話
專傢指導委員[0會0]
譯者序
[0第0]2版前言
[0第0]3版前言
[0第0]4版前言
[0第0]1章　決策支持係統的發展 1
1.1　演化 1
1.1.1　直接存取存儲設備的齣現 2
1.1.2　個人計算機/[0第0]四代編程語言技術 3
1.1.3　進入抽取程序 3
1.1.4　蜘蛛網 4
1.2　自然演化式體係結構的問題 4
1.2.1　數據缺乏可信性 5
1.2.2　生産率問題 6
1.2.3　從數據到信息 8
1.2.4　方[0法0]的變遷 9
1.2.5　體係結構化環境 11
1.2.6　體係結構化環境中的數據集成 12
1.2.7　用戶是誰 13
1.3　開發生命周期 14
1.4　硬件利用模式 15
1.5　為重建工程創造條件 15
1.6　監控數據倉庫環境 17
1.7　小結 19
[0第0]2章　數據倉庫環境 20
2.1　數據倉庫的結構 23
2.2　麵嚮主題 23
2.3　[0第0]1天到[0第0]n天的現象 26
2.4　粒度 28
2.4.1　粒度帶來的好處 29
2.4.2　粒度的一個例子 29
2.4.3　[0[0雙0]0]重粒度 31
2.5　探查與數據挖掘 34
2.6　活樣本數據庫 34
2.7　分區設計方[0法0] 35
2.8　數據倉庫中的數據組織 38
2.9　審計與數據倉庫 41
2.10　數據的同構/異構 41
2.11　數據倉庫中的數據清理 42
2.12　報錶與體係結構化環境 43
2.13　各種環境中的操作型窗口 43
2.14　數據倉庫中的錯誤數據 45
2.15　小結 45
[0第0]3章　設計數據倉庫 47
3.1　從操作型數據開始 47
3.2　數據/過程模型與體係結構化環境 51
3.3　數據倉庫與數據模型 52
3.3.1　數據倉庫的數據模 ?54
3.3.2　中間層數據模型 54
3.3.3　物理數據模型 59
3.4　數據模型與迭代式開發 60
3.5　規範化/反嚮規範化 61
3.6　元數據 67
3.7　數據周期—時間間隔 69
3.8　轉換和集成的復雜性 70
3.9　數據倉庫記錄的觸發 73
3.9.1　事件 73
3.9.2　快照的構成 73
3.9.3　一些例子 74
3.10　概要記錄 74
3.11　管理[0大0]量數據 75
3.12　創建多個概要記錄 76
3.13　從數據倉庫環境到操作型環境 76
3.14　數據倉庫數據的直接操作型訪問 77
3.15　數據倉庫數據的間接訪問 77
3.15.1　航空公司的傭金計算係統 78
3.15.2　零售個性化係統 79
3.15.3　信用審核 80
3.16　數據倉庫數據的間接使用 81
3.17　星形連接 82
3.18　支持操作型數據存儲 86
3.19　需求和Zachman框架 87
3.20　小結 88
[0第0]4章　數據倉庫中的粒度 90
4.1　粗略估算 90
4.2　規劃過程的輸入 91
4.3　溢齣存儲器中的數據 92
4.4　確定粒度級彆 95
4.5　一些反饋循環技巧 96
4.6　確定粒度級彆的幾個例子 97
4.6.1　銀行環境中的粒度級彆 97
4.6.2　製造業環境中的粒度級彆 99
4.6.3　保險業環境中的粒度級彆 100
4.7　填充數據集市 102
4.8　小結 102
[0第0]5章數據倉庫和技術 103
5.1　管理[0大0]量數據 103
5.2　管理多種介質 104
5.3　索引和監控數據 104
5.4　多種技術的接口 105
5.5　程序員/設計者對數據存放位置的控製 105
5.6　數據的並行存儲和管理 105
5.7　語言接口 107
5.8　數據的有效裝載 107
5.9　有效利用索引 108
5.10　數據壓縮 108
5.11　復閤主鍵 109
5.12　變長數據 109
5.13　加鎖管理 110
5.14　隻涉及索引的處理 110
5.15　快速恢復 110
5.16　其他的技術特徵 110
5.17　 DBMS類型和數據倉庫 111
5.18　改變DBMS技術 112
5.19　多維DBMS和數據倉庫 112
5.20　在多種存儲介質上構建數據倉庫 117
5.21　數據倉庫環境中元數據的角色 117
5.22　上下文和內容 119
5.22.1　上下文信息的三種類型 119
5.22.2　捕獲和管理上下文信息 120
5.22.3　迴顧上下文信息管理曆[0史0] 121
5.23　刷新數據倉庫 121
5.24　測試問題 122
5.25　小結 123
[0第0]6章　分布式數據倉庫 124
6.1　分布式數據倉庫的類型 124
6.1.1　局部數據倉庫和全局數據倉庫 124
6.1.2　技術分布式數據倉庫 135
6.1.3　[0獨0]立開發的分布式數據倉庫 136
6.2　開發項目的本質特徵 136
6.3　分布式數據倉庫的開發 139
6.3.1　在分布的地理位置間協調開發 140
6.3.2　企業數據的分布式模型 141
6.3.3　分布式數據倉庫中的元數據 142
6.4　在多種層次上構建數據倉庫 142
6.5　多個小組建立[0當0]前細節級 144
6.5.1　不同層的不同需求 146
6.5.2　其他類型的細節數據 148
6.5.3　元數據 148
6.6　公共細節數據采用多種平颱 150
6.7　小結 150
[0第0]7章　主管信息係統和數據倉庫 152
7.1　EIS概述 152
7.2　一個簡單例子 152
7.3　嚮下鑽取分析 154
7.4　支持嚮下鑽取處理 156
7.5　作為EIS基礎的數據倉庫 156
7.6　到哪裏取數據 158
7.7　事件映射 159
7.8　細節數據和EIS 160
7.9　在EIS中隻保存匯總數據 161
7.10 小結 162
[0第0]8章　外部數據與數據倉庫 163
8.1　數據倉庫中的外部數據 164
8.2　元數據和外部數據 165
8.3　存儲外部數據 167
8.4　外部數據的不同部件 167
8.5　建模與外部數據 168
8.6　輔助報告 168
8.7　外部數據存檔 169
8.8　內部數據與外部數據的比較 169
8.9　小結

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