數據倉庫原理(PPT 89頁)

掌握數據倉庫的定義，四個基本特征
掌握數據集市的概念，與數據倉庫區分
掌握數據倉庫的體係結構
掌握數據倉庫中數據組織方式
掌握數據處理過程
掌握元數據的概念、元數據管理的原理
2.1 數據倉庫定義
2.2 數據集市
2.3 數據倉庫體係結構
2.4 數據組織結構和形式
2.5 數據抽取E、轉換T和裝載L（ETL）
2.6 元數據管理
第2章 數據倉庫原理
四個基本特征
麵向主題
麵向主題示例
主題一：商品
主題二：供應商
主題三：顧客
集成的
非易失的
隨時間不斷變化
2.2 數據集市（Data Mart）
數據集市類型
建設途徑
數據倉庫 VS 數據集市
過程模型
倉庫管理－數據建模
倉庫管理－元數據管理
倉庫管理－數據處理
分析工具－查詢工具
分析工具－多維分析工具
分析工具－數據挖掘工具
數據倉庫的運行結構
數據粒度
粒度的一個例子
粒度權衡
數據分割
數據分割例子
數據分割的本質
數據分割標準
數據組織形式
簡單堆積數據結構
輪轉綜合數據結構
簡單堆積 VS 輪轉綜合
簡單直接文件
連續文件
數據存儲
虛擬存儲方式
基於關係表的存儲方式
星型模式
星型模式示例
雪花模式
雪花模式示例
星型模式 VS 雪花模式
事實星座模式
事實星座模式示例
數據倉庫的數據追加
時標法
前後映像文件方法
DELTA文件
日誌文件
2.5 數據抽取、轉換和加載
2.5.1 數據抽取
確認數據源
數據抽取技術
2.5.2 數據轉換T
數據轉換的基本功能
數據轉換類型
數據整合和合並
如何實施轉換
2.5.3數據裝載L
數據裝載方式
數據裝載類型
2.5.4 數據處理的有關討論
數據庫中的空缺值
樣本空間的大小
數據規範化
2.5.5 ETL 工具
元數據分類
數據源的元數據
數據模型的元數據
數據模型元數據示例
數據倉庫映射的元數據
數據倉庫映射的元數據示例
數據倉庫使用的元數據

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