《SQL Server 數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能完全解決方案》讀書筆記模板

SQLServer202x數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能完全解決方案讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記精彩摘錄內(nèi)容摘要目錄分析作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖方案數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)報(bào)表載體商業(yè)智能智能著眼點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)分析使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度商業(yè)智能需求應(yīng)用創(chuàng)建方法關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書以BI解決方案的體系結(jié)構(gòu)為中心，以SQLServer2005為載體，將著眼點(diǎn)放在數(shù)據(jù)挖掘和商務(wù)智能上，詳細(xì)講解了數(shù)據(jù)報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘這3個(gè)層面在SQLServer中的理論和技術(shù)細(xì)節(jié)。讀書筆記讀書筆記很棒的一本書，學(xué)到了以前不太懂的知識(shí)，比如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本情況、創(chuàng)建等，以sqlserver2005為基礎(chǔ)的一整套數(shù)據(jù)挖掘，全方位、各層次、深入探究了商業(yè)智能知識(shí)，很值得一看，非常棒[強(qiáng)][強(qiáng)][強(qiáng)]?；A(chǔ)了解，還可以，覆蓋范圍還行，專題的深入了解是需要看別的。目錄分析近兩年系統(tǒng)開發(fā)和應(yīng)用的一些趨勢(shì)關(guān)于“開發(fā)專家之?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)”系列如何突破：新案例、新應(yīng)用、新方法一、本書的內(nèi)容安排思路二、本書的寫作特色12345出版說(shuō)明1.1企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)對(duì)商業(yè)智能的需求1.3部署商業(yè)智能1.2商業(yè)智能的技術(shù)構(gòu)成第1章發(fā)掘數(shù)據(jù)金礦的工具：BI與DW、OLAP、DM1.1企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)對(duì)商業(yè)智能的需求1.1.1企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)面臨的挑戰(zhàn)1.1.2企業(yè)決策實(shí)現(xiàn)過程的信息需求1.1.3企業(yè)信息化系統(tǒng)的進(jìn)化1.2商業(yè)智能的技術(shù)構(gòu)成1.2.1什么是商業(yè)智能1.2.2商業(yè)智能的結(jié)構(gòu)描述1.2.3數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能工具1.2.4商業(yè)智能工具的選擇1.2.5SQLServer2005的商業(yè)智能構(gòu)架1.3部署商業(yè)智能1.3.1商業(yè)智能如何協(xié)助企業(yè)管理1.3.2商業(yè)智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用1.3.3商業(yè)智能應(yīng)用實(shí)例2.1設(shè)計(jì)和創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)2.2設(shè)計(jì)和使用ETL2.3創(chuàng)建OLAP數(shù)據(jù)立方2.4創(chuàng)建和使用報(bào)表第2章構(gòu)建簡(jiǎn)單的BI應(yīng)用：福馬特商業(yè)智能系統(tǒng)2.6使用數(shù)據(jù)挖掘獲取商業(yè)智能2.5實(shí)現(xiàn)其他前端展現(xiàn)第2章構(gòu)建簡(jiǎn)單的BI應(yīng)用：福馬特商業(yè)智能系統(tǒng)2.1設(shè)計(jì)和創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)2.1.1原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析2.1.2設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯模型2.1.3創(chuàng)建foodmartsaleDW數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)2.3創(chuàng)建OLAP數(shù)據(jù)立方2.3.1定義數(shù)據(jù)源2.3.2定義數(shù)據(jù)源視圖2.3.3生成多維數(shù)據(jù)集2.4創(chuàng)建和使用報(bào)表2.4.1創(chuàng)建報(bào)表2.4.2使用報(bào)表2.6使用數(shù)據(jù)挖掘獲取商業(yè)智能2.6.1商務(wù)需求分析2.6.2創(chuàng)建挖掘結(jié)構(gòu)2.6.3從數(shù)據(jù)挖掘中獲取有價(jià)值的信息3.1數(shù)據(jù)的兩種組織形式：操作數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)方法論3.3理解歷史數(shù)據(jù)和分析需求3.4明確倉(cāng)庫(kù)的對(duì)象：主題和元數(shù)據(jù)3.5確定分析內(nèi)容的構(gòu)成：事實(shí)及其粒度12345第3章BI分析的基石：結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)3.6規(guī)劃分析的視角：維度3.7數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型設(shè)計(jì)3.8數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)示例3.9數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的心得總結(jié)第3章BI分析的基石：結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)3.1數(shù)據(jù)的兩種組織形式：操作數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)3.1.1操作型系統(tǒng)和分析型系統(tǒng)的分離3.1.2事務(wù)處理和分析處理的對(duì)比3.1.3操作型數(shù)據(jù)與分析型數(shù)據(jù)的對(duì)比3.1.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)方法論3.2.1數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)3.2.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)方式及其比較3.2.3宏觀上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)3.2.4微觀上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)3.2.52種創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模式3.2.6技術(shù)上需要的重點(diǎn)步驟3.3理解歷史數(shù)據(jù)和分析需求3.3.1“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+用戶驅(qū)動(dòng)”的設(shè)計(jì)理念3.3.2理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)3.3.3確定用戶對(duì)分析型數(shù)據(jù)的需求3.4明確倉(cāng)庫(kù)的對(duì)象：主題和元數(shù)據(jù)3.4.1信息打包技術(shù)3.4.2理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的主題3.4.3理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的元數(shù)據(jù)3.5確定分析內(nèi)容的構(gòu)成：事實(shí)及其粒度3.5.1事實(shí)、度量和事實(shí)表3.5.2事實(shí)表的設(shè)計(jì)3.5.3粒度的設(shè)計(jì)3.5.4聚合的設(shè)計(jì)3.5.5數(shù)據(jù)分割3.6規(guī)劃分析的視角：維度3.6.1維度的構(gòu)成3.6.2維度的特性3.6.3維度的分類3.6.4維度的層次和級(jí)別3.6.5維度的緩慢變化特性及其處理3.6.6典型的維度設(shè)計(jì)3.7數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型設(shè)計(jì)3.7.1設(shè)計(jì)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)3.7.2設(shè)計(jì)索引策略3.7.3設(shè)計(jì)存儲(chǔ)策略3.8數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)示例3.8.1銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)3.8.2保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)3.9數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的心得總結(jié)3.9.1透徹理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)過程3.9.2把握設(shè)計(jì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)3.9.3分離非分析數(shù)據(jù)4.1認(rèn)識(shí)SSIS4.2SSIS關(guān)鍵元素的使用4.3創(chuàng)建一個(gè)完整的SSIS包4.4包的調(diào)試第4章用SSIS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL操作4.6SSIS的管理4.5包的配置和部署第4章用SSIS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL操作4.1認(rèn)識(shí)SSIS4.1.1使用SSIS的效果4.1.2SSIS的工作原理4.1.3第一個(gè)SSIS包的設(shè)計(jì)4.2SSIS關(guān)鍵元素的使用4.2.1包4.2.2容器4.2.3任務(wù)4.2.4優(yōu)先約束4.2.5源4.2.6轉(zhuǎn)換4.2.7目標(biāo)4.2.8連接管理器4.2.9變量4.3創(chuàng)建一個(gè)完整的SSIS包4.3.1生成SSIS解決方案4.3.2設(shè)計(jì)控制流4.3.3設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)連接4.3.4設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)流4.3.5項(xiàng)目總結(jié)4.4包的調(diào)試4.4.1控制流的調(diào)試4.4.2數(shù)據(jù)流的調(diào)試4.5包的配置和部署4.5.1包的配置4.5.2包的部署4.5.3包的運(yùn)行4.6SSIS的管理4.6.1管理SSIS服務(wù)4.6.2配置SSIS服務(wù)5.1SSIS在BI系統(tǒng)中的應(yīng)用場(chǎng)景5.3業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)裝載5.2一個(gè)復(fù)雜的商務(wù)應(yīng)用實(shí)例分析第5章SSIS在商業(yè)智能中的典型應(yīng)用5.5SSIS商業(yè)智能應(yīng)用總結(jié)5.4數(shù)據(jù)清洗第5章SSIS在商業(yè)智能中的典型應(yīng)用5.1SSIS在BI系統(tǒng)中的應(yīng)用場(chǎng)景5.1.1合并異類數(shù)據(jù)5.1.2填充數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市5.1.3數(shù)據(jù)清洗5.1.4處理過程中加入智能轉(zhuǎn)換5.1.5自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理和加載5.2一個(gè)復(fù)雜的商務(wù)應(yīng)用實(shí)例分析5.2.1包的構(gòu)成5.2.2功能及其實(shí)現(xiàn)的原理分析5.3業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)裝載5.3.1商務(wù)需求及其設(shè)計(jì)思路5.3.2設(shè)計(jì)基本的功能5.3.3用循環(huán)加載全部數(shù)據(jù)5.3.4增強(qiáng)數(shù)據(jù)加載的靈活性5.3.5增強(qiáng)包的可維護(hù)性5.3.6增強(qiáng)包的魯棒性5.4數(shù)據(jù)清洗5.4.1商務(wù)需求5.4.2設(shè)計(jì)思路5.4.3方案實(shí)現(xiàn)6.1AS2005中OLAP的設(shè)計(jì)方法6.2統(tǒng)一維度模型6.3OLAP的操作對(duì)象：數(shù)據(jù)立方的創(chuàng)建6.4Cube的構(gòu)成及其各種操作6.5通過OLAP進(jìn)行數(shù)據(jù)分析12345第6章用SSAS進(jìn)行OLAP操作6.1AS2005中OLAP的設(shè)計(jì)方法6.1.1自下而上的設(shè)計(jì)方法6.1.2自上而下的設(shè)計(jì)方法6.1.3兩種方法的使用6.3OLAP的操作對(duì)象：數(shù)據(jù)立方的創(chuàng)建6.3.1自上而下生成Cube6.3.2自下而上生成Cube6.3.3部署Cube6.4Cube的構(gòu)成及其各種操作6.4.1Cube的構(gòu)成6.4.2多維數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)6.4.3維度用法6.4.4計(jì)算6.4.5KPI6.4.6操作6.4.7分區(qū)6.4.8透視6.4.9翻譯6.5通過OLAP進(jìn)行數(shù)據(jù)分析6.5.1切片6.5.2切塊6.5.3鉆取6.5.4旋轉(zhuǎn)7.1修改Cube結(jié)構(gòu)7.2加入分銷事實(shí)表及其維度7.3完善新增維度7.4設(shè)置維度與度量值組的關(guān)系第7章數(shù)據(jù)立方的增強(qiáng)及其應(yīng)用7.5增加計(jì)算7.6定義和使用KPI7.7增強(qiáng)操作7.8配置訪問權(quán)限第7章數(shù)據(jù)立方的增強(qiáng)及其應(yīng)用7.1修改Cube結(jié)構(gòu)7.1.1修改度量值7.1.2修改“客戶”維度7.1.3修改“時(shí)間”維度7.1.4修改“產(chǎn)品”維度7.3完善新增維度7.3.1父子維度的使用7.3.2分銷商維度的修改7.3.3雇員維度的修改7.3.4促銷維度的修改7.3.5維度屬性的特殊處理7.4設(shè)置維度與度量值組的關(guān)系7.4.1常規(guī)維度關(guān)系及其定義7.4.2引用維度關(guān)系及其定義7.4.3事實(shí)維度關(guān)系及其定義7.4.4多對(duì)多維度關(guān)系及其定義7.5增加計(jì)算7.5.1計(jì)算成員的創(chuàng)建7.5.2命名集的創(chuàng)建7.5.3其他腳本命令的創(chuàng)建7.6定義和使用KPI7.6.1KPI的設(shè)計(jì)7.6.2KPI的使用8.1初識(shí)MDX8.2MDX的構(gòu)造解析8.3MDX定義語(yǔ)句的使用8.4MDX操作語(yǔ)句的使用8.5MDX腳本語(yǔ)句的使用8.6WITH子句及其使用010302040506第8章用MDX擴(kuò)展OLAP功能8.1初識(shí)MDX8.1.1MDX在多維數(shù)據(jù)集中的角色8.1.2使用模板創(chuàng)建第一個(gè)MDX8.1.3MDX與SQL比較8.2MDX的構(gòu)造解析8.2.1MDX語(yǔ)句的基本組成部分8.2.2成員8.2.3元組8.2.4集合8.2.5區(qū)分MDX的元素8.3MDX定義語(yǔ)句的使用8.3.1CREATESUBCUBE8.3.2CREATEMEMBER8.4MDX操作語(yǔ)句的使用8.4.1DRILLTHROUGH8.4.2SELECT8.5MDX腳本語(yǔ)句的使用8.5.1CALCULATE8.5.2CASE8.5.3SCOPE8.6WITH子句及其使用8.6.1用WITH創(chuàng)建命名集8.6.2用WITH創(chuàng)建計(jì)算成員9.2SSRS的配置與管理9.1報(bào)表基本知識(shí)第9章用SSRS處理智能報(bào)表9.4報(bào)表生成器的使用9.3增強(qiáng)基本報(bào)表的功能第9章用SSRS處理智能報(bào)表9.1報(bào)表基本知識(shí)9.1.1報(bào)表與商業(yè)智能9.1.2SSRS的結(jié)構(gòu)9.1.3SSRS報(bào)表的3種狀態(tài)9.1.4用SSRS做一個(gè)簡(jiǎn)單的報(bào)表9.2SSRS的配置與管理9.2.1報(bào)表管理器9.2.2ReportingServices配置工具9.2.3SQLServer外圍應(yīng)用配置器9.2.4SQLServerManagementStudio9.2.5其他配置和管理工具9.3增強(qiáng)基本報(bào)表的功能9.3.1分組與排序9.3.2計(jì)算9.3.3參數(shù)化報(bào)表9.3.4復(fù)雜的參數(shù)化報(bào)表9.4報(bào)表生成器的使用9.4.1報(bào)表生成器的啟動(dòng)9.4.2報(bào)表模型的創(chuàng)建9.4.3即席報(bào)表的創(chuàng)建10.1構(gòu)架商業(yè)智能系統(tǒng)的生命周期10.3KPI分析10.2商業(yè)智能向?qū)У?0章基于SSAS的商業(yè)智能分析10.5用專業(yè)前端展現(xiàn)工具呈現(xiàn)商業(yè)信息10.480/20法則的分析第10章基于SSAS的商業(yè)智能分析10.2商業(yè)智能向?qū)?0.2.1商務(wù)系統(tǒng)需要哪些智能10.2.2商業(yè)智能向?qū)У幕臼褂?0.2.3時(shí)間智能10.2.4賬戶智能10.3KPI分析10.3.1平衡計(jì)分卡（BSC）與KPI10.3.2KPI技術(shù)在指標(biāo)衡量中的作用10.3.3KPI分析中的關(guān)鍵問題10.480/20法則的分析10.4.180/20法則10.4.2計(jì)算基本百分比10.4.3創(chuàng)建百分比比較表10.5用專業(yè)前端展現(xiàn)工具呈現(xiàn)商業(yè)信息10.5.1前端展現(xiàn)的方法10.5.2用Excel2007展現(xiàn)數(shù)據(jù)10.5.3SharePoint與商業(yè)智能portal11.1數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)11.2SQLServer數(shù)據(jù)挖掘方案的構(gòu)成11.3一個(gè)完整的數(shù)據(jù)挖掘過程—線性回歸算法11.4邏輯回歸算法11.5決策樹算法12345第11章數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)與基本使用方法11.6聚類分析算法11.7NaiveBayes算法11.8關(guān)聯(lián)算法11.9數(shù)據(jù)挖掘算法使用小結(jié)第11章數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)與基本使用方法11.1數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)11.1.1數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及商業(yè)智能11.1.2數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)11.1.3數(shù)據(jù)挖掘的工具11.1.4數(shù)據(jù)挖掘過程模型11.2SQLServer數(shù)據(jù)挖掘方案的構(gòu)成11.2.1定義問題11.2.2準(zhǔn)備數(shù)據(jù)11.2.3瀏覽數(shù)據(jù)11.2.4生成模型11.2.5瀏覽和驗(yàn)證模型11.2.6部署和更新模型11.3一個(gè)完整的數(shù)據(jù)挖掘過程—線性回歸算法11.3.1挖掘環(huán)境的搭建11.3.2線性回歸的基本原理11.3.3使用線性回歸挖掘數(shù)據(jù)11.4邏輯回歸算法11.4.1基本原理11.4.2使用范例11.4.3驗(yàn)證數(shù)據(jù)挖掘模型的方法11.4.4邏輯回歸的參數(shù)設(shè)置11.5決策樹算法11.5.1基本原理11.5.2使用范例11.5.3決策樹的