多维数据分析原理与应用

　　数据仓库技术的研究和应用是当前数据管理领域的热点。随着信息化建设在企业、国家政府部门以及社会其他领域的不断普及，数据分析和决策支持系统的开发与建设逐渐纳入到信息化建设的过程中来。面向组织决策层的数据管理技术是决策者挖掘组织内部和组织外部经营管理信息价值的有利工具和方法。本书从数据仓库理论、多维数据分析技术和多维数据分析应用3个方面，以某市地税局数据仓库的成功实施为背景案例，系统地介绍了基于Microsoft SQL Server 2000的OLAP多维数据引擎——Analysis Services构建数据仓库多维数据集的全过程，旨在为读者提供从理论到应用的一整套数据仓库OLAP解决方案的清晰视图。本书可以作为信息管理专业和计算机专业本科生或硕士生教材，也可以作为从事数据仓库建设和研究人员的参考书。

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第1章 数据仓库体系结构
     1.1 初识数据仓库
     1.2 数据仓库解决的问题
     1.3 一个成功的例子
     1.4 数据仓库中心——操作型数据还是分析型数据
     1.5 数据仓库体系结构
     1.6 数据仓库体系结构的计算模式
     1.7 以数据为中心
     1.8 数据仓库工作流
     1.9 数据仓库体系结构的基本特点
     1.10 一个现实的问题
     1.11 小结
    
     第2章 数据仓库的基本特征
     2.1 业务系统和决策支持系统
     2.2 数据仓库的数据源
     2.3 数据仓库的维
     2.4 数据仓库的事实数据
     2.5 数据仓库的多维数据模型
     2.6 数据立方体
     2.7 数据立方体
     2.8 数据仓库的职业角色
     2.9 小结
    
     第3章 联机分析处理系统
     3.1 OLAP的实质
     3.2 使用维和度量进行数据分析
     3.3 多维视图
     3.4 维表
     3.5 事实表
     3.6 多维数据集
     3.7 ROLAP、MOLAP和HOLAP
     3.8 小结
    
     第4章 多维数据集的分析与建立
     4.1 多维数据集
     4.2 OLAP服务管理的基本术语
     4.3 多维数据集结构的更新
     4.4 多维扩展语言
     4.5 小结
    
     第5章 OLAP数据挖掘技术
     5.1 OLAP数据挖掘技术简介
     5.2 OLAP多维数据集
     5.3 数据挖掘的主要功能
     5.4 期望的OLAP挖掘功能
     5.5 OLAP数据挖掘功能
     5.6 小结
    
     第6章 Ana l ysis serveces多维数据引擎
     6.1 启动Ana l ysis serveces
     6.2 建立数据库和数据源
     6.3 建立多维数据集
     6.4 编辑多维数据集
     6.5 设计存储和处理多维数据集
     6.6 定义立体的存取权限
     6.7 定义钻取选项
     6.8 小结
    
     第7章 i Analyze智能工具简介
     7.1 i Analyze的产生背景和目标
     7.2 i Analyze的设计方案和系统需求
     7.3 i Analyze的体系统结构与访问安全性
     7.4 i Analyze工具的操作
     7.5 i Analyze智能解决方案
     7.6 小结
    
     第8章 地税数据仓库
     8.1 地税数据仓库的实施背景
     8.2 实施过程
     8.3 开发环境与目标
     8.4 数据仓库的总体结构模型
     8.5 税款开票数据立方体
     8.6 费入库数据立方体
     8.7 小结
    
     附录A 数据仓库相关技术常用名词解释
     附录B 常用的MDX函数
     附录C 国外数据仓库解决方案简介