SSAS数据仓库分析服务精华资源整理

数据仓库ETL SSIS理论知识的核心内容被一位知名专家所创作。

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间

第三章：- 数据结构：向量、矩阵、数据框- 数据操作：子集、排序、聚合 第四章：- 数据可视化：基础绘图、高级绘图- 数据探索：缺失值处理、异常值检测- 文本处理：字符操作、正则表达式 摘要：为初学者考试复习 R 语言基础知识，涵盖数据结构、操作、可视化、探索和文本处理。

将SSAS部署到IIS，以便在网络开发报表中使用。

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

陈志泊编写的《数据仓库与数据挖掘》是关于数据管理和分析的权威资料，涵盖了最新的技术和实用案例。本书帮助读者深入理解数据仓库和数据挖掘的关键概念，以及它们在现代企业中的应用和优势。

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

该数据仓库实例可从网络中获取。