数据仓库设计

数据仓库设计指南

第1章探讨了决策支持系统的发展，从直接存取存储设备到个人计算机和第四代编程语言技术的演化，以及数据抽取程序和自然演化体系结构中的问题。章节还涵盖了体系结构设计环境、用户身份、开发生命周期、硬件利用模式和重建工程的建立。监控数据仓库环境和总结也在此章进行。

Oracle 0 2024-09-22

Oracle 数据仓库设计与应用

本幻灯片演示详细阐述了使用 Oracle 设计和部署数据仓库的方法。

Oracle 2 2024-05-25

数据仓库概念与设计详解

数据仓库的概念涵盖了主题领域的标识和关系，明确了模型的边界，实现了原始数据与导出数据的有效分离。在每个主题领域中，键码属性及其分组关系被清晰定义，处理多重出现的数据及其类型。

Oracle 0 2024-08-27

数据仓库

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

DB2 4 2024-05-15

数据仓库设计方法与建模概述

数据仓库设计方法 数据仓库设计方法主要有三种： 自上而下（Top-Down）： 该方法从整体架构出发，首先定义企业级的数据模型，然后逐步细化到各个主题域和数据 marts。 自底而上（Bottom Up）： 该方法从现有数据源出发，逐步整合和构建数据仓库。 混合方法： 该方法结合了自上而下和自底而上的优点，在实际项目中更为常见。 数据仓库建模 数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，常用的数据仓库模型包括： 星型模型 雪花模型 星座模型

数据挖掘 2 2024-05-24

数据仓库模型的设计策略

数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的方法论原则。设计过程分为三个关键阶段：首先是概念模型阶段，用于高度抽象和业务范围定义，主要涵盖客户、服务使用、账务、结算、资源、客服和营销等八大主题域。其次是逻辑模型阶段，精细化业务需求并定义实体间的关系。最后是物理模型阶段，转化为具体数据库模式，确保高效存储和快速查询。

算法与数据结构 3 2024-07-18

数据仓库模型设计及数据挖掘应用

数据仓库模型的设计 在设计数据仓库模型时，需要考虑到可用的数据。例如，为了完成客户发展、收益分析和呼叫特性分析这三个主题，以下三部分信息是必要的： 客户的基本信息表 客户的账单信息表 客户的呼叫信息表 2.1 数据仓库设计

数据挖掘 0 2024-10-31

数据仓库应用的范围-BI数据仓库培训

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。

Oracle 0 2024-11-05

数据仓库简介

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。

算法与数据结构 2 2024-05-16

数据仓库实例

该数据仓库实例可从网络中获取。

Access 2 2024-05-25