《商务智能实战》代码

《商务智能实战》代码

  • 大小:83.6 MB
  • 类型:商务智能
  • 格式:PDF
  • 热度:559
  • 作者:Brian、Larson
  • 更新:2022-09-12 09:27:42
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为找资料的网友们整理了商务智能类书籍配套资源,介绍了关于商务智能实战、商务智能、商务智能方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,已被680人关注,由慕含桃测试纠错,目前本书在商务智能类综合评分为:9.4分。

本书分为4部分:商务智能、定义商务智能的结构、分析多维数据集内容和挖掘。本书讲解了如何在SQL Server 2008中利用商务智能的工具、架构以及规则,利用这些商务智能工具强大的分析功能,帮助决策者指定更明智的决策。本书有助于你管理、分析和分发企业数据,确定合理的解决方案,给组织带来战略上的优势。本书内容丰富,结合通俗易懂的示例进行讲解,是读者学习商务智能的一站式指南。

商务智能最早是由Gartner Group于1996年提出的。学术界目前对于商务智能的定义并不统一,商务智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为信息和知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。依托商务智能工具,能够帮助组织循序渐进地实现商务智能,辅助各级决策者进行有效的业务经营决策,从而获得战略上的优势。

本书的英文原名为《Delivering Business Intelligence with Microsoft?SQL Server?2008》。全书依托Microsoft SQL Server 2008的商务智能平台,配合示例操作步骤,从商务智能概念、商务智能结构、多维数据集内容、数据挖掘、交付等几个内容进行了深入浅出的讲解,既具有一定的理论性,又有较强的操作性,是学习和研究MicrosoftSQL Server 商务智能工具以及开发、应用商务智能的优秀参考教程。

本书由盖九宇负责翻译第1~8章,由赵龙刚负责翻译第9~15章,曹玉玲负责翻译第16~19章。参加本书翻译的还有苏南、吕丽霞、曹国栋、项琨、张艳、金振林、周志强、杨宁、盖皎洁等。感谢我的高中同学及好友苏南对本书内容的审校。

翻译过程中,我们参阅了商务智能、数据挖掘、SQL Server等多方面的书籍,同时对原书中明显有误的地方进行了修正,力求为读者呈现最高质量的译著。此译本中的操作及界面截图使用Microsoft SQL Server 2008 R2完成,敬请读者注意(部分操作和原书略有差别)。尽管我们做了诸多努力,但由于原书内容非常丰富,加之翻译时间紧张、水平所限,书中难免有疏漏或者不当之处,敬请读者批评指正。

封面图

目录

  • 译者序
  • 作者简介
  • 技术编辑简介
  • 致谢
  • 关于本书辅助材料
  • 第一部分 商 务 智 能
  • 第1章使组织能够做出有效决策2
  • 1.1制定有效决策2
  • 1.1.1决策制定者2
  • 1.1.2有效决策3
  • 1.2制定有效决策的要素3
  • 1.2.1我们要去哪里—具体的目标4
  • 1.2.2别把地图拿倒了—确切的度量5
  • 1.2.3惊恐的窃窃私语、望塔以及无线电台—适时的反馈信息5
  • 1.3商务智能定义7
  • 第2章让现有资源发挥最大效能—使用商务智能8
  • 2.1商务智能能为你做什么8
  • 2.1.1当我们知道自己要寻找什么时8
  • 2.1.2发现新问题并找到答案9
  • 2.2不同管理层面的商务智能10
  • 2.2.1高层管理者—金字塔塔尖10
  • 2.2.2中层管理者—塔身11
  • 2.2.3基层管理者—塔基11
  • 2.3Maximum Miniatures公司12
  • 2.3.1业务需求12
  • 2.3.2现有的系统13
  • 2.4搭建基础14
  • 第3章寻找数据源—商务智能的来源15
  • 3.1寻找数据源15
  • 3.1.1事务数据15
  • 3.1.2在商务智能中使用事务数据的难点16
  • 3.2数据集市17
  • 3.2.1数据集市的特征18
  • 3.2.2数据集市的结构19
  • 3.3雪花型、星型与Analysis Services25
  • 第4章一站购齐—统一维度模型26
  • 4.1联机分析处理26
  • 4.1.1通过多维数据集创建OLAP27
  • 4.1.2OLAP系统的特性29
  • 4.1.3OLAP的存储体系结构30
  • 4.1.4缺点31
  • 4.1.5只读32
  • 4.2统一维度模型32
  • 4.2.1结构32
  • 4.2.2优点37
  • 4.3专业工具37
  • 第5章起步—开始开发商务智能38
  • 5.1Business Intelligence Development Studio38
  • 5.1.1Visual Studio38
  • 5.1.2Business Intelligence Development Studio导航39
  • 5.1.3Business Intelligence Development Studio的选项49
  • 5.2SQL Server Management Studio51
  • 5.3戴上安全帽55
  • 第二部分定义商务智能结构
  • 第6章打好基础—创建数据集市58
  • 6.1数据集市58
  • 6.2设计数据集市60
  • 6.2.1决策者的需求60
  • 6.2.2可用数据61
  • 6.2.3数据集市结构61
  • 6.2.4使用SQL Server Management Studio创建数据集市69
  • 6.2.5使用Bussiness Intelligence Develop-ment Studio创建数据集市75
  • 6.3表压缩84
  • 6.4集成的好处86
  • 第7章转换器—Integration Services结构和组件87
  • 7.1Integration Services87
  • 7.2包项96
  • 7.2.1控制流96
  • 7.2.2数据流116
  • 7.3装配管道143
  • 第8章把油箱加满—使用Integration Services填充数据集市144
  • 8.1包开发特性144
  • 8.1.1初试锋芒144
  • 8.1.2Integration Services包编程149
  • 8.1.3包开发工具155
  • 8.1.4从SQL Server 2000 DTS包迁移162
  • 8.2把Integration Services包投入生成环境163
  • 8.3捕获变更数据165
  • 8.3.1变更数据捕获的架构166
  • 8.3.2从变更数据捕获的变更表加载数据到数据集市表中169
  • 8.4加载事实表171
  • 8.5回到UDM182
  • 第三部分分析多维数据集的内容
  • 第9章立体主义—度量和维度184
  • 9.1构建Analysis Services项目184
  • 9.2度量189
  • 9.2.1度量组189
  • 9.2.2制造出的事实—计算度量190
  • 9.2.3不可累加—求和之外的度量聚合193
  • 9.3维度197
  • 9.3.1管理维度197
  • 9.3.2将维度关联到度量组201
  • 9.3.3维度类型202
  • 9.3.4渐变维度204
  • 9.4专用特性207
  • 第10章诱人的附件—OLAP多维数据集的专用特性208
  • 10.1多维数据集的新天地208
  • 10.1.1部署和处理209
  • 10.1.2在Business Intelligence Develop-ment Studio中部署项目209
  • 10.1.3用“Analysis Services部署向导”进行部署215
  • 10.2多维数据集的附属特性220
  • 10.2.1链接对象220
  • 10.2.2商务智能向导222
  • 10.2.3关键绩效指标223
  • 10.2.4操作227
  • 10.2.5分区229
  • 10.2.6聚合设计239
  • 10.2.7视角241
  • 10.2.8翻译242
  • 10.3更复杂的脚本242
  • 第11章编写新脚本—MDX脚本243
  • 11.1术语和概念243
  • 11.1.1我们身在何处243
  • 11.1.2由此及彼257
  • 11.2应用MDX脚本262
  • 11.2.1多维数据集的安全性262
  • 11.2.2今年与去年比较和年初至今汇总269
  • 11.3从多维数据集中提取数据272
  • 第12章提取信息构筑智能—MDX查询273
  • 12.1MDX SELECT语句273
  • 12.1.1基本MDX SELECT语句274
  • 12.1.2其他查询工具283
  • 12.1.3其他维度290
  • 12.2其他MDX语法292
  • 12.2.1运算符292
  • 12.2.2函数293
  • 12.3你会挖掘吗296
  • 第四部分挖掘
  • 第13章沙里淘金—数据挖掘引论298
  • 13.1数据挖掘298
  • 13.1.1从混乱中寻找规律298
  • 13.1.2数据挖掘所完成的任务301
  • 13.1.3数据挖掘的步骤305
  • 13.2数据挖掘算法307
  • 13.2.1Microsoft决策树307
  • 13.2.2Microsoft线性回归308
  • 13.2.3Microsoft朴素贝叶斯309
  • 13.2.4Microsoft聚类310
  • 13.2.5Microsoft关联规则310
  • 13.2.6Microsoft序列聚类312
  • 13.2.7Microsoft时间序列312
  • 13.2.8Microsoft神经网络314
  • 13.2.9Microsoft逻辑回归算法314
  • 13.3开始挖掘315
  • 第14章建设矿山—使用数据挖掘模型316
  • 14.1数据挖掘结构316
  • 14.1.1数据列316
  • 14.1.2数据挖掘模型317
  • 14.1.3训练数据集317
  • 14.2挖掘模型查看器326
  • 14.2.1Microsoft决策树326
  • 14.2.2Microsoft朴素贝叶斯329
  • 14.2.3Microsoft聚类分析332
  • 14.2.4Microsoft神经网络335
  • 14.2.5Microsoft关联规则335
  • 14.2.6Microsoft序列聚类337
  • 14.2.7Microsoft时间序列337
  • 14.3观茶占卜338
  • 第15章深入井下—使用数据挖掘进行探查339
  • 15.1挖掘准确性图表339
  • 15.1.1列映射340
  • 15.1.2提升图341
  • 15.1.3利润图344
  • 15.1.4分类矩阵345
  • 15.1.5交叉验证346
  • 15.2挖掘模型预测347
  • 15.2.1单独查询347
  • 15.2.2预测连接查询350
  • 15.3DMX查询354
  • 15.3.1预测查询的语法354
  • 15.3.2预测查询的类型355
  • 15.4限时送达360
  • 第五部分交付
  • 第16章报表—使用Reporting Services交付商务智能362
  • 16.1报表服务362
  • 16.1.1报表结构363
  • 16.1.2报表交付364
  • 16.2Report服务架构365
  • 16.2.1报表服务器365
  • 16.2.2组成部分366
  • 16.2.3报表服务的安装注意事项368
  • 16.3使用Tablix数据区域创建报表370
  • 16.3.1使用表格模板创建Tablix
  • 数据区域371
  • 16.3.2使用矩阵模板创建Tablix
  • 数据区域381
  • 16.3.3使用列表模板创建Tablix
  • 数据区域392
  • 16.3.4图表数据区域400
  • 16.3.5仪表数据区域410
  • 16.4把报表交给经理417
  • 第17章各就各位—管理Reporting
  • Services报表418
  • 17.1报表管理器418
  • 17.1.1文件夹418
  • 17.1.2报表管理器419
  • 17.1.3使用报表设计器部署报表419
  • 17.1.4使用报表管理器上载报表421
  • 17.1.5从报表管理器中打印报表425
  • 17.2管理报表服务器中的报表426
  • 17.2.1安全性管理426
  • 17.2.2链接报表431
  • 17.2.3报表缓存432
  • 17.2.4执行快照434
  • 17.2.5报表历史记录434
  • 17.2.6标准订阅435
  • 17.2.7数据驱动订阅435
  • 17.3即席报表436
  • 17.3.1报表模型437
  • 17.3.2报表生成器基础知识442
  • 17.4集成到应用中去445
  • 第18章1+1>2—将OLAP集成到应用程序中446
  • 18.1ADOMD.NET446
  • 18.1.1ADOMD.NET结构446
  • 18.1.2ADOMD.NET示例448
  • 18.2不借助报表管理器使用Reporting ervices的方式453
  • 18.2.1URL访问453
  • 18.2.2Web服务访问466
  • 18.2.3Report Viewer控件470
  • 18.3预制的解决方案474
  • 第19章新视点—Excel数据透视表和数据透视图475
  • 19.1Excel475
  • 19.1.1创建透视表和透视图475
  • 19.1.2数据透视表476
  • 19.1.3数据透视图482
  • 19.2强大的能力,重大的机会484

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