系統分析師考試大綱（水平）

第1章 數據倉庫體系結構
1. 1 初識數據倉庫
1. 2 數據倉庫解決的問題
1. 3 一個成功的例子
1. 4 數據倉庫中心--操作型數據還是分析型數據
1. 5 數據倉庫體系結構
1. 5. 1 數據倉庫軟件工具集
1. 5. 2 體系結構的穩(wěn)定性
1. 5. 3 維數據結構
1. 6 數據倉庫體系結構的計算模式
1. 7 以數據為中心
1. 8 數據倉庫工作流
1. 9 數據倉庫體系結構的基本特點
1. 10 一個現實的問題
1. 11 小結
閱讀資料
A 何時需要數據倉庫
B 數據倉庫會帶來什么
案例分析
零售行業(yè)數據倉庫決策支持系統
第2章 數據倉庫的基本特征
2. 1 業(yè)務系統和決策支持系統
2. 2 數據倉庫的數據源
2. 3 數據倉庫的維
2. 4 數據倉庫的事實數據
2. 5 數據倉庫的多維數據模型
2. 6 數據立方體
2. 7 數據立方體中的數據聚合
2. 8 數據倉庫的職業(yè)角色
2. 9 小結
閱讀資料
什么是數據集市
案例分析
數據倉庫技術在移動通信領域的應用
第3章 聯機分析處理系統
3. 1 OLAP的實質
3. 1. 1 OLAP系統與OLTP系統的區(qū)別
3. 1. 2 OLAP系統的組成
3. 2 使用維和度量進行數據分析
3. 3 多維視圖
3. 4 維表
3. 4. 1 維表的分類
3. 4. 2 結構維的特點
3. 4. 3 星型模型
3. 4. 4 雪花模型
3. 4. 5 雪花模型與星型模型的對比
3. 5 事實表
3. 6 多維數據集
3. 7 ROLAP. MOLAP和HOLAP
3. 7. 1 ROLAP
3. 7. 2 索引
3. 7. 3 MOLAP
3. 7. 4 MOLAP與ROLAP的比較
3. 7. 5 HOLAP
3. 8 小結
閱讀資料
基于供應鏈數據倉庫的OLAP數據挖掘(上)
案例分析
數據倉庫與CRM
第4章 多維數據集的分析與建立
4. 1 多維數據集
4. 1. 1 多維數據集的基本結構
4. 1. 2 虛擬多維數據結構
4. 1. 3 多維數據結構的分區(qū)存儲
4. 2 OLAP服務管理的基本術語
4. 2. 1 聚合
4. 2. 2 分區(qū)
4. 2. 3 鉆取
4. 2. 4 角色
4. 2. 5 虛擬立方體
4. 2. 6 0LAP服務控制臺
4. 3 多維數據集結構的更新
4. 3. 1 OLAP存儲方式回顧
4. 3. 2 多維數據集結構的更新方式
4. 3. 3 增量更新
4. 3. 4 刷新更新
4. 3. 5 完整處理
4. 3. 6 刷新共享維
4. 3. 7 檢查刷新后的結果
4. 4 多維擴展語言
4. 4. 1 MDX語言的五要素
4. 4. 2 MDX應用示例
4. 5 小結
閱讀資料
基于供應鏈數據倉庫的OLAP數據挖掘(下)
案例分析
數據倉庫--在"啤酒與尿布"中挖掘(上)
第5章 OLAP數據挖掘技術
5. 1 OLAP數據挖掘技術簡介
5. 2 OLAP多維數據集
5. 3 數據挖掘的主要功能
5. 4 期望的OLAP挖掘功能
5. 5 OLAP數據挖掘的有效實施
5. 5. 1 基于OLAP的數據特征和比較
5. 5. 2 基于OLAP的關聯
5. 5. 3 基于OLAP的分類
5. 5. 4 基于OLAP的預測
5. 5. 5 基于OLAP的聚類分析
5. 5. 6 回滾和比較挖掘分析
5. 6 小結
閱讀資料
數據挖掘的研究現狀
案例分析
數據倉庫--在"啤酒與尿布"中挖掘(下)
第6章 Analysis Services多維數據引擎
6.
1 啟動AnalysisSerVices
6.
2 建立數據庫和數據源
6.
2.
1 建立數據庫結構
6.
2.
2 建立數據源
6.
3 建立多維數據集
6.
3.
1 向多維數據集添加度量值
6.
3.
2 建立時間維度
6.
3.
3 建立雪花模型維度
6.
3.
4 建立星型模型維度
6.
3.
5 建立父子維度
6.
3.
6 完成多維數據集
6.
4 編輯多維數據集
6.
4.
1 在多維數據集編輯器內編輯多維數據集
6.
4.
2 向現有多維數據集添加維度
6.
5 設計存儲和處理多維數據集
6.
6 定義立方體的存取權限
6.
6.
1 創(chuàng)建多維數據集角色
6.
6.
2 創(chuàng)建數據庫角色
6.
7 定義鉆取選項
6.
7.
1 啟用多維數據集的鉆取功能
6.
7.
2 給角色提供鉆取權限
6.
8 小結
閱讀資料
SAS快速建庫的方法論
案例分析
財政金融行業(yè)的數據倉庫決策支持系統
第7章 iAnalyze智能工具簡介
7.
1 iAnalyze的產生背景和目標
7.
2 iAnalyze的設計方案和系統需求
7.
3 iAnalyze的體系結構與訪問安全性
7.
4 iAnalyze工具的操作
7.
4.
1 連接分析服務器
7.
4.
2 界面功能
7.
5 iAnalyze智能解決方案
7.
5.
1 用戶需求和數據源分析
7.
5.
2 設計分析模型
7.
6 小結
閱讀資料
決策樹的后期修剪技術
案例分析
加拿大用Sybase技術做數據統計
第8章 地稅數據倉庫
8.
1 地稅數據倉庫的實施背景
8.
2 實施過程
8.
3 開發(fā)環(huán)境與目標
8.
4 數據倉庫的總體結構模型
8.
5 稅款開票數據立方體
8.
5.
1 分析目的
8.
5.
2 分析模型
8.
6 費入庫數據立方體
8.
6.
1 分析目的
8.
6.
2 分析模型
8.
6.
3 表結構和抽取規(guī)則
8.
7 小結
閱讀資料
細說BI--商業(yè)智能
案例分析
綜合醫(yī)療系統中的數據倉庫解決方案
附錄A 數據倉庫相關技術常用名詞解釋
附錄B 常用的MDX函數
附錄C 國外數據倉庫解決方案簡介
參考文獻