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数据仓库多维建模方法与应用   
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戴老师
曾任微软AdCenter商业智能分析师, 负责数据仓库及商业智能项目实施及产品推广应用 。
时间地点:北京、深圳、 上海、根据报名开班
课程费用:5000元/人
报线下课
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    本次课程将介绍培训数据仓库多维建模理论、方法。详细介绍星型模型如何从商业应用中标识事实表和它们的属性(列),如何从商业应用中标识维表和它们的属性(列);培训两种建模方法第三范式 (3NF,即 Third Normal Form)和星型模式 (Star-Schema)的特点和它们在数据仓库系统中的适用场合。

    课程特点:

    • 培训过程中将以大型项目案例为背景,逐步讲解整个数据仓库的设计过程和实施方法
    • 课程将以深入浅出的案例让学员轻松掌握数据仓库相关技术
    • 课程的重点是项目实施,将深入探讨数据仓库项目的实施问题,逐一解决数据仓库实施过程中所遇到的问题和处理技巧
    • 结合动手实验和小而精的例子,使学员充分理解多维建模理论、方法

     

    培训目标:

    • 通过完整项目案例,客户将学会数据仓库设计和实施的标准方法
    • 客户将学会如何分析问题,如何快速开发本行业的数据仓库项目
    • 客户将学会解决数据仓库实施过程中所遇到的重点和难点问题
    • 通过动手实验,客户将学会微软商业智能相关工具的操作使用
    • 客户将学习最新数据仓库和商业智能领域的前沿技术
    培训对象:数据仓库工程师
    学员基础:了解数据仓库原理,最好有一定应用基础
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    • 数据仓库基础知识
    • 数据仓库概览
      • 数据仓库组织原理
      • 数据仓库三级数据模型
      • 数据仓库的建模
      • 数据仓库的元数据定义
      • 数据仓库的数据转储
      • 数据集成与变换
      • 数据规约
      • 数据仓库设计流程
      • 数据仓库的访问
    • 数据仓库的扩展
    • 数据仓库多维建模方法
      • 星型模型
      • 雪花型模型
      • 如何从商业应用中标识事实表和它们的属性
      • 如何从商业应用中标识维表和它们的属性
      • 两种建模方法与第三范式比较
      • 星型模式 (Star-Schema)的特点和它们在数据仓库系统中的适用场合
    • 构建多维
    • 数据库
    • 创建多维数据库
      • 定义数据源
      • 定义数据源视图
      • 创建维度
      • 创建多维数据集
      • 设置量度组成员
      • 高级应用
    • 统一维度模型(UDM)
      • 定义业务实体
      • 定义业务逻辑
      • 定义计算成员
      • UDM高级应用
    • MDX语言
      • MDX概念
      • MDX语法结构
      • MDX的查询功能
      • 使用MDX定制商务逻辑
      • MDX复杂案例分析
      • MDX与权限管理
      • MDX高级应用
    • OLAP的聚合方式
      • ROLAP聚合方式
      • MOLAP聚合方式
      • HOLAP聚合方式
      • OLAP高级应用
    • 专数据仓库的海量数据优化部分
    • 海量数据的特点
      • 什么是海量数据
      • 海量数据的特点
      • 海量数据与行业应用
    • 16种海量数据优化方法详解
      • 海量数据分区处理
      • 使用中间表和临时表
      • 分批次处理
      • 建立广泛的索引
      • 建立缓存机制
      • 使用文本和二进制格式进行处理
      • 定制强大的清洗规则和出错处理机制
      • 建立视图或者物化视图
      • 其他优化方法
    • 数据仓库中海量数据的处理方式
      • 数据仓库中的海量数据特点
      • 数据仓库中的海量数据的处理方式
      • 分布式数据仓库的特点及应用
    • 海量数据高级应用
      • 大型项目中海量数据的优化案例分析
      • 使用海量数据优化工具
      • 数据仓库的性能调优技巧
     
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