数据仓库设计

2 (p0-1): 译者序
2 (p0-2): 第一部分 基本概念
2 (p0-3): 第1章 绪论
2 (p0-4): 1.1 业务智能概述
2 (p0-5): 目录
7 (p0-6): 1.2 什么是数据仓库
7 (p0-7): 1.2.1 数据仓库的作用和用途
8 (p0-8): 1.2.2 企业信息工厂
12 (p0-9): 1.3 数据仓库的多用途性
13 (p0-10): 1.3.1 支持的数据集市类型
14 (p0-11): 1.3.2 支持的BI技术类型
14 (p0-12): 1.4 可维护的数据仓库环境的特点
16 (p0-13): 1.5 数据仓库数据模型
17 (p0-14): 1.5.3 一致性
17 (p0-15): 1.5.1 非冗余性
17 (p0-16): 1.5.2 稳定性
18 (p0-17): 1.5.4 最终数据使用方面的灵活性
18 (p0-18): 1.5.5 Codd和Date前提
19 (p0-19): 1.6 建立数据集市的效果
20 (p0-20): 1.7 小结
21 (p0-21): 第2章 关系的基本概念
21 (p0-22): 2.1 为什么需要数据模型
22 (p0-23): 2.2 关系数据模型的建模对象
22 (p0-24): 2.2.1 主题
22 (p0-25): 2.2.2 实体
23 (p0-26): 2.2.3 元素或属性
24 (p0-27): 2.2.4 联系
25 (p0-28): 2.3 数据模型的类型
26 (p0-29): 2.3.1 主题域模型
28 (p0-30): 2.3.2 业务数据模型
31 (p0-31): 2.3.3 系统模型
31 (p0-32): 2.3.4 技术模型
32 (p0-33): 2.4 关系数据建模指南
33 (p0-34): 2.4.1 指导方针与最合适的做法
34 (p0-35): 2.4.2 规范化
35 (p0-36): 2.5 关系数据模型的规范化
35 (p0-37): 2.5.1 第1范式
36 (p0-38): 2.5.2 第2范式
36 (p0-39): 2.5.3 第3范式
38 (p0-40): 2.5.4 其他规范化级别
38 (p0-41): 2.6 小结
42 (p0-42): 3.1 业务场景
42 (p0-43): 第二部分 模型开发
42 (p0-44): 第3章 理解业务模型
45 (p0-45): 3.2 主题域模型
47 (p0-46): 3.2.1 关于特定行业的考虑
48 (p0-47): 3.2.2 主题域模型开发过程
57 (p0-48): 3.2.3 Zenith汽车公司的主题域模型
59 (p0-49): 3.3 业务数据模型
68 (p0-50): 3.4 小结
69 (p0-51): 第4章 模型开发
69 (p0-52): 4.1 方法学
70 (p0-53): 4.1.1 步骤1：选择感兴趣的数据
79 (p0-54): 4.1.2 步骤2：在键中增加时间
85 (p0-55): 4.1.3 步骤3：增加派生数据
87 (p0-56): 4.1.4 步骤4：确定粒度级别
89 (p0-57): 4.1.5 步骤5：汇总数据
93 (p0-58): 4.1.6 步骤6：合并实体
95 (p0-59): 4.1.7 步骤7：建立数组
96 (p0-60): 4.1.8 步骤8：分离数据
96 (p0-61): 4.2 小结
98 (p0-62): 第5章 键的建立和维护
98 (p0-63): 5.1 业务背景
99 (p0-64): 5.1.1 不一致的客户业务定义
100 (p0-65): 5.1.2 不一致的客户系统定义
100 (p0-66): 5.1.3 系统之间不一致的客户标识
102 (p0-67): 5.1.4 包含外部数据
103 (p0-68): 5.1.5 由角色唯一确定的客户
103 (p0-69): 5.1.6 未加说明的客户层次结构
104 (p0-70): 5.2 数据仓库系统模型
105 (p0-71): 5.2.2 不一致的客户系统定义
105 (p0-72): 5.2.1 不一致的客户业务定义
106 (p0-73): 5.2.3 系统之间不一致的客户标识
106 (p0-74): 5.2.4 吸收外部数据
107 (p0-75): 5.2.5 由角色唯一确定的客户
107 (p0-76): 5.2.6 未加说明的客户层次结构
107 (p0-77): 5.3 数据仓库技术模型
107 (p0-78): 5.3.1 来自现存系统的键
109 (p0-79): 5.3.2 来自公认标准的键
109 (p0-80):…