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数据仓库多维建模方法与应用    
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 。
报名课程   4620 娆℃祻瑙    1662 娆 
时间地点: 北京 上海 深圳 根据报名开班
课程费用: 4500元/人,详见 公开课学习手册
企业内训: 可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册
 

 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
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    • 数据仓库的元数据定义
    • 数据仓库的数据转储
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  • 数据仓库多维建模方法
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    • 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
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    • 创建维度
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