商业智慧：09SSAS分析服务(ppt 44页)

商业智慧：09SSAS分析服务目录：
一、 商業資料的特性
二、 傳統資料庫與資料倉儲資料的不同
三、 商業智慧市場概況
四、 2005商業智慧市場概況
五、 OLAP 市場概況
六、 Inmon v.s. Kimball
七、 Inmon 資料超市架構
八、 Data Mart建立架構
九、 Data Warehousing架構
十、 Dimensional Data Model
十一、 Star Schema
十二、 Star Schema
十三、 維度資料模型與ER模型比較
十四、 ER模型轉換成維度模型
十五、 資料立方體 (Data Cube)
十六、 Dimension Attribute Hierarchies
十七、 Star Schema 的Dimention
十八、 SnowFlake 的多階層Dimension
十九、 Star Schema與 Snow Flake 比較
二十、 多維度模型的設計步驟

 

商业智慧：09SSAS分析服务内容提要：
決策支援的需求
比較特定期間內, 各部門生產力成長的相對比率?
依所選擇的產品線定義相關的市場佔有率
定義廣告類型和銷售程度之間的關聯. 而這個關聯可以運用於預測
營運前台的資料龐大到無法人為解毒細節
需要適度的彙總(Aggregate)，把明細資料轉成有意義的資訊，透過報表呈現
Dimensional Data Model是提供user進行查詢分析, 最受歡迎的資料結構, 也是建置OLAP cube的基礎. (OLAP cube是一種高效率的維度模型)
Dimensional Data Model通常具備
一個 Fact tables
一套 Dimension tables
Dimension table 和 fact table 組成 “Star Schema”
通常事實資料表資料量很大，維度資料表資料量很小

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