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SQL Server 数据仓库的构建与分析

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简介：
本课程深入讲解如何使用SQL Server构建高效的数据仓库，并教授数据分析技巧，帮助学员掌握数据驱动决策的关键技能。 SQL Server数据仓库的构建与分析涉及多个步骤和技术细节，包括设计、建模、ETL过程（提取、转换、加载）、性能优化以及后续的数据查询与报告生成。这些操作旨在帮助用户有效管理和利用大量业务数据，支持决策制定和策略规划。

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  • SQL Server 数据仓库的构建与分析
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    本课程以SQL Server 2005为平台，深入讲解数据仓库构建及OLAP技术，并进行多维数据分析实验，旨在提升学生的数据库高级应用能力。 一、背景概述：基于Northwind数据库实现数据仓库构建与OLAP分析。 二、准备数据源 三、根据业务需求设计数据仓库 四、使用Integration Services实现数据仓库与ETL 五、使用Analysis Service进行数据分析
     
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  • 分析与恢复SQL Server数据库日志的工具
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    本PDF深入解析数据仓库建模及分层的核心概念和实践技巧，适合数据库管理员和技术人员阅读，助力提高数据分析效率。 第一章：数仓概述 第二章：OLTP与OLAP简介 第三章：关系建模及维度建模 第四章：阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝五家公司的数据仓库分层架构简析 第五章：数据仓库的分层设计 第六章：元数据管理系统解析 第七章：Hive的Metastore机制详解 第八章：基于Hadoop架构的数据仓库管理工具——Hive介绍 第九章：Hadoop集群中的Yarn容量调度器解析 第十章：从零开始搭建数仓ODS层（埋点日志+业务数据） 第十一章：从零开始构建数仓DIM层及拉链表处理 第十二章：从零开始加载用户行为日志至DWD层 第十三章：从业务数据解析着手，建立DWD层 第十四章：搭建并加载DWS层（汇总中间层） 第十五章：构建和加载数仓的DWT层（即详细度量表） 第十六章：从零开始建设ADS层（应用统计报表） 第十七章：数据仓库建模及分层总结（ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层次结构）
     
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