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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/G06/M00/F5/EF/p4YBAFqyN8mAN-kvAADBQ9Ykpm4369_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/212872/6970900996 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''数据仓库工具箱'''》,副标题:维度建模权威指南 ,[美] Ralph,Kimball,[美] Margy,Ross 著,王念滨,周连科,韦正现 译,出版社: 清华大学出版社。 清华大学出版社成立于1980年6月,是教育部主管、[[清华大学]]主办的综合性大学出版社<ref>[http://www.zhongyw.com.cn/news/show-53574.html 我国出版社的等级划分和分类标准],知网出书,2021-03-01</ref>。清华社现年出版图书、音像制品、电子出版物等近3000种,[[销售]]规模和综合实力以及在高等教育教材市场、科技图书市场、馆配图书市场占有率均名列前茅<ref>[http://www.tup.tsinghua.edu.cn/aboutus/qyjj.html 企业简介],清华大学出版社有限公司</ref>。 ==内容简介== 随着TheDataWarehouseToolkit(1996)第1版的出版发行,RalphKimball为整个行业引入了维度建模技术。从此,维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和实践的资源。 该书汇集了到目前为止全面的[[维度]]建模技术。 该书采用新的思路和实践对上一版本进行了全面修订,给出了设计维度模型的全面指南,既适合数据仓库新手,也适合经验丰富的专业人员。 该书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验,通过实际案例加以描述。 该书主要内容: 实用设计技术——有关维度和事实表的基本和高级技术。 14个案例研究,涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等。 为12个案例研究提供了[[数据]]仓库总线矩阵示例。 需要避免的维度建模陷阱和错误。 增强的缓慢变化维度(SCD)技术类型0~类型7。 用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表大数据分析的实践。与业务参与方合作、交互设计会议的指南。 有关KimballDW/BI项目生命周期方法论的概论。 对ETL系统和设计思考的总结构建维度和事实表的34个ETL子系统和技术。 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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