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七周成为数据分析师(视频教程,无密)

分类:其他    下载:294    浏览:2221    时间:2018-11-28
七周成为数据分析师(视频教程,无密),网上搜集的资源,大家学完之后请删除
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业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用.王飞(带详细书签) PDF 完整版 下载

分类:其他    下载:35    浏览:857    时间:2018-11-27
本书包括:理论篇、项目篇、工具篇和实践篇。其中,理论篇涵盖了商业智能的大部分理论知识,包括进入商业智能领域之前所需要的基础准备知识;项目篇根据实际项目和例子讲解各个知识点,包括如何进行商业智能项目需求的定义,如何开发数据仓库系统,如何实现ETL数据抽取和OLA多维分析等方面的内容;工具篇介绍了商业智能开发中最常见的ETL工具Informatica和报表展示工具Cognos;实践篇是提供给项目设计人员和开发人员的练习资料。读者完全可以按照书中的内容一步步进行操作,这也是作者和读者进行互动的一种方式。 本书最大的亮点在于根据实际的项目经验定义总结了商业智能设计、开发的一般流程和规范,是企业领导决策层和商业智能开发人士的宝贵参考资料。 前言 理 论 篇  第1章 商业智能简介   1.1 商业智能介绍   1.1.1 商业智能在企业中的作用   1.1.2 商业智能的功能   1.2 商业智能的发展趋势   1.3 商业智能的实施方法和步骤   1.3.1 商业智能的实施方法   1.3.2 商业智能的实施步骤   1.4 商业智能项目成功的关键   1.5 商业智能项目的组织机构   1.6 本章小结  第2章 学习商业智能之前的准备知识   2.1 O racle体系结构介绍   2.2 Oracle优化理论   2.2.1 外部优化原则   2.2.2 SQL优化基本规则   2.2.3 SQL使用规范   2.2.4 索引使用规范   2.2.5 临时表使用规范   2.2.6 索引创建原则   2.2.7 大数据量表的维护原则   2.2.8 视图创建原则   2.2.9 代码程序中使用索引的原则   2.2.10 代码程序中的一些建议   2.3 数据库建模理论知识   2.3.1 数据库的数据模型   2.3.2 数据库建模的一般流程   2.4 本章小结  第3章 商业智能数据仓库的理论知识   3.1 数据仓库的定义   3.2 数据仓库的特点   3.2.1 面向主题   3.2.2 集成性   3.2.3 稳定性   3.2.4 反映历史变化   3.3 数据仓库和数据库的区别   3.4 数据仓库开发过程介绍   3.4.1 规划分析阶段   3.4.2 设计实现阶段   3.4.3 使用维护阶段   3.5 数据仓库系统组成部分介绍   3.5.1 数据源分析   3.5.2 数据迁移   3.5.3 选择数据的存储结构   3.5.4 元数据   3.6 数据仓库模型设计介绍   3.6.1 概念模型   3.6.2 逻辑模型   3.6.3 物理模型   3.7 数据集市介绍   3.7.1 数据集市的定义   3.7.2 数据集市的类型   3.7.3 数据集市和数据仓库的区别   3.7.4 数据集市和数据仓库的关系   3.7.5 数据集市的目标分析   3.8 数据仓库实施详细步骤   3.8.1 需求分析   3.8.2 数据仓库的逻辑分析   3.8.3 设计ODS系统   3.8.4 数据仓库建模   3.8.5 数据集市建模   3.8.6 数据源分析   3.8.7 数据的获取与整合   3.8.8 应用分析   3.8.9 报表展现   3.9 数据仓库的作用   3.10 数据仓库的建设意义   3.11 本章小结  第4章 商业智能ETL简介   4.1 ETL在数据仓库中的重要地位   4.2 ETL的一般过程   4.3 研究ETL的本质   4.4 ETL 的体系结构   4.5 ETL的难点   4.6 主流的ETL 工具   4.7 ETL的作用   4.8 详解ETL过程   4.8.1 数据抽取   4.8.2 数据清洗   4.8.3 数据转换   4.8.4 数据加载   4.8.5 ETL的日志   4.9 ETL优化   4.10 ETL设计规范要点   4.11 ETL的框架结构   4.12 本章小结  第5章 商业智能联机分析处理理论简介   5.1 OLA介绍   5.2 OLA系统与OLT系统的区别   5.3 OLA的实现方法   5.4 OLA的基本目标和特点   5.5 建立OLA的过程   5.6 OLA与数据仓库的关系   5.7 OLA系统的实施过程   5.8 OLA模型的设计与实现   5.9 本章小结  第6章 ODS与数据仓库的结合   6.1 ODS的概念   6.2 ODS的特点   6.3 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别   6.4 ODS的主要功能   6.5 ODS的设计步骤   6.6 基于ODS和基于数据仓库的OLA之间的关系   6.7 数据库系统—ODS系统的转化机制   6.8 ODS系统的逻辑模型   6.9 ODS系统的架构   6.10 ODS系统的功能   6.11 本章小结  第7章 商业智能元数据简介   7.1 元数据的定义   7.2 元数据的重要性   7.3 元数据的类型   7.4 元数据的作用   7.5 元数据的管理   7.6 元数据包含的内容   7.7 本章小结 项 目 篇  第8章 商业智能项目需求的定义   8.1 商业智能项目的启动   8.2 商业智能项目的需求定义   8.3 系统原型的建立   8.4 验收和评审的内容   8.5 本章小结  第9章 商业智能项目模型的建立   9.1 数据模型的设计原则   9.2 企业模型的意义   9.2.1 企业模型的定义   9.2.2 建设企业模型的意义   9.2.3 企业数据模型和其他模型之间的关系   9.2.4 与企业数据模型相关的概念   9.2.5 企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤   9.3 概念模型的设计   9.4 逻辑模型的设计   9.4.1 ODS逻辑模型   9.4.2 数据仓库逻辑模型   9.4.3 数据集市逻辑模型   9.5 物理模型的设计   9.5.1 ODS 物理模型的设计   9.5.2 数据仓库物理模型的设计   9.5.3 数据集市物理模型的设计   9.6 本章小结  第10章 商业智能数据仓库系统应用实例   10.1 定义数据仓库项目的生命周期   10.2 数据仓库粒度的划分   10.3 企业辅助决策分析系统的构建   10.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤   10.4.1 提供系统安装软件的体系结构   10.4.2 部署系统的数据库环境   10.4.3 ETL环境的部署   10.4.4 报表展示环境的部署   10.5 本章小结  第11章 商业智能项目规划和管理   11.1 项目团队的组织结构   11.2 项目角色划分及技能要求   11.3 定义领导组的职责和主要任务   11.4 如何定义商业智能项目的进度   11.5 如何定义商业智能项目的过程   11.6 本章小结  第12章 数据抽取、转换和加载   12.1 ETL的定义和总体架构   12.2 定义ETL的流程   12.3 ETL的加载方法   12.3.1 以时间戳作为加载条件   12.3.2 利用源表的日志信息对目标表进行数据加载   12.3.3 通过全表对比的方式进行数据加载   12.3.4 全表删除后再进行数据加载的方式   12.4 利用ETL构建企业级数据仓库   12.5 ETL的设计过程   12.6 ETL的备份与恢复   12.6.1 数据的备份   12.6.2 数据备份存放的介质以及目录结构   12.6.3 ETL程序的备份   12.6.4 数据的恢复方案   12.7 ETL 数据质量的改进   12.7.1 ETL数据质量分析   12.7.2 ETL数据质量改进的方法和目标   12.7.3 推动ETL数据质量改进的方法   12.8 ETL应用举例   12.8.1 ETL分析需求   12.8.2 ETL 数据源说明   12.8.3 ODS 设计与抽取   12.8.4 DW设计与抽取   12.8.5 DM设计与抽取   12.9 本章小结  第13章 联机分析处理   13.1 OLA的概念   13.2 OLA的实施   13.2.1 建立“维”的概念   13.2.2 多维分析技术   13.2.3 OLA实施的一般过程   13.3 OLA的应用实例   13.3.1 案例背景   13.3.2 需求   13.3.3 数据准备   13.3.4 浏览分析数据   13.4 OLA系统设计的一般步骤   13.5 本章小结  第14章 应用举例   14.1 项目工作计划的制订   14.1.1 对项目背景与目的的描述   14.1.2 确定项目需要交付的成果   14.1.3 制定项目管理文档   14.1.4 项目进度划分   14.2 需求分析   14.2.1 业务需求   14.2.2 功能需求   14.3 营销系统设计   14.3.1 总体架构设计   14.3.2 营销辅助决策系统的ETL架构设计   14.3.3 营销辅助决策系统数据访问功能设计   14.3.4 营销辅助决策系统展示方式设计   14.3.5 营销辅助决策系统主题分析功能设计   14.3.6 数据模型设计   14.4 ETL数据抽取   14.4.1 ETL物理设计   14.4.2 从源数据库抽取到ODS数据缓冲区   14.4.3 从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区   14.4.4 从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库   14.4.5 从数据仓库抽取到数据集市   14.5 报表展示   14.6 编写测试报告   14.7 编写用户手册   14.8 软件发布   14.9 系统运行维护   14.10 本章小结 工 具 篇  第15章 Informatica owerCenter工具简介   15.1 Informatica owerCenter介绍   15.1.1 Informatica的特点   15.1.2 Informatica的优势   15.2 Informatica owerCenter工具概况   15.3 Informatica Servers引擎   15.4 Administration Console   15.4.1 登录方式   15.4.2 相关术语   15.5 owerCenter Designer   15.5.1 菜单   15.5.2 工具栏   15.5.3 导航   15.5.4 工作区   15.5.5 输出窗口   15.6 Reository Manager   15.6.1 菜单   15.6.2 工具栏   15.6.3 导航   15.6.4 工作区   15.7 Workflow Manager   15.7.1 菜单   15.7.2 工具栏   15.7.3 导航   15.7.4 工作区   15.7.5 输出窗口   15.8 Workflow Monitor   15.8.1 工具栏   15.8.2 监控区   15.8.3 属性   15.9 本章小结  第16章 Cognos工具简介   16.1 Cognos介绍   16.1.1 Cognos的历史   16.1.2 Cognos的特点   16.1.3 Cognos的现状   16.2 Cognos工具浏览   16.3 Cognos Configuration   16.4 Cognos Connection   16.4.1 菜单功能   16.4.2 选项卡介绍   16.4.3 工具栏的使用   16.5 Query Studio   16.6 Analysis Studio介绍   16.6.1 Analysis Studio的组成   16.6.2 菜单功能   16.7 Reort Studio介绍   16.7.1 Reort Studio的组成   16.7.2 菜单功能   16.8 Event Studio介绍   16.8.1 Event介绍   16.8.2 Task介绍   16.9 Framework Manager建模工具   16.9.1 菜单介绍   16.9.2 工作区   16.10 Transformer介绍   16.10.1 Data Sources   16.10.2 Dimension Ma   16.10.3 Measures   16.10.4 owerCubes   16.10.5 Customer Views   16.10.6 Signon   16.11 Cognos owerlay   16.11.1 菜单介绍   16.11.2 工具栏   16.11.3 维度视图   16.12 本章小结 实 践 篇  第17章 Informatica的安装与快速入门   17.1 Informatica owerCenter的安装方案   17.1.1 安装前的准备   17.1.2 服务器端安装   17.1.3 客户端安装   17.2 Informatica owerCenter工具的一般使用流程   17.3 Informatica owerCenter快速入门   17.3.1 前期准备   17.3.2 定义源数据   17.3.3 定义目标数据   17.3.4 定义映射规则   17.3.5 定义工作流   17.3.6 启动工作流程   17.4 本章小结  第18章 Informatica实例   18.1 缓慢变化维的概念   18.2 缓慢变化维的实现方式   18.2.1 覆盖方式   18.2.2 全历史记录   18.2.3 标记位方式   18.2.4 时间戳方式   18.2.5 记录最新记录和上一次历史   18.3 本章小结  第19章 Cognos安装与快速入门   19.1 Cognos 8安装   19.1.1 Cognos服务器安装   19.1.2 Cognos Framework安装   19.1.3 Cognos Transformer安装   19.1.4 Cognos 语言包安装   19.1.5 Cognos owerlay安装   19.2 Cognos入门前的准备工作   19.2.1 创建Oracle数据库实例   19.2.2 执行建表空间和创建数据库用户的脚本   19.2.3 Cognos部署设置   19.2.4 配置Cognos服务   19.2.5 启动Cognos服务   19.3 Cognos入门实例一   19.3.1 使用Framework建模   19.3.2 使用Reort Studio制作报表   19.3.3 查看报表   19.4 Cognos入门实例二   19.4.1 使用Framework建模   19.4.2 使用Transformer立方体多维建模   19.4.3 使用Analysis Studio制作多维报表   19.4.4 查看报表   19.5 本章小结  第20章 Cognos实例   20.1 Section报表的开发   20.2 Conditional Style报表的开发   20.3 图表型报表的开发   20.4 Drill-Through报表的开发   20.5 本章小结  第21章 Cognos的安全管理   21.1 Cognos安全性介绍   21.1.1 Cognos应用防火墙   21.1.2 身份验证   21.1.3 访问授权   21.1.4 加密服务   21.2 Cognos安全部署   21.2.1 操作系统安全技术   21.2.2 网络安全技术   21.2.3 应用安全技术   21.2.4 安全审计   21.3 Cognos安全实践   21.3.1 创建Cognos组、角色   21.3.2 为组、角色添加用户成员   21.3.3 在Framework中设置包的访问授权   21.4 本章小结  第22章 Cognos优化   22.1 增加Cognos 8的内存以提高运行速度   22.2 提高Cognos 8的数据库访问速度   22.3 修改Cognos 8的reortservice.xml参数   22.4 修改读取高速缓存的值以提高性能   22.5 开启crosstab caching提高cube的访问速度   22.6 读取数据时启用多CU处理   22.7 减少cube数据的提交次数   22.8 本章小结 技术词汇《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》包括:理论篇、项目篇、工具篇和实践篇。其中,理论篇涵盖了商业智能的大部分理论知识,包括进入商业智能领域之前所需要的基础准备知识;项目篇根据实际项目和例子讲解各个知识点,包括如何进行商业智能项目需求的定义,如何开发数据仓库系统,如何实现ETL数据抽取和OLAP多维分析等方面的内容;工具篇介绍了商业智能开发中最常见的ETL工具Informatica和报表展示工具Cognos;实践篇是提供给项目设计人员和开发人员的练习资料。读者完全可以按照书中的内容一步步进行操作,这也是作者和读者进行互动的一种方式。, 《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》最大的亮点在于根据实际的项目经验定义总结了商业智能设计、开发的一般流程和规范,是企业领导决策层和商业智能开发人士的宝贵参考资料。, 《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》提供部分源代码和一些有价值的文档模板,读者可以网上免费下载。, 编辑推荐, 《商业智能深入浅出:Cognos,Informatica技术与应用》编辑推荐:商业智能数据仓库、商业智能项目规划和管理、ODS与数据仓库的结合、商业智能元数据、数据抽取、转换和加载(ETL)、联机分析处理(OLAP)、Cognos的安装部署和调优、Informatica的安装部署。, 作者简介, 王飞,原籍吉林省白山市,吉林大学硕士毕业,现任中国电力科学研究院中电普华信息技术有限公司高级工程师,从事多年的数据仓库设计开发,数据模型设计、数据库设计开发等工作,在项,目中承担最重要的角色,积累了丰富的项目经验和理论知识。, 刘国峰,中国人民大学在职研究生,曾任职三星数据系统(中国)有限公司中国研发中心,现任中国电力科学研究院中电普华信息技术有限公司高级工程师,潜心研究数据仓库理论多年,形成了自己对数据仓库的独特见解。, 目录, 前言, 理论篇, 第1章 商业智能简介, 1.1 商业智能介绍, 1.1.1 商业智能在企业中的作用, 1.1.2 商业智能的功能, 1.2 商业智能的发展趋势, 1.3 商业智能的实施方法和步骤, 1.3.1 商业智能的实施方法, 1.3.2 商业智能的实施步骤, 1.4 商业智能项目成功的关键, 1.5 商业智能项目的组织机构, 1.6 本章小结, 第2章 学习商业智能之前的准备知识, 2.1 Oracle体系结构介绍, 2.2 Oracle优化理论, 2.2.1 外部优化原则, 2.2.2 SQL优化基本规则, 2.2.3 SQL使用规范, 2.2.4 索引使用规范, 2.2.5 临时表使用规范, 2.2.6 索引创建原则, 2.2.7 大数据量表的维护原则, 2.2.8 视图创建原则, 2.2.9 代码程序中使用索引的原则, 2.2.10 代码程序中的一些建议, 2.3 数据库建模理论知识, 2.3.1 数据库的数据模型, 2.3.2 数据库建模的一般流程, 2.4 本章小结, 第3章 商业智能数据仓库的理论知识, 3.1 数据仓库的定义, 3.2 数据仓库的特点, 3.2.1 面向主题, 3.2.2 集成性, 3.2.3 稳定性, 3.2.4 反映历史变化, 3.3 数据仓库和数据库的区别, 3.4 数据仓库开发过程介绍, 3.4.1 规划分析阶段, 3.4.2 设计实现阶段, 3.4.3 使用维护阶段, 3.5 数据仓库系统组成部分介绍, 3.5.1 数据源分析, 3.5.2 数据迁移, 3.5.3 选择数据的存储结构, 3.5.4 元数据, 3.6 数据仓库模型设计介绍, 3.6.1 概念模型, 3.6.2 逻辑模型, 3.6.3 物理模型, 3.7 数据集市介绍, 3.7.1 数据集市的定义, 3.7.2 数据集市的类型, 3.7.3 数据集市和数据仓库的区别, 3.7.4 数据集市和数据仓库的关系, 3.7.5 数据集市的目标分析, 3.8 数据仓库实施详细步骤, 3.8.1 需求分析, 3.8.2 数据仓库的逻辑分析, 3.8.3 设计ODS系统, 3.8.4 数据仓库建模, 3.8.5 数据集市建模, 3.8.6 数据源分析, 3.8.7 数据的获取与整合, 3.8.8 应用分析, 3.8.9 报表展现, 3.9 数据仓库的作用, 3.10 数据仓库的建设意义, 3.11 本章小结, 第4章 商业智能ETL简介, 4.1 ETL在数据仓库中的重要地位, 4.2 ETL的一般过程, 4.3 研究ETL的本质, 4.4 ETL 的体系结构, 4.5 ETL的难点, 4.6 主流的ETL 工具, 4.7 ETL的作用, 4.8 详解ETL过程, 4.8.1 数据抽取, 4.8.2 数据清洗, 4.8.3 数据转换, 4.8.4 数据加载, 4.8.5 ETL的日志, 4.9 ETL优化, 4.10 ETL设计规范要点, 4.11 ETL的框架结构, 4.12 本章小结, 第5章 商业智能联机分析处理理论简介, 5.1 OLAP介绍, 5.2 OLAP系统与OLTP系统的区别, 5.3 OLAP的实现方法, 5.4 OLAP的基本目标和特点, 5.5 建立OLAP的过程, 5.6 OLAP与数据仓库的关系, 5.7 OLAP系统的实施过程, 5.8 OLAP模型的设计与实现, 5.9 本章小结, 第6章 ODS与数据仓库的结合, 6.1 ODS的概念, 6.2 ODS的特点, 6.3 ODS系统与数据库系统、数据仓库系统的区别, 6.4 ODS的主要功能, 6.5 ODS的设计步骤, 6.6 基于ODS和基于数据仓库的OLAP之间的关系, 6.7 数据库系统-ODS系统的转化机制, 6.8 ODS系统的逻辑模型, 6.9 ODS系统的架构, 6.10 ODS系统的功能, 6.11 本章小结, 第7章 商业智能元数据简介, 7.1 元数据的定义, 7.2 元数据的重要性, 7.3 元数据的类型, 7.4 元数据的作用, 7.5 元数据的管理, 7.6 元数据包含的内容, 7.7 本章小结, 项目篇, 第8章 商业智能项目需求的定义, 8.1 商业智能项目的启动, 8.2 商业智能项目的需求定义, 8.3 系统原型的建立, 8.4 验收和评审的内容, 8.5 本章小结, 第9章 商业智能项目模型的建立, 9.1 数据模型的设计原则, 9.2 企业模型的意义, 9.2.1 企业模型的定义, 9.2.2 建设企业模型的意义, 9.2.3 企业数据模型和其他模型之间的关系, 9.2.4 与企业数据模型相关的概念, 9.2.5 企业数据模型转换到数据仓库模型的步骤, 9.3 概念模型的设计, 9.4 逻辑模型的设计, 9.4.1 ODS逻辑模型, 9.4.2 数据仓库逻辑模型, 9.4.3 数据集市逻辑模型, 9.5 物理模型的设计, 9.5.1 ODS 物理模型的设计, 9.5.2 数据仓库物理模型的设计, 9.5.3 数据集市物理模型的设计, 9.6 本章小结, 第10章 商业智能数据仓库系统应用实例, 10.1 定义数据仓库项目的生命周期, 10.2 数据仓库粒度的划分, 10.3 企业辅助决策分析系统的构建, 10.4 决策分析系统一般的部署方案和步骤, 10.4.1 提供系统安装软件的体系结构, 10.4.2 部署系统的数据库环境, 10.4.3 ETL环境的部署, 10.4.4 报表展示环境的部署, 10.5 本章小结, 第11章 商业智能项目规划和管理, 11.1 项目团队的组织结构, 11.2 项目角色划分及技能要求, 11.3 定义领导组的职责和主要任务, 11.4 如何定义商业智能项目的进度, 11.5 如何定义商业智能项目的过程, 11.6 本章小结, 第12章 数据抽取、转换和加载, 12.1 ETL的定义和总体架构, 12.2 定义ETL的流程, 12.3 ETL的加载方法, 12.3.1 以时间戳作为加载条件, 12.3.2 利用源表的日志信息对目标表进行数据加载, 12.3.3 通过全表对比的方式进行数据加载, 12.3.4 全表删除后再进行数据加载的方式, 12.4 利用ETL构建企业级数据仓库, 12.5 ETL的设计过程, 12.6 ETL的备份与恢复, 12.6.1 数据的备份, 12.6.2 数据备份存放的介质以及目录结构, 12.6.3 ETL程序的备份, 12.6.4 数据的恢复方案, 12.7 ETL 数据质量的改进, 12.7.1 ETL数据质量分析, 12.7.2 ETL数据质量改进的方法和目标, 12.7.3 推动ETL数据质量改进的方法, 12.8 ETL应用举例, 12.8.1 ETL分析需求, 12.8.2 ETL 数据源说明, 12.8.3 ODS 设计与抽取, 12.8.4 DW设计与抽取, 12.8.5 DM设计与抽取, 12.9 本章小结, 第13章 联机分析处理, 13.1 OLAP的概念, 13.2 OLAP的实施, 13.2.1 建立'维'的概念, 13.2.2 多维分析技术, 13.2.3 OLAP实施的一般过程, 13.3 OLAP的应用实例, 13.3.1 案例背景, 13.3.2 需求, 13.3.3 数据准备, 13.3.4 浏览分析数据, 13.4 OLAP系统设计的一般步骤, 13.5 本章小结, 第14章 应用举例, 14.1 项目工作计划的制订, 14.1.1 对项目背景与目的的描述, 14.1.2 确定项目需要交付的成果, 14.1.3 制定项目管理文档, 14.1.4 项目进度划分, 14.2 需求分析, 14.2.1 业务需求, 14.2.2 功能需求, 14.3 营销系统设计, 14.3.1 总体架构设计, 14.3.2 营销辅助决策系统的ETL架构设计, 14.3.3 营销辅助决策系统数据访问功能设计, 14.3.4 营销辅助决策系统展示方式设计, 14.3.5 营销辅助决策系统主题分析功能设计, 14.3.6 数据模型设计, 14.4 ETL数据抽取, 14.4.1 ETL物理设计, 14.4.2 从源数据库抽取到ODS数据缓冲区, 14.4.3 从ODS数据缓冲区抽取到ODS统一信息视图区, 14.4.4 从ODS统一信息视图区抽取到数据仓库, 14.4.5 从数据仓库抽取到数据集市, 14.5 报表展示, 14.6 编写测试报告, 14.7 编写用户手册, 14.8 软件发布, 14.9 系统运行维护, 14.10 本章小结, 工具篇, 第15章 Informatica PowerCenter工具简介, 15.1 Informatica PowerCenter介绍, 15.1.1 Informatica的特点, 15.1.2 Informatica的优势, 15.2 Informatica PowerCenter工具概况, 15.3 Informatica Servers引擎, 15.4 Administration Console, 15.4.1 登录方式, 15.4.2 相关术语, 15.5 PowerCenter Designer, 15.5.1 菜单, 15.5.2 工具栏, 15.5.3 导航, 15.5.4 工作区, 15.5.5 输出窗口, 15.6 Repository Manager, 15.6.1 菜单, 15.6.2 工具栏, 15.6.3 导航, 15.6.4 工作区, 15.7 Workflow Manager, 15.7.1 菜单, 15.7.2 工具栏, 15.7.3 导航, 15.7.4 工作区, 15.7.5 输出窗口, 15.8 Workflow Monitor, 15.8.1 工具栏, 15.8.2 监控区, 15.8.3 属性, 15.9 本章小结, 第16章 Cognos工具简介, 16.1 Cognos介绍, 16.1.1 Cognos的历史, 16.1.2 Cognos的特点, 16.1.3 Cognos的现状, 16.2 Cognos工具浏览, 16.3 Cognos Configuration, 16.4 Cognos Connection, 16.4.1 菜单功能, 16.4.2 选项卡介绍, 16.4.3 工具栏的使用, 16.5 Query Studio, 16.6 Analysis Studio介绍, 16.6.1 Analysis Studio的组成, 16.6.2 菜单功能, 16.7 Report Studio介绍, 16.7.1 Report Studio的组成, 16.7.2 菜单功能, 16.8 Event Studio介绍, 16.8.1 Event介绍, 16.8.2 Task介绍, 16.9 Framework Manager建模工具, 16.9.1 菜单介绍, 16.9.2 工作区, 16.10 Transformer介绍, 16.10.1 Data Sources, 16.10.2 Dimension Map, 16.10.3 Measures, 16.10.4 PowerCubes, 16.10.5 Customer Views, 16.10.6 Signon, 16.11 Cognos PowerPlay, 16.11.1 菜单介绍, 16.11.2 工具栏, 16.11.3 维度视图, 16.12 本章小结, 实践篇, 第17章 Informatica的安装与快速入门, 17.1 Informatica PowerCenter的安装方案, 17.1.1 安装前的准备, 17.1.2 服务器端安装, 17.1.3 客户端安装, 17.2 Informatica PowerCenter工具的一般使用流程, 17.3 Informatica PowerCenter快速入门, 17.3.1 前期准备, 17.3.2 定义源数据, 17.3.3 定义目标数据, 17.3.4 定义映射规则, 17.3.5 定义工作流, 17.3.6 启动工作流程, 17.4 本章小结, 第18章 Informatica实例, 18.1 缓慢变化维的概念, 18.2 缓慢变化维的实现方式, 18.2.1 覆盖方式, 18.2.2 全历史记录, 18.2.3 标记位方式, 18.2.4 时间戳方式, 18.2.5 记录最新记录和上一次历史, 18.3 本章小结, 第19章 Cognos安装与快速入门, 19.1 Cognos 8安装, 19.1.1 Cognos服务器安装, 19.1.2 Cognos Framework安装, 19.1.3 Cognos Transformer安装, 19.1.4 Cognos 语言包安装, 19.1.5 Cognos PowerPlay安装, 19.2 Cognos入门前的准备工作, 19.2.1 创建Oracle数据库实例, 19.2.2 执行建表空间和创建数据库用户的脚本, 19.2.3 Cognos部署设置, 19.2.4 配置Cognos服务, 19.2.5 启动Cognos服务, 19.3 Cognos入门实例一, 19.3.1 使用Framework建模, 19.3.2 使用Report Studio制作报表, 19.3.3 查看报表, 19.4 Cognos入门实例二, 19.4.1 使用Framework建模, 19.4.2 使用Transformer立方体多维建模, 19.4.3 使用Analysis Studio制作多维报表, 19.4.4 查看报表, 19.5 本章小结, 第20章 Cognos实例, 20.1 Section报表的开发, 20.2 Conditional Style报表的开发, 20.3 图表型报表的开发, 20.4 Drill-Through报表的开发, 20.5 本章小结, 第21章 Cognos的安全管理, 21.1 Cognos安全性介绍, 21.1.1 Cognos应用防火墙, 21.1.2 身份验证, 21.1.3 访问授权, 21.1.4 加密服务, 21.2 Cognos安全部署, 21.2.1 操作系统安全技术, 21.2.2 网络安全技术, 21.2.3 应用安全技术, 21.2.4 安全审计, 21.3 Cognos安全实践, 21.3.1 创建Cognos组、角色, 21.3.2 为组、角色添加用户成员, 21.3.3 在Framework中设置包的访问授权, 21.4 本章小结, 第22章 Cognos优化, 22.1 增加Cognos 8的内存以提高运行速度, 22.2 提高Cognos 8的数据库访问速度, 22.3 修改Cognos 8的reportservice.xml参数, 22.4 修改读取高速缓存的值以提高性能, 22.5 开启crosstab caching提高cube的访问速度, 22.6 读取数据时启用多CPU处理, 22.7 减少cube数据的提交次数, 22.8 本章小结
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绝了!Excel可以这样用——数据处理、计算与分析

分类:Excel    下载:36    浏览:641    时间:2018-10-30
绝了!Excel可以这样用——数据处理、计算与分析
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PowerBI教程配套资料

分类:Power BI    下载:11    浏览:658    时间:2018-10-29
PowerBI教程配套资料整合,资料齐全
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IBM Cognos Report studio商业智能分析一体化解决方案视频教程全集下载

分类:spass    下载:49    浏览:790    时间:2018-10-29
Cognos是在BI核心平台之上,以服务为导向进行架构,是唯一可以通过单一产品和在单一可靠架构上提供完整业务智能功能的解决方案。它可以提供无缝密 合的报表、分析、记分卡、仪表盘等解决方案,通过提供所有的系统和资料资源,以简化公司各员工处理资讯的方法。作为一个全面、灵活的产品,Cognos业 务智能解决方案可以容易地整合到现有的多系统和数据源架构中。 Cognos展现的报表基于统一的元数据模型。统一的元数据模型为应用提供了统一、一致的视图。用户可以在浏览器中自定义报表,格式灵活,元素丰富,而且可以通过Query Studio进行即席的开放式查询。Cognos还具有独特的穿透钻取(Drill Through)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)等功能,使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解,有效地将各种相关的信息关联起来,使用户在分析汇总数据的同时能够深入到自己感兴趣的细节数据中,以便更全面地了解情况,做出正确决策。 Cognos强大的报表制作和展示功能能够制作/展示任何形式的报表,其纯粹的Web界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时Cognos还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功能。 2007年11月IBM宣布将以50亿美元现金收购Cognos。故又称IBM Cognos。 本次课程教材是基于IBM Cognos10 BI认证报表设计者教材进行开发,并结合讲师丰富的实践经验得出的成果。 Cognos Report studio 是IBM Cognos BI 产品套件中为用户设计复杂的专业报表工具。本系列教程是为专业报表开发人员设计以帮助学习在Cognos 10平台上使用关系型模型进行报表开发的技能高阶篇。
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[模式识别与智能计算:MATLAB技术实现(第2版)]

分类:其他    下载:0    浏览:126    时间:2019-07-24
[模式识别与智能计算:MATLAB技术实现(第2版)]
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实验设计分析的R语言实现(英文原文)Design and Analysis of Experiments with R

分类:R    下载:2    浏览:154    时间:2019-07-07
很收欢迎的美国英文原文实验设计分析教材,讲解清楚,分析简单, 一步到位。不拘泥于数学推导及公式展示,计算部分基本由R语言包实现。作者有自己的数码包,插入R中立刻使用。很适合对统计基础不太了解的科学技术,工程开发人士使用。可跳跃式阅读,查到适合的方法拿来就用!阅读本书时有疑问,或有实验设计方面和数据分析的问题,请直接和我联系!
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《来吧!带你玩转Excel VBA》PDF

分类:Excel    下载:32    浏览:595    时间:2019-04-01
《来吧!带你玩转Excel VBA》PDF
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WinRAR v5.70 中文破解版

分类:其他    下载:0    浏览:386    时间:2019-03-04
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R语言——kaggle比赛Titanic代码汇总

分类:R    下载:0    浏览:409    时间:2019-01-12
kaggle比赛Titanic的R教程一和三(决策树、随机森林和logistics模型);利用薛毅《统计建模与R软件》书中判别分析章节中的距离判别、贝叶斯判别和Fisher判别函数实习的模型预测
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R语言 图像统计处理 地图面积计算(注释文档详细)

分类:R    下载:0    浏览:567    时间:2018-12-29
R语言 图像统计处理 地图面积计算(注释文档详细)在耶鲁大学统计学教授的课上的team work非常有代表性的r语言代码,内容丰富,小组成员集思广益的结果,具有学习意义
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数据可视化和信息可视化

分类:其他    下载:1    浏览:416    时间:2018-12-19
数据可视化和信息可视化
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