SQL Server2000数据仓库与Analysis Services

出版者:中国电力出版社

作者:Tony Bain

页数:584

出版时间:2003-3-1

价格:65.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508313054

目录信息

作者简介
引言
第1章 SQL Server 2000中的Analysis Services――概述
第2章 微软Analysis Services的体系结构
第3章 Analysis Services工具
第4章 数据集市
第5章 事务型系统
第6章 设计数据仓库和OLAP解决方案
第7章 数据转换服务
第8章 DTS的高级话题
第9章 在Analysis Manager中创建OLAP立方
第10章 MDX入门
第11章 MDX的高级话题
第12章 数据透视表服务
第13章 English Query中的OLAP Services项目向导
第14章 Analysis Services编程
第15章 English Query和Analysis Services
……
· · · · · · (收起)

用户评价

初次接触《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，我便被其内容所吸引，并对其抱有很高的期待。作为一名从事数据分析工作多年的技术人员，我深知数据仓库在整合、管理和分析海量数据方面的重要性，以及 Microsoft SQL Server 2000 及其 Analysis Services 在这一领域内的强大功能。然而，在实际工作中，我常常会遇到各种各样的挑战，例如如何设计一个合理高效的数据仓库模型，如何实现复杂的数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及如何利用 Analysis Services 进行多维度的数据分析和报表展示。市面上关于数据仓库和 Analysis Services 的书籍很多，但真正能够系统全面、深入浅出地讲解这些内容的却并不多见。这本书，从其标题就清晰地表明了其核心内容，即如何利用 SQL Server 2000 构建数据仓库并运用 Analysis Services 进行分析。我尤其期待书中能够详细介绍数据仓库的设计原则，例如维度建模的理论，并结合 SQL Server 2000 的实际操作，演示如何实现星型模型和雪花模型。ETL 过程的设计和实现也是我非常关注的部分，我希望能找到关于如何高效、准确地从各种数据源抽取、转换和加载数据的实用方法。Analysis Services 的部分，我更是充满了期待，希望能够深入学习 OLAP 多维数据集的创建、度量值和维度的设计，以及如何利用 MDX 语言进行灵活、强大的数据查询和分析。这本书，在我看来，将是我在数据仓库和 Analysis Services 领域深入学习和实践的重要参考。

当我第一次看到《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书时，我就被它所吸引了。在当前数据爆炸的时代，如何有效地管理和利用海量数据，已经成为企业核心竞争力的一部分。数据仓库和 Analysis Services 正是实现这一目标的关键技术。我从事 IT 工作多年，对数据处理和分析有着浓厚的兴趣，但一直以来，我总是觉得在数据仓库和 Analysis Services 的实践方面，缺乏系统性的指导。市面上的书籍很多，但要么过于理论化，要么不够深入，很难真正指导我在实际工作中解决问题。《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，恰恰弥补了这一空白。它以 SQL Server 2000 这个成熟的平台为基础，详细讲解了数据仓库的设计、构建以及 Analysis Services 的应用。我特别期待书中能够深入讲解数据仓库的建模技术，例如维度建模的理论以及如何在 SQL Server 2000 中实践。ETL（抽取、转换、加载）过程的实现，也是我非常关注的，我希望书中能够提供清晰的步骤和实用的技巧，帮助我高效地处理海量数据，确保数据仓库的准确性和一致性。Analysis Services 的部分，我更是充满了期待，希望能学习如何创建和管理 OLAP 多维数据集，如何设计度量值和维度，以及如何利用 MDX 语言进行灵活、强大的数据查询和分析。这本书，在我看来，不仅仅是一本技术指南，更是一份能够帮助我提升专业技能，解决实际工作难题的宝贵财富。

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我一直认为，选择一本好书，就像是为自己的知识体系打下坚实的地基。而《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，正是这样一本让我充满期待的书。作为一名在数据领域摸爬滚打多年的从业者，我深知数据仓库和商业智能对于企业决策的重要性。市面上关于数据仓库和 Analysis Services 的书籍琳琅满目，但真正能够深入浅出、全面系统地讲解，并且结合实际操作的书籍却并不多见。《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，我从它的标题就已经感受到了它的专业性和实用性。SQL Server 2000 作为一款经典的数据仓库和 BI 平台，至今仍有广泛的应用，而 Analysis Services 作为其核心组件，更是实现多维度数据分析的关键。我特别希望这本书能够详细地介绍如何从零开始构建一个数据仓库，包括数据源的识别、数据模型的选择和设计，以及 ETL 过程的实现。我希望书中能够提供一些实际的案例，让我能够理解如何在 SQL Server 2000 中有效地实现这些过程。此外，Analysis Services 的部分，我希望能够看到关于如何创建和管理多维数据集，如何设计度量值和维度，以及如何利用 MDX 语言进行复杂的数据查询和分析的详细讲解。我希望通过阅读这本书，能够将我零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系，并且能够独立地设计和实现一个数据仓库解决方案，提升我的专业技能，在职业发展道路上更进一步。我期待这本书能够成为我学习数据仓库和 Analysis Services 的重要参考，并且能够在我的实际工作中发挥巨大的作用，帮助我解决各种数据分析的挑战。

我一直认为，要真正掌握一项技术，就必须将其理论与实践相结合。而《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，正是秉持着这样的理念。我作为一名数据分析领域的从业者，深知数据仓库在企业决策中的重要作用，以及 Analysis Services 在实现多维度、高性能数据分析上的价值。然而，在实际工作中，我常常会遇到各种各样的问题，例如如何设计一个高效的数据仓库架构，如何进行复杂的数据抽取和转换，以及如何利用 Analysis Services 进行深度的数据挖掘。市面上关于数据仓库和 Analysis Services 的书籍不少，但很多都过于理论化，或者操作步骤不够详细，难以让我完全理解和掌握。《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，从它的标题就可以看出，它将 SQL Server 2000 这个强大的平台与数据仓库和 Analysis Services 紧密结合，这正是我一直在寻找的。我非常期待书中能够详细地讲解数据仓库的设计原则，例如维度建模理论，并结合 SQL Server 2000 的实际操作，演示如何实现这些模型。ETL 过程的设计和实现也是我非常关注的，我希望书中能够提供清晰的步骤和实用的技巧，帮助我高效地处理海量数据，确保数据仓库的准确性和一致性。Analysis Services 的部分，我更是充满了期待，希望能够深入学习 OLAP 多维数据集的创建、度量值和维度的设计，以及如何利用 MDX 语言进行灵活、强大的数据查询和分析。这本书，在我看来，将是我在数据仓库和 Analysis Services 领域深入学习的重要指引。

我一直对数据驱动的决策过程非常感兴趣，而《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，正好契合了我想要深入了解的方向。作为一名在数据分析领域有一定经验的人员，我深知数据仓库在整合、存储和管理海量数据方面的关键作用，以及 Analysis Services 在实现多维度、灵活数据分析上的强大能力。然而，在实际操作中，我常常会遇到一些瓶颈，例如如何有效地设计数据仓库的结构，如何处理复杂的数据转换和加载过程，以及如何利用 Analysis Services 编写高效的 MDX 查询。市面上的书籍很多，但真正能够系统地讲解并提供详实操作指南的并不多见。《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，正是以 SQL Server 2000 这个经典平台为载体，清晰地阐述了数据仓库和 Analysis Services 的构建与应用。我特别期待书中能够详细介绍数据仓库的维度建模理论，以及如何在 SQL Server 2000 中实现星型模型和雪花模型，并给出具体的实现步骤。ETL 过程的设计和实现也是我非常看重的一部分，我希望书中能够提供关于如何有效地抽取、转换和加载数据的详细指导，以确保数据仓库的准确性和一致性。Analysis Services 的部分，我更是充满了期待，希望能够学习如何创建和管理多维数据集，如何设计度量值和维度，以及如何利用 MDX 语言进行各种复杂的查询和分析。这本书，在我看来，将是指导我解决实际数据分析难题，提升我在这方面专业技能的重要参考。

我对《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书寄予厚望。在当今数据驱动的商业环境中，构建一个高效的数据仓库并能够从中提取有价值的洞察，是企业成功的关键。我作为一名数据分析师，深切体会到掌握先进的数据仓库技术和 Analysis Services 的重要性。然而，在实际工作中，我常常会遇到一些技术上的瓶颈，例如如何设计一个最优的数据仓库模型，如何处理海量数据的 ETL 过程，以及如何熟练运用 Analysis Services 进行复杂的数据分析。市面上关于数据仓库和 Analysis Services 的书籍不少，但真正能够兼顾理论深度和实践指导的书籍却不多。这本书，以 SQL Server 2000 这个经典平台为载体，清晰地描绘了构建数据仓库和进行 Analysis Services 分析的完整路径。我特别希望书中能够详细讲解数据仓库的维度建模理论，包括星型模型和雪花模型的优缺点，以及如何在 SQL Server 2000 中有效地实现这些模型。ETL 过程的设计和实现也是我非常关注的，我希望书中能够提供清晰的步骤和实用的技巧，帮助我高效地处理海量数据，确保数据仓库的准确性和一致性。Analysis Services 的部分，我更是充满了期待，希望能学习如何创建和管理 OLAP 多维数据集，如何设计度量值和维度，以及如何利用 MDX 语言进行灵活、强大的数据查询和分析。这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是通往数据分析精通之路的一张宝贵地图。

翻开《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，我首先被其严谨的结构和内容的广度所震撼。作为一个在数据分析行业摸索了多年的技术人员，我深知数据仓库和 Analysis Services 在构建企业级商业智能系统中的核心地位。过去，我常常在实际操作中遇到各种各样的问题，例如如何设计一个高效的数据仓库模型，如何进行复杂的数据抽取和转换，以及如何利用 Analysis Services 进行深入的数据挖掘。很多时候，我只能通过零散的文档和网络搜索来寻找解决方案，这不仅耗时耗力，而且往往难以形成系统性的认知。《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，从它的标题就可以看出，它将 SQL Server 2000 这个强大的平台与数据仓库和 Analysis Services 这两大核心技术紧密结合，这正是我一直在寻找的。我非常期待书中能够详细地讲解数据仓库的设计原则，例如维度建模的理论，以及如何在 SQL Server 2000 中实现这些模型。我也希望能够看到关于 ETL 过程的详细介绍，包括如何从不同的数据源抽取数据，如何进行数据的清洗、转换和加载，以及如何保证数据的质量和一致性。Analysis Services 的部分，我更是充满期待，希望能够深入学习 OLAP 多维数据集的设计、度量值和维度的创建，以及如何利用 MDX 语言进行灵活的数据查询和分析。这本书，在我看来，不仅仅是一本技术指南，更是一份能够帮助我系统梳理知识、解决实际问题、提升专业技能的宝贵财富。我希望能通过阅读此书，真正掌握构建和运用数据仓库及 Analysis Services 的能力，为企业的决策提供更精准、更强大的数据支持。

初次拿到这本《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》，我便被其厚重的体量和清晰的排版所吸引。我从事数据分析工作已有数年，期间也陆陆续续接触过一些数据仓库的理论知识，但总觉得实践起来总是差那么一点火候。市面上相关的书籍不少，但大多过于理论化，或者侧重于某个孤立的模块，很难形成一个完整的体系。《SQL Server 2000 数据仓库与 Analysis Services》这本书，从标题上就明确了其核心内容，即如何利用 Microsoft SQL Server 2000 这一强大的平台，构建高效的数据仓库，并通过 Analysis Services 实现数据的多维度分析。我尤其看重的是它能够将数据仓库的设计、构建、ETL（抽取、转换、加载）过程，以及最终的 OLAP（联机分析处理）建模和查询，一站式地呈现在读者面前。我希望通过阅读此书，能够系统地梳理我在数据仓库实践中的知识盲点，掌握从底层数据抽取到上层报表呈现的完整流程，并且能够熟练运用 Analysis Services 进行复杂的数据挖掘和商业智能分析，从而为我的工作带来质的飞跃，解决实际工作中遇到的那些棘手的数据难题，让数据的价值得到充分释放。这本书，在我看来，不仅仅是一本技术手册，更像是一座连接理论与实践的桥梁，我迫切地期待着能够在这座桥梁上，找到通往数据分析精通之路的指引。我尤其期待书中能够详细阐述数据仓库的维度建模理论，例如星型模型和雪花模型，并结合 SQL Server 2000 的实际操作，演示如何设计和实现这些模型，同时，ETL 的部分也是我非常关注的，特别是如何高效地处理海量数据，进行数据清洗、转换和整合，以确保数据仓库的准确性和一致性。Analysis Services 的部分，我希望能看到关于 OLAP 多维数据集的创建、度量值和维度的设计，以及 MDX（多维表达式）语言的应用，能够让我写出更灵活、更强大的查询语句，从而满足各种复杂的分析需求。