数据仓库工具箱(第3版)

数据仓库工具箱(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

Ralph Kimball是Kimball集团的创建者。从20世纪80年代中期以来,他一直是数据仓库和商业智能行业维度建模方法的思想开拓者。大量IT专业人士接受过其教育。自1996年以来,由他及其同事们所撰写的工具箱系列书籍一直是最受读者青睐的书籍。Ralph Kimball曾就职于Metaphor并建立了Red Brick系统,他在施乐Palo Alto研究中心(PARC)工作期间,与他人一起共同发明了星型工作站,这是首个利用视窗、图标和鼠标的商业产品。Ralph Kimball毕业于斯坦福大学电子工程系并获得博士学位。

Margy Ross是Kimball集团总裁。自1982年以来,她主要关注数据仓库和商业智能,强调业务需求和维度建模的重要性。与Ralph Kimball一样,Margy Ross也为许多学生讲授过维度设计最佳实践,她与Ralph Kimball合作,共同撰写了5本工具箱序列书籍。Margy Ross曾工作于Metaphor并与他人共同创立了DecisionWorks咨询公司。她毕业于美国西北大学工业工程系并获得硕士学位。

出版者:清华大学出版社
作者:Ralph Kimball
出品人:
页数:408
译者:王念滨
出版时间:2015-1-10
价格:69.80元
装帧:平装
isbn号码:9787302385530
丛书系列:大数据应用与技术丛书
图书标签:
  • 数据仓库 
  • 数据仓库建模 
  • 大数据 
  • BI 
  • 数据库 
  • 计算机 
  • 数据挖掘 
  • 数据 
  •  
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随着The Data Warehouse Toolkit(1996)第1版的出版发行,Ralph Kimball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、模式和最佳实践的权威资源。

这本《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》汇集了到目前为止最全面的维度建模技术。本书采用新的思路和最佳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。

《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》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。

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

◆ 大数据分析的最佳实践

◆ 与业务参与方合作、交互设计会议的指南

◆ 有关Kimball DW/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

具体描述

读后感

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原版力荐,中文版你懂的 去掉一个最低分,去掉一个最高分,最后得分0分 必须吐槽,这么重要的数据仓库建设方面的内容,有很多的数据仓库建模方面的知识,就被谭老师翻译成这样了,让国人怎么看啊,google翻译啊有木有?看了两段就看不下去了,专业术语不要直接翻译过来好不好?...  

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学Kimball系数仓就认这三本书: 1)第一本:当然就是这本啦,建议看英文版,2013年出版,中英文版均已绝版。 2)第二本:《Star Schema完全参考手册》,专讲星型模型,作者Christopher Adamson,仍旧建议看原版,2010年出版,中文版已绝版,当初不知道还有中文版,高价去美亚买...  

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前几章理论的东西太多了,问题是中文版的翻译真是太差了,句子都不通顺,谁能告诉我,这句话是什么意思 ‘也许您一直期望粒度由对事实表主键的传统生命描述’。。。翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差 翻译差  

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9.5.1 采用刚刚描述的专家表方法。 我晕了,这啥意思,看原文,原来是 采用刚刚描述的支架表方法。 专家?支架?大悟,原来作者用的是拼音输入法! 字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字...  

用户评价

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kimball维度建模第三版,英文初版1996年,二版1998年,三版2015年。kimball是本书作者,也是kimball集团的创始人。第三版共21章其中14章是14个行业的建模案例。

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翻译有点烂。。。

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数据仓库发展至今,由于存储成本的大幅降低,冗余的维度信息大量存在于事实表中,已使事实表不再满足第三范式,大大提高了查询效率。 由于维度和事实可以相互转化,实际上任何事实甚至无事实都可以被加工成维度。

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翻译有点烂。。。

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数据仓库设计全流程,对于我来说,只是走马观花地过了一遍大略。有一些值得注意的点“要控制住规范化的欲望,因为得不偿失” “维度建模要基于最细粒度的事实”

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