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• 通過完整項目案例，客戶將學會數據倉庫設計和實施的標準方法
• 客戶將學會如何分析問題，如何快速開發本行業的數據倉庫項目
• 客戶將學會解決數據倉庫實施過程中所遇到的重點和難點問題
• 通過動手實驗，客戶將學會微軟商業智能相關工具的操作使用
• 客戶將學習最新數據倉庫和商業智能領域的前沿技術
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  數據倉庫基礎知識 數據倉庫概覽 數據倉庫組織原理 數據倉庫三級數據模型 數據倉庫的建模 數據倉庫的元數據定義 數據倉庫的數據轉儲 數據集成與變換 數據規約 數據倉庫設計流程 數據倉庫的訪問 數據倉庫的擴展 數據倉庫多維建模方法 星型模型 雪花型模型 如何從商業應用中標識事實表和它們的屬性 如何從商業應用中標識維表和它們的屬性 兩種建模方法與第三范式比較 星型模式 (Star-Schema)的特點和它們在數據倉庫系統中的適用場合 構建多維 數據庫 創建多維數據庫 定義數據源 定義數據源視圖 創建維度 創建多維數據集 設置量度組成員 高級應用 統一維度模型（UDM） 定義業務實體 定義業務邏輯 定義計算成員 UDM高級應用 MDX語言 MDX概念 MDX語法結構 MDX的查詢功能 使用MDX定制商務邏輯 MDX復雜案例分析 MDX與權限管理 MDX高級應用 OLAP的聚合方式 ROLAP聚合方式 MOLAP聚合方式 HOLAP聚合方式 OLAP高級應用 專數據倉庫的海量數據優化部分 海量數據的特點 什么是海量數據 海量數據的特點 海量數據與行業應用 16種海量數據優化方法詳解 海量數據分區處理 使用中間表和臨時表 分批次處理 建立廣泛的索引 建立緩存機制 使用文本和二進制格式進行處理 定制強大的清洗規則和出錯處理機制 建立視圖或者物化視圖 其他優化方法 數據倉庫中海量數據的處理方式 數據倉庫中的海量數據特點 數據倉庫中的海量數據的處理方式 分布式數據倉庫的特點及應用 海量數據高級應用 大型項目中海量數據的優化案例分析 使用海量數據優化工具 數據倉庫的性能調優技巧?

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