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       1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)?！詈细駥W(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升職業(yè)資質(zhì)。專(zhuān)注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書(shū)受到廣泛認(rèn)可。

• 培訓(xùn)特色
  本次課程將介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能技術(shù)的基本理論和體系架構(gòu)，通過(guò)大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能項(xiàng)目案例闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能項(xiàng)目的實(shí)施過(guò)程和方法。通過(guò)實(shí)際應(yīng)用案例介紹多維數(shù)據(jù)模型、粒度、立方體及元數(shù)據(jù)等重要概念。詳細(xì)講解構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能體系的核心方法和技術(shù)，并模擬搭建基本的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能環(huán)境。熟悉主流數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能廠商及了解相關(guān)軟件產(chǎn)品的操作和使用。
  1、培訓(xùn)過(guò)程中將以大型項(xiàng)目案例為背景，逐步講解整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)過(guò)程和實(shí)施方法
  2、課程將以深入淺出的案例讓學(xué)員輕松掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)技術(shù)
  3、課程的重點(diǎn)是項(xiàng)目實(shí)施，將深入探討數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的實(shí)施問(wèn)題，逐一解決
• 目標(biāo)收益
  1、通過(guò)完整項(xiàng)目案例，客戶將學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和實(shí)施的標(biāo)準(zhǔn)方法
  2、客戶將學(xué)會(huì)如何分析問(wèn)題，如何快速開(kāi)發(fā)本行業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目
  3、客戶將學(xué)會(huì)解決數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施過(guò)程中所遇到的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題
  4、 通過(guò)動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，客戶將學(xué)會(huì)微軟商業(yè)智能相關(guān)工具的操作使用
  5、客戶將學(xué)習(xí)最新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)
• 主題 內(nèi)容
  專(zhuān)題一：
  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)
• 內(nèi)容一：BI的架構(gòu)
  1、BI體系介紹
  2、ETL介紹
  3、多維數(shù)據(jù)庫(kù)介紹
  4、前端展現(xiàn)介紹
  5、數(shù)據(jù)挖掘介紹
• 內(nèi)容二： SQL Server 2005 BI工具介紹
  1、ETL工具---SSIS介紹
  2、OLAP工具---SSAS介紹
  3、報(bào)表工具---SSRS介紹
  4、數(shù)據(jù)挖掘工具---SSAS中的挖掘模型
• 內(nèi)容三、BI在行業(yè)中的應(yīng)用
  1、現(xiàn)代企業(yè)BI需求概述
  2、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)案例分析
  3、生產(chǎn)制造行業(yè)案例研究
  4、醫(yī)藥行業(yè)案例分析
  5、BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新與維護(hù)
• 專(zhuān)題二：
  ETL設(shè)計(jì)部分
• 內(nèi)容一、SSIS 簡(jiǎn)介
  1、控制流介紹
  2、數(shù)據(jù)流介紹
  3、事件處理
  4、包瀏覽器
• 內(nèi)容二、控制流任務(wù)組件詳解
  1、循環(huán)容器
  2、執(zhí)行SQL任務(wù)
  3、文件系統(tǒng)任務(wù)
  4、執(zhí)行進(jìn)程任務(wù)
  5、執(zhí)行DTS2000包任務(wù)
  6、腳本任務(wù)
  7、發(fā)送郵件任務(wù)
• 內(nèi)容三：數(shù)據(jù)流任務(wù)組件詳解
  1、條件拆分
  2、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  3、派生列
  4、排序
  5、緩慢變化維度
  6、合并聯(lián)接
  7、分播
  8、查找和模糊查找
  9、分組和模糊分組
• 內(nèi)容四：創(chuàng)建SSIS包
  1、創(chuàng)建控制流任務(wù)
  2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)流任務(wù)
  3、使用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)源視圖
  4、使用變量
  5、使用約束
  6、使用表達(dá)式
  7、使用連接管理器
• 內(nèi)容五：管理SSIS包
  1、使用日志功能
  2、使用配置文件
  3、使用檢查點(diǎn)
  4、使用安全性設(shè)置
• 內(nèi)容六：監(jiān)視和優(yōu)化SSIS包
  1、使用數(shù)據(jù)查看器
  2、使用包瀏覽器
  3、SSIS包的性能優(yōu)化
• 專(zhuān)題三：
  海量數(shù)據(jù)優(yōu)化部分
• 內(nèi)容一：海量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
  1、什么是海量數(shù)據(jù)
  2、海量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
  3、海量數(shù)據(jù)與行業(yè)應(yīng)用
• 內(nèi)容二：16種海量數(shù)據(jù)優(yōu)化方法詳解
  1、海量數(shù)據(jù)分區(qū)處理
  2、使用中間表和臨時(shí)表
  3、分批次處理
  4、建立廣泛的索引
  5、建立緩存機(jī)制
  6、使用文本和二進(jìn)制格式進(jìn)行處理
  7、定制強(qiáng)大的清洗規(guī)則和出錯(cuò)處理機(jī)制
  8、建立視圖或者物化視圖
  9、其他優(yōu)化方法
• 內(nèi)容三：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中海量數(shù)據(jù)的處理方式
  1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)特點(diǎn)
  2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)的處理方式
  3、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)及應(yīng)用
• 內(nèi)容四：海量數(shù)據(jù)高級(jí)應(yīng)用
  1、大型項(xiàng)目中海量數(shù)據(jù)的優(yōu)化案例分析
  2、使用海量數(shù)據(jù)優(yōu)化工具
  3、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能調(diào)優(yōu)技巧
• 專(zhuān)題四：
  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目案例分析
• 內(nèi)容一：Novartis大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目
  1、項(xiàng)目介紹
  2、復(fù)雜多系統(tǒng)多數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)
  3、ODS的使用
  4、整體項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)
  5、ETL流程設(shè)計(jì)
  6、緩慢變化維度的使用
  7、MDM的使用與元數(shù)據(jù)管理
  8、抽取策略的制定
  9、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更新技巧
• 內(nèi)容二：Search Funnel數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)
  1、項(xiàng)目介紹
  2、項(xiàng)目中的海量數(shù)據(jù)
  3、ETL流程中的程序設(shè)計(jì)
  4、如何設(shè)計(jì)抽取策略
• 內(nèi)容三：AdventureWorks數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)流程詳解
  1、案例介紹
  2、ETL流程詳解
  3、SSAS流程詳解
  4、SSRS流程詳解
• 專(zhuān)題五：
  構(gòu)建多維數(shù)據(jù)庫(kù)
• 內(nèi)容一：創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)庫(kù)
  1、定義數(shù)據(jù)源
  2、定義數(shù)據(jù)源視圖
  3、創(chuàng)建維度
  4、創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集
  5、設(shè)置量度組成員
• 內(nèi)容二：統(tǒng)一維度模型（UDM）
  1、定義業(yè)務(wù)實(shí)體
  2、定義業(yè)務(wù)邏輯
  3、定義計(jì)算成員
• 內(nèi)容三：MDX語(yǔ)言
  1、MDX概念
  2、MDX語(yǔ)法結(jié)構(gòu)
  3、MDX的查詢功能
  4、使用MDX定制商務(wù)邏輯
  5、MDX復(fù)雜案例分析
  6、MDX與權(quán)限管理
• 內(nèi)容四：OLAP的聚合方式
  1、ROLAP聚合方式
  2、MOLAP聚合方式
  3、HOLAP聚合方式
• 內(nèi)容五：SSAS高級(jí)特性
  1、維度層次
  2、貨幣轉(zhuǎn)換
  3、本地化
  4、使用文件夾
  5、透視
  6、使用Action
  7、關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）
• 專(zhuān)題六：
  前端報(bào)表展現(xiàn)分析
• 內(nèi)容一：使用Report Model開(kāi)發(fā)報(bào)表
  1、Report Model介紹
  2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)源
  3、使用報(bào)表控件
  4、使用參數(shù)
  5、使用級(jí)連報(bào)表
• 內(nèi)容二：使用Report Builder開(kāi)發(fā)報(bào)表
  1、Report Builder介紹
  2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)源
  3、使用向?qū)?
  4、使用參數(shù)
• 內(nèi)容三：使用二維表數(shù)據(jù)源設(shè)計(jì)報(bào)表
  1、數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)
  2、設(shè)計(jì)報(bào)表
  3、根據(jù)數(shù)據(jù)源更新報(bào)表
• 內(nèi)容四：報(bào)表管理
  1、權(quán)限管理
  2、角色定義
  3、報(bào)表配置
• 內(nèi)容五：報(bào)表分發(fā)和定制
  1、報(bào)表分發(fā)
  2、報(bào)表定制
• 內(nèi)容六：使用ProClarity開(kāi)發(fā)報(bào)表
  1、ProClarity功能介紹
  2、使用ProClarity開(kāi)發(fā)報(bào)表
  3、ProClarity報(bào)表管理
• 專(zhuān)題七：
  數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
• 內(nèi)容一：SQL Server 2005中九種新型數(shù)據(jù)挖掘算法模型
  1、 九種挖掘算法模型應(yīng)用的背景
  2、 決策樹(shù)算法與模型設(shè)計(jì)
  3、 聚類(lèi)算法與模型設(shè)計(jì)
  4、 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與模型設(shè)計(jì)
  5、 貝葉斯算法與模型設(shè)計(jì)
  6、 時(shí)間序列算法與模型設(shè)計(jì)
  7、 其他挖掘算法與模型設(shè)計(jì)
• 內(nèi)容二：常用挖掘模型詳解
  1、決策樹(shù)算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
  2、聚類(lèi)算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
  3、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
  4、貝葉斯算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
  5、時(shí)間序列算法詳解及工具實(shí)現(xiàn)
  6、數(shù)據(jù)挖掘模型評(píng)估
• 內(nèi)容三：DMX語(yǔ)言
  1、DMX語(yǔ)法結(jié)構(gòu)
  2、使用DMX將挖掘結(jié)果導(dǎo)出
  3、使用DMX進(jìn)行參數(shù)設(shè)置
• 內(nèi)容四：挖掘模型與SSIS的整合
  1、數(shù)據(jù)挖掘查詢?nèi)蝿?wù)
  2、數(shù)據(jù)挖掘模型訓(xùn)練任務(wù)
  3、SSAS處理任務(wù)中的挖掘模型處理
  內(nèi)容五：基于挖掘模型的二次開(kāi)發(fā)
  1、CS結(jié)構(gòu)的開(kāi)發(fā)
  2、BS結(jié)構(gòu)的開(kāi)發(fā)