入学基础:
   1、有一定的数据库设计、开发(使用、维护)经验
   2、熟悉SQL(关系型数据库的结构化查询语言)
   3、了解所在企业系统的一般应用需求
   培训目标:
   1、全面掌握微软新一代业务智能平台(SQL Server 2005及其相关 服务组件)
   2、理解BI系统的组成原理
   3、掌握BI系统的通用设计方法
   4、掌握SQL Server 2005 BI平台的体系结构
   5、掌握SQL Server 2005 BI平台实现业务智能化的核心方法
   6、学习SQL Server 2005 BI平台功能扩展的应用背景和主要途径
   7、学习SQL Server 2005 BI平台持续、有效保证业务智能化的原则与技巧
   8、了解SQL Server 2005数据挖掘平台及其实际应用
   培训课时: 12课时
   使用软件:SQL Server 2005集成服务(SSIS)、分析服务(SSAS)、报表服务(SSRS)
    动手实验:
   1、自顶向下设计多维数据库
   2、通过SSIS完成数据抽取、转换,并加载企业数据仓库
   3、实现第一个SSAS多维数据库
   4、利用多维表达式(MDX)及其查询提升业务分析能力
   5、通过SSRS设计、管理多维分析报表
   6、案例:SQL Server 2005 商业智能平台如何提升现代商业企业分析决策能力

专题一:ETL设计
(第一天上午)

授课内容
备注
内容一、SSIS 简介
1、控制流介绍
2、数据流介绍
3、事件处理
4、包浏览器

内容二、控制流组件详解
1、循环容器
2、执行SQL任务
3、文件系统任务
4、执行进程任务
5、执行DTS2000包任务
6、脚本任务
7、发送邮件任务

内容三:数据流任务:
1、条件拆分
2、数据转换
3、派生列
4、排序
5、缓慢变化维度
6、合并联接
7、分播
8、查找和模糊查找
9、分组和模糊分组

内容四:创建SSIS包
1、创建控制流任务
2、创建数据流任务
3、使用数据源和数据源视图
4、使用变量
5、使用约束
6、使用表达式
7、使用连接管理器

内容五:管理SSIS包
1、使用日志功能
2、使用配置文件
3、使用检查点
4、使用安全性设置

内容六:监视和优化SSIS包
1、使用数据查看器
2、使用包浏览器
3、SSIS包的性能优化

内容七:SSIS包的安装和部署
1、SSIS包的配置
2、SSIS包的安装
3、SSIS包的部署

内容八:SSIS包程序设计

1、创建SSIS包自定义组件
2、程序调用SSIS包

ETL相关概念,SSIS功能,组件详解和包的安装、配置、管理、部署和二次开发等。
     

专题二:
构建多维数据库
(第一天下午)

授课内容
备注

内容一:创建多维数据库
1、定义数据源
2、定义数据源视图
3、创建维度
4、创建多维数据集
5、设置量度组成员

内容二:统一维度模型(UDM)
1、定义业务实体
2、定义业务逻辑
3、定义计算成员

内容三:SSAS高级特性
1、维度层次
2、货币转换
3、本地化
4、使用文件夹
5、透视
6、使用Action
7、使用Writeback实现可交互cube
8、关键性能指标(KPI)

内容四:MDX语言
1、MDX概念
2、MDX语法结构
3、MDX的查询功能
4、使用MDX定制商务逻辑
5、MDX复杂案例分析
6、MDX与权限管理

内容五:分析服务的可扩展设计
1、针对VLDB的分区设计、存储设计等
2、AMO介绍
3、XMLA介绍

SSAS相关概念,功能介绍,以及如何搭建cube和SSAS的高级特性、技巧等。
 
专题三:
前端报表展现分析
(第二天上午
授课内容
备注
  内容一:使用Report Model开发报表
1、Report Model介绍
2、创建数据源
3、使用报表控件
4、使用参数
5、使用级连报表

内容二:使用Report Builder开发报表
1、Report Model介绍
2、创建数据源
3、使用向导
4、使用参数

内容三:报表管理
1、权限管理
2、角色定义
3、报表配置

内容四:报表分发和定制
1、报表分发
2、报表定制

内容五:报表服务整合
1、与Microsoft SharePoint Portal Server的整合
2、与ProClarity的整合
3、与Office System等的整合

SSRS功能介绍,Report Model,Report Builder等的开发使用,SSRS与第三方软件的比较及集成等。
     
专题四:
数据挖掘模型介绍
(第二天下午)
授课内容
备注
  内容一:SQL Server 2005中九种新型数据
挖掘算法模型

1、 九种挖掘算法模型应用的背景
2、 决策树算法与模型设计
3、 聚类算法与模型设计
4、 关联规则算法与模型设计
5、 贝叶斯算法与模型设计
6、 时间序列算法与模型设计
7、 其他挖掘算法与模型设计

内容二:常用挖掘模型详解
1、决策树算法详解及工具实现
2、聚类算法详解及工具实现
3、关联规则算法详解及工具实现
4、贝叶斯算法详解及工具实现
5、时间序列算法详解及工具实现
6、数据挖掘模型评估

内容三:DMX语言
1、DMX语法结构
2、使用DMX将挖掘结果导出
3、使用DMX进行参数设置

内容四:挖掘模型与SSIS的整合
1、数据挖掘查询任务
2、数据挖掘模型训练任务
3、SSAS处理任务中的挖掘模型处理

内容五:基于挖掘模型的二次开发
1、CS结构的开发
2、BS结构的开发

SQL Server 2005中9种挖掘算法介绍,数据挖掘模型介绍和关键挖掘模型详细功能介绍和工具实现。
 

转载于:https://www.cnblogs.com/GeneralXU/archive/2008/09/09/1287276.html

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