SQLServer 2005开发与商业智能培训大纲
SQLServer 2005开发与商业智能
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: 30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
课程大纲:
专题一:数据仓库基础知识
内容一:BI的架构
1.BI体系介绍
2.ETL介绍
3.多维数据库介绍
4.前端展现介绍
5.数据挖掘介绍
内容二: SQL Server 2005BI工具介绍
1.ETL工具---SSIS介绍
2.OLAP工具---SSAS介绍
3.报表工具---SSRS介绍
4.数据挖掘工具---SSAS中的挖掘模型
内容三、BI在行业中的应用
1、现代企业BI需求概述
2、互联网行业案例分析
3、生产制造行业案例研究
4、医药行业案例分析
5、BI系统数据更新与维护
备注:介绍数据仓库基本概念,BI体系结构,以及SQL Server 2005 BI工具介绍及其用途。
专题二:ETL设计
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
专题三: 构建多维数据
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
备注: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。
专题四:前端报表展现分析
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
备注: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。
专题五:数据挖掘模型介绍
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
备注: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。