《BI那点儿事—数据的艺术》目录索引
原创·《BI那点儿事—数据的艺术》教程免费发布
各位园友,大家好,我是Bobby,在学习BI和开发的项目的过程中有一些感悟和想法,整理和编写了一些学习资料,本来只是内部学习使用,但为了方便更多的BI开发者,推动BI企业级应用开发,决定整理成一部教程,并在网络上免费发布该教程,希望为BI时代贡献绵薄之力!
本教程是由Bobby参考官方文档,综合市面相关书籍,经过充分的吸收消化,结合开发实践的而创作的一部原创作品,为了本教程及早与广大读者同仁见面、分享,特采用定稿一部分就发布一部分的连载方式发布。园友可以在本博客获取最新内容。



【原创·教程·连载】《BI那点儿事—数据的艺术》目录索引
- 《BI那点儿事》SQL Server 2008体系架构
- 《BI那点儿事》OLTP和OLAP
- 《BI那点儿事》常用BI术语——关键绩效指标
- 《BI那点儿事》META DATA(元数据)
- 《BI那点儿事—数据的艺术》理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表
- 《BI那点儿事》数据仓库建模:星型模式、雪片模式
- 《BI那点儿事》Cube的存储
- 《BI那点儿事》ETL中的关键技术
- 《BI那点儿事》BI解决方案中使用的查询语言——MDX
- 《BI那点儿事》BI解决方案中使用的查询语言——DMX
- 《BI那点儿事》BI解决方案中使用的查询语言——XMLA
- 《BI那点儿事》BI解决方案中使用的查询语言——RDL
【原创·连载】微软BI项目笔记连载
本系列文章主要是结合实际项目,加上自己的总结,整理出来的一系列项目笔记,涉及微软SQL Server2008中商务智能开发中的SSAS、SSIS模块
Integration Services 转换
商业智能转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——渐变维度转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——模糊分组转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——模糊查找转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——字词提取转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——字词查找转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——数据挖掘查询转换
行转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——字符映射表
- 《BI那点儿事》数据流转换——复制列转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——数据转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——派生列
- 《BI那点儿事》数据流转换——导入列、导出列
- 《BI那点儿事》数据流转换——脚本组件
- 《BI那点儿事》数据流转换——OLE DB 命令转换
行集转换
拆分和联接转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——条件性拆分
- 《BI那点儿事》数据流转换——多播、Union All、合并、合并联接
- 《BI那点儿事》数据流转换——查找转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——缓存转换
审核转换
- 《BI那点儿事》数据流转换——审核
- 《BI那点儿事》数据流转换——行计数转换
自定义转换
商务智能与数据挖掘应用
- 《BI那点儿事》数据挖掘初探
- 《BI那点儿事》数据挖掘的主要方法
- 《BI那点儿事》浅析十三种常用的数据挖掘的技术
- 《BI那点儿事》数据挖掘与相关领域的关系
- 《BI那点儿事》Microsoft 关联算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 聚类分析算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 聚类分析算法——三国人物身份划分
- 《BI那点儿事》Microsoft 决策树算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 决策树算法——找出三国武将特性分布,献给广大的三国爱好者们
- 《BI那点儿事》Microsoft 线性回归算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 逻辑回归算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 逻辑回归算法——预测股票的涨跌
- 《BI那点儿事》Microsoft Naive Bayes 算法
- 《BI那点儿事》Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分
- 《BI那点儿事》Microsoft 神经网络算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 顺序分析和聚类分析算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 时序算法
- 《BI那点儿事》Microsoft 时序算法——验证神奇的斐波那契数列
- 《BI那点儿事》数据挖掘各类算法——准确性验证
SSRS图表和仪表
- 《BI那点儿事》SSRS图表和仪表——雷达图分析三国超一流谋士、统帅数据(图文并茂)
- SSRS图表和仪表——K线图
- SSRS图表和仪表——气泡图
三国数据分析系列
献给广大的三国爱好者们,希望喜欢三国的朋友一起讨论,加深对传奇三国时代的了解
- 《BI那点儿事》Microsoft 决策树算法——找出三国武将特性分布,献给广大的三国爱好者们
- 《BI那点儿事》SSRS图表和仪表——雷达图分析三国超一流谋士、统帅数据(图文并茂)
- 《BI那点儿事》三国数据分析系列——蜀汉五虎上将与魏五子良将武力分析,绝对的经典分析
- 《BI那点儿事》Microsoft 聚类分析算法——三国人物身份划分
- 《BI那点儿事》Microsoft Naive Bayes 算法——三国人物身份划分
- 《BI那点儿事》三国人物智力分布状态分析
- 《BI那点儿事》运用标准计分和离差——分析三国超一流统帅综合实力排名 绝对客观,数据说话
- 《BI那点儿事》Microsoft 神经网络算法
- 《BI那点儿事》双变量的相关分析——相关系数
《BI那点儿事—数据的艺术》目录索引的更多相关文章
- 《BI那点儿事—数据的艺术》理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表
事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth U ...
- Vertica增加一个数据存储的目录
Vertica增加一个数据存储的目录 操作语法为: ADD_LOCATION ( 'path' , [ 'node' , 'usage', 'location_label' ] ) 各节点添加目录,并 ...
- Power BI 的数据源及数据刷新
Power BI 目前可以连接超过100种数据源,包含常见的各种数据库,文件,数据仓库,云等等. 不同的数据源支持不同的连接方式,通常来讲,Power BI 支持两种数据连接方式: 导入(import ...
- rsync+inotify实时数据同步多目录实战
rsync+inotify实时数据同步多目录实战 inotify配置是建立在rsync服务基础上的配置过程 操作系统 主机名 网卡eth0 默认网关 用途 root@58server1 1 ...
- rsync+inotify实时数据同步单目录实战
rsync+inotify实时数据同步单目录实战 rsync+inotify实时数据同步单目录实战 inotify是一个强大的.细粒度的.异步的文件系统事件监控机制,linux内核从2.6.13起 ...
- 【无私分享:ASP.NET CORE 项目实战】目录索引
简介 首先,我们的 [无私分享:从入门到精通ASP.NET MVC] 系列已经接近尾声,希望大家在这个过程中学到了一些思路和方法,而不仅仅是源码. 因为是第一次写博客,我感觉还是比较混乱的,其中 ...
- 如何通过倾斜摄影数据手动配置s3c索引文件?
如何通过倾斜摄影数据手动配置s3c索引文件? 大家知道,倾斜摄影数据最常见的是OSGB格式,并且是由一个一个的Tile分级文件夹构成的Data文件夹.结构一般如下图所示: 那么,如何才能把模型的各个瓦 ...
- 【转】apache kafka技术分享系列(目录索引)
转自: http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/39499283 估计大神会不定期更新,所以还是访问这个链接看最新的目录list比较好 apa ...
- java~springboot~目录索引
回到占占推荐博客索引 最近写了不过关于java,spring,微服务的相关文章,今天把它整理一下,方便大家学习与参考. java~springboot~目录索引 Java~关于开发工具和包包 Java ...
随机推荐
- python fabric install
1,install setuptools 2,install pip 3,install pycrpto 4,install paramiko 5,install fabric
- 【转】SQL Server中的事务与锁
SQL Server中的事务与锁 了解事务和锁 事务:保持逻辑数据一致性与可恢复性,必不可少的利器. 锁:多用户访问同一数据库资源时,对访问的先后次序权限管理的一种机制,没有他事务或许将会一塌糊涂 ...
- 通过Chrome浏览器检测和优化页面
1.访问(http://www.cnblogs.com/viaiu/) 2.点击F12 前两步就在扯淡 3.点击Audits标签,进入测试界面 4.点击按钮开始检测 5.如下图可以进行页面加载资源的详 ...
- web前端基础知识 - Django进阶
1. 路由系统 1.1 单一路由对应 url(r'^index$', views.index), 1.2 基于正则的路由 url(r'^index/(\d*)', views.index), url( ...
- paper 116:自然图像抠图/视频抠像技术梳理(image matting, video matting)
1. Bayesian Matting, Chuang, CVPR 2001.http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/paper ...
- Java多线程开发系列之四:玩转多线程(线程的控制1)
在前文中我们已经学习了:线程的基本情况.如何创建多线程.线程的生命周期.利用已有知识我们已经可以写出如何利用多线程处理大量任务这样简单的程序.但是当应用场景复杂时,我们还需要从管理控制入手,更好的操纵 ...
- mybatis-java1234一
一,简单增删改代码实现 package com.mybatis.mapper; import java.util.List; import com.mybatis.model.Student; pub ...
- caffe学习笔记(一),ubuntu14.04+GPU (用Pascal VOC2007训练数据,并测试)
把源代码跑起来了,将实验过程记录如下,用于新手入门. 今天和师兄师姐才跑通,来分享下心得.(预训练网络:ImageNet_model,训练集:PASCAL VOC2007, GPU) 首先,整个tra ...
- 【转】Python练习,网络爬虫框架Scrapy
一.概述 下图显示了Scrapy的大体架构,其中包含了它的主要组件及系统的数据处理流程(绿色箭头所示).下面就来一个个解释每个组件的作用及数据的处理过程. 二.组件 1.Scrapy Engine(S ...
- ruby调试/练习时的小技巧
必备工具 irb 查祖先 1.9.3-p545 :023 > String.ancestors => [String, Comparable, Object, Kernel, BasicO ...