数据仓库(原书第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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荫蒙 著

图书标签:

• 数据仓库
• 商业智能
• 数据建模
• ETL
• 数据分析
• 数据库
• SQL
• 维度建模
• 数据仓库设计
• 信息管理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111191940

商品编码：1027679445

出版时间：2006-08-01

基本信息

书名:20几岁学点礼仪学

原价：28.00元

作者：墨墨 著

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2011-04-01

ISBN：9787564042103

字数：

页码：245

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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很多时候，礼仪比学问和能力更重要，更能影响一个人是否能成功。因此，雕琢自己的外在形象，将会为你的人生带来意外的惊喜！

内容提要

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礼仪是人们进行社会交往活动的行为规范与准则，看似平常却不容忽视，因为它总是不露痕迹地折射着一个人的轰质。初入社会的年轻人，有了自己更广阔的社交范围，也会经常参加一些没有去过的社交场合，此时就需要了解社交中约定俗成的礼仪规范。
《20几岁学点礼仪学》内容全面，收纳了个人礼仪、社交礼仪、职场礼仪、商务礼仪、涉外礼仪、宗教礼仪、民族礼仪、生活礼仪、饮食礼仪等多方面内容。此外，本书言简意赅、通俗易懂，适合当今快节奏生活的年轻人阅读。

目录

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第一章 发挥'第一印象效应'
何为真的美——仪容基本礼仪要求
打造'花样'年华——化妝礼仪
站出气质和风度——站姿礼仪
坐出健康和美丽——坐姿礼仪
走出运动风采和韵味——行姿礼仪
蹲出优雅和大方——蹲姿礼仪
让眼睛成为'心灵的窗口'——目光礼仪
微笑是美丽动人的第一步——微笑礼仪
让手成为你的'第二双眼睛'——手势礼仪
第二章 用衣着提升你的形象
穿衣有'道'——着装的基本原则
别让穿衣毁了你——女士着装礼仪禁忌
别让穿衣毁了你——男士着装礼仪禁忌
穿出男人的魅力——西装着装礼仪
提升职业形象的法宝——职业装着装礼仪
穿出绅士风度——男士礼服礼仪
穿出淑女气质——女士礼服礼仪
领带中的学问——领带佩戴礼仪
穿出中国女人的独特魅力——穿旗袍的礼仪
让饰物为你锦上添花——饰物佩戴礼仪
第三章 好口才给你添魅力
说话是个技术活——说话的基本礼仪
别让说话毁了你——说话礼仪禁忌
长两只会倾听的耳朵——倾听礼仪
赞美是交际的法宝——赞美礼仪
良药也可以不苦口——批评礼仪
谢出涵养和境界——致谢礼仪
巧妙说声'对不起'——道歉礼仪
说'不'是一种能力——拒绝礼仪
玩笑不要开出祸——开玩笑礼仪
让你的谈吐更动人——谦语、敬语、雅语使用礼仪
在演讲台上舞出你的风采——演讲礼仪
第四章 掌握交际的尺度与分寸
在介绍中认识更多的朋友——介绍礼仪
手能拒人千里之外，也能充满阳光——握手礼仪
弯腰行礼表尊重——鞠躬礼仪
抱拳拱手传情谊——拱手礼仪
打招呼那点事儿——寒暄礼仪
称呼是把双刃剑——称呼礼仪
让客人享受宾至如归的温馨——待客礼仪
致意给人一种友善的感觉——致意礼仪
在约会中让感情升温——约会礼仪
拥抱是一种常见的见面礼节——拥抱礼仪
古老而讲究的社交礼节——亲吻礼仪
拜访不是简单的串门——拜访礼仪
探病是一门艺术——探病礼仪
……
第五章 礼仪让家庭更温馨
第六章 接打电话显修养
第七章 礼仪造就你的职业形象
第八章 商务礼仪，尊重是第一原则
第九章 身在服务业，心态很关键
第十章 宴会不只是喝酒吃饭
第十一章 婚恋礼仪，让爱情更甜美
第十二章 涉外礼仪，做个规范的文明人

作者介绍

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文摘

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序言

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构建智能决策的基石：数据仓库的理论与实践 在当今信息爆炸的时代，企业面临着前所未有的数据洪流。海量数据的积累固然是企业宝贵的财富，但如何有效地从这些数据中提取价值，支撑战略决策，已成为企业能否在激烈竞争中脱颖而出的关键。传统的信息系统往往分散、异构，难以提供全局性的视角和深入的分析。而数据仓库，正是为解决这一挑战而生的核心技术。它不仅仅是一个存储数据的“大池子”，更是一个经过精心设计、面向主题、集成、随时间变化且不可修改的数据集合，其核心目的是支持管理层的决策制定。 本书将带领您深入探索数据仓库的完整生命周期，从概念的起源到架构的设计，从数据的建模到ETL（Extract, Transform, Load）流程的实现，再到最终数据仓库的应用与维护。我们将逐一剖析数据仓库的精髓，揭示其在现代企业信息架构中的重要地位，并为您提供一套系统性的方法论，助您构建健壮、高效、可扩展的数据仓库系统。 第一部分：数据仓库的基石——理解核心概念 在踏上数据仓库之旅前，我们首先需要建立扎实的概念基础。本部分将为您详细阐述数据仓库的定义、目标以及它与传统数据库的本质区别。我们将深入探讨数据仓库的核心特征： 面向主题（Subject-Oriented）： 数据仓库并非面向事务处理，而是围绕企业关心的核心业务主题进行组织，例如客户、产品、销售、财务等。这种组织方式使得分析更加集中，能够更好地回答“为什么会发生”这样的问题，而非仅仅“发生了什么”。我们将举例说明，当您需要分析不同区域的销售业绩与客户忠诚度之间的关系时，一个面向销售主题的数据仓库将提供比分散在各业务系统中的零散数据更直观、更深入的洞察。 集成（Integrated）： 数据仓库汇集来自企业内部各个异构数据源的信息，并将其转化为统一的、标准化的格式。这意味着我们要解决数据源之间的数据定义、计量单位、编码规则等不一致性问题。例如，不同系统可能使用不同的货币符号、日期格式或客户ID命名规则，数据仓库的集成过程将把这些差异统一起来，确保数据的口径一致，为后续分析提供可靠的基础。 时变（Time-Variant）： 数据仓库中的数据包含历史信息，允许对不同时间点的数据进行比较和分析。这使得企业能够追踪业务随时间的变化趋势，预测未来发展，评估战略执行效果。我们将演示如何通过时间戳、周期性快照等方式来记录和管理历史数据，从而支持趋势分析、同比/环比分析等关键的决策支持功能。 非易失（Non-Volatile）： 一旦数据被加载到数据仓库中，通常不会被修改或删除，只会不断地添加新的数据。这种特性保证了数据的稳定性和可追溯性，使得分析结果在任何时候都保持一致，便于进行审计和验证。我们将讨论数据加载策略，如增量加载和全量加载，以及如何处理数据更新和删除的需求。 此外，本部分还将深入探讨数据仓库的目标，包括支持商业智能（BI）、数据挖掘、联机分析处理（OLAP）等应用，以及它在企业战略决策、绩效管理、风险控制等方面的价值。您将理解数据仓库如何赋能企业实现数据驱动的运营和创新。 第二部分：数据仓库的蓝图——架构设计与建模 成功的数据仓库构建离不开清晰的架构设计和精良的数据模型。本部分将为您详细解析数据仓库的典型架构，并引导您掌握构建高效数据模型的方法。 数据仓库架构： 我们将介绍业界广泛认可的数据仓库架构模型，如Inmon模型和Kimball模型。Inmon模型强调自顶向下的企业级数据仓库构建，而Kimball模型则侧重于自底向上的维度建模，服务于特定的业务主题。我们将对比这两种模型的优缺点，并探讨在实际项目中如何根据企业需求选择和组合不同的架构组件。您将了解数据源层、暂存区（Staging Area）、数据仓库核心层、数据集市（Data Marts）、以及前端工具层等关键组成部分的作用。 数据建模： 数据模型是数据仓库的骨架。本部分将重点讲解维度建模（Dimensional Modeling），这是构建数据仓库最常用的建模方法。我们将深入剖析事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则，以及它们之间的关系。您将学习如何识别和设计各种类型的维度，如退化维度、角色扮演维度、缓慢变化维度（SCD）等，并理解它们的实际应用场景。我们将以具体的业务案例，例如销售数据分析，来演示如何设计星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），以及如何进行规范化与反规范化的权衡。 第三部分：数据的生命线——ETL流程的实施 ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库项目中最为核心且最具挑战性的环节之一。本部分将为您揭示ETL的每一个步骤，并提供实现高效、可靠ETL的实践指导。 数据提取（Extract）： 如何从各种异构数据源（关系型数据库、平面文件、API接口等）中高效地抽取数据是ETL的第一步。我们将讨论不同的抽取策略，如全量抽取、增量抽取，以及如何处理数据源的变化。您将了解触发器、日志分析、CDC（Change Data Capture）等技术在数据抽取中的应用。 数据转换（Transform）： 这是ETL过程中最复杂的部分，涉及数据的清洗、整合、标准化、聚合等操作。我们将深入讲解数据清洗的常见问题，如缺失值处理、异常值检测、重复数据消除等，以及如何通过业务规则对数据进行转换和丰富。我们将重点讨论数据集成的重要性，如何解决数据源之间的数据不一致性，以及如何进行数据聚合以满足分析需求。 数据加载（Load）： 将转换后的数据高效、准确地加载到数据仓库中是ETL的最后一步。我们将讨论不同的加载策略，如全量加载、增量加载，以及如何处理数据的更新和删除。您将了解如何优化加载性能，如何保证数据的一致性和完整性，以及如何处理加载过程中的错误和异常。 本部分还将探讨ETL工具的选择和使用，以及如何设计和管理ETL作业的调度、监控和日志记录，以确保ETL流程的稳定运行。 第四部分：数据仓库的应用与发展 构建起数据仓库只是第一步，如何有效地利用数据仓库来支撑业务决策，实现数据价值最大化，是最终的目标。 商业智能（BI）与OLAP： 数据仓库是BI和OLAP系统的坚实基础。我们将介绍常见的BI工具和OLAP技术，以及它们如何利用数据仓库的数据进行报表生成、仪表盘展示、多维分析等。您将了解如何通过OLAP立方体（Cube）进行钻取（Drill-down）、切片（Slice）、切块（Dice）等操作，从而快速获取业务洞察。 数据挖掘与高级分析： 数据仓库为数据挖掘和机器学习提供了丰富的数据集。我们将探讨如何将数据仓库中的数据用于构建预测模型、发现隐藏的模式、进行客户细分等。 数据仓库的性能优化与维护： 随着数据量的不断增长，数据仓库的性能优化和日常维护变得尤为重要。本部分将讨论索引设计、分区策略、查询优化、存储管理等方面的技术，以及如何建立有效的监控和告警机制。 数据仓库的未来趋势： 数据仓库技术仍在不断发展，本部分将展望数据仓库在云计算、大数据、人工智能等新兴技术浪潮下的演进方向，如云数据仓库、数据湖仓一体（Lakehouse）等。 通过本书的学习，您将全面掌握数据仓库的设计、构建、实施和应用的全过程，为企业构建坚实的数据基础，驱动更明智的业务决策，提升核心竞争力。无论您是数据工程师、数据分析师、BI开发人员，还是希望深入理解数据仓库在企业中作用的IT管理者，本书都将是您不可或缺的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面，那个熟悉的“数据仓库”字样，在我拿到它的时候，心中涌起的是一种既熟悉又期待的情绪。我本身就是一名数据分析师，日常工作离不开与数据打交道，而数据仓库更是我工作的核心概念之一。我手头的这个版本，是“原书第4版”，这个“原书”二字，仿佛就带着一种经典传承的厚重感，让我对接下来的阅读充满了信心。我翻开扉页，作者的名字映入眼帘，这位在数据仓库领域享有盛誉的大师，他的思想和经验，无疑会在这本书中得到淋漓尽致的展现。我迫不及待地想深入了解他对于数据仓库设计、建模、实施以及运维的最新见解。我知道，数据仓库技术一直在发展，从最初的OLAP立方体，到现在的云原生数据湖仓一体，每一步的演进都充满了挑战与创新。我特别希望能在这本书中找到关于当前最前沿的技术趋势，比如如何在海量数据环境中实现高性能查询，如何构建能够支持实时分析的数据架构，以及如何在新兴的云平台上部署和管理数据仓库。同时，我也关注数据仓库的治理和安全问题，这在当前数据安全法规日益严格的环境下，显得尤为重要。这本书的厚度也让我觉得内容一定非常充实，我希望能从中获得系统性的知识，并且能够将书中的理论与我实际工作中遇到的问题相结合，找到切实可行的解决方案。总而言之，我对这本书的期待值非常高，希望它能成为我职业生涯中的一本重要参考书。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能够系统地梳理一下我对数据仓库的认知，并且填补一些我在实践中遇到的知识盲点。作为一名已经从业多年的数据工程师，我虽然参与过多个数据仓库项目，但总觉得在某些理论层面，我的理解还不够深入和系统。《数据仓库（原书第4版）》这个书名，让我对它的内容质量充满了信心。我希望这本书能够提供更全面、更深入的数据仓库设计原理，比如在面对复杂业务场景时，如何选择最合适的数据模型，以及如何进行数据的多维分析。我特别关注书中关于数据仓库性能调优的部分，例如如何通过合理的索引设计、数据分区策略以及查询优化来提升分析的效率。同时，我也希望书中能够涵盖更多关于数据治理和数据质量管理的内容，因为在实际项目中，数据质量问题往往是困扰项目成功的最大难题之一。这本书的“第4版”字样，也意味着它可能已经融入了近年来一些新的技术发展，比如如何应对实时数据流入、如何利用 MPP 架构等，这些都是我非常感兴趣的方面。我希望这本书能够成为一本让我能够随时查阅、并且能够不断学习的宝贵参考资料，帮助我在数据仓库领域不断精进。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据技术有着浓厚兴趣的初学者，我一直渴望能够找到一本系统介绍数据仓库的权威著作。当我在书店看到《数据仓库（原书第4版）》这本书时，就被它“原书”和“第4版”这两个标签所吸引。我理解“原书”意味着它可能源自国外顶尖的学术或技术研究，而“第4版”则表明了它经过了多次的迭代和更新，能够反映当前最主流的技术和理念。我了解到数据仓库是构建商业智能和数据分析平台的重要基础，但它涉及的概念和技术点非常多，比如数据建模、ETL流程、OLAP技术等等，对于初学者来说，很容易感到无从下手。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，循序渐进地解释这些概念，并提供一些实践上的指导。我尤其关注书中是否有关于如何从零开始搭建一个数据仓库的章节，以及如何进行数据清洗、转换和加载的详细步骤。我对书中关于如何进行维度设计和事实表设计的讲解非常感兴趣，这似乎是构建一个高效数据仓库的关键。同时，我也想了解数据仓库在不同行业中的应用案例，这有助于我更好地理解它的价值和重要性。这本书的出版时间也让我感到安心，我不用担心学习到过时的知识。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次技术交流会上偶然听到有人推荐了这本《数据仓库（原书第4版）》。当时我正面临着一个棘手的数据整合项目，现有的数据基础设施已经无法满足业务快速增长的需求，急需升级和优化。我本身对数据仓库的理论基础有一定的了解，但总觉得在实际落地过程中，很多细节和最佳实践方面还存在模糊不清的地方。听到这本书被誉为“经典”，并且是第四版，这意味着它一定经过了多次的修订和完善，能够反映最新的行业发展和技术演进。我特别好奇书中会如何阐述现代数据仓库的设计原则，比如维度建模和事实表设计的权衡，以及如何处理数据ETL/ELT过程中的复杂挑战。我关注的不仅仅是技术本身，还包括如何构建一个能够持续为业务带来价值的数据仓库。这意味着书中应该会涉及数据治理、元数据管理、数据质量控制等方面的内容，这些都是确保数据仓库成功运作的关键要素。我希望这本书能够提供一些实际案例或者解决方案，让我能够借鉴和学习。我对于书中关于数据安全和隐私保护的章节也充满了期待，毕竟在数据驱动的时代，合规性和安全性是企业发展的基石。这本书的份量看起来不轻，这让我觉得内容一定非常扎实，我希望能通过深入阅读，将自己在这个领域的认知提升到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我一直在关注数据仓库领域的技术发展，尤其是在大数据和云计算兴起之后，数据仓库的形态和应用方式发生了巨大的变化。因此，当我看到《数据仓库（原书第4版）》这本书时，立刻就引起了我的注意。我非常想了解作者在这个新时代背景下，对于数据仓库的最新思考和技术主张。我特别关注书中关于云原生数据仓库的章节，比如如何在AWS、Azure或GCP等云平台上构建和管理可扩展、高可用的数据仓库。我也希望书中能够深入探讨数据湖、数据湖仓一体等新兴架构，以及它们与传统数据仓库的关系和融合。此外，我一直认为数据仓库的成功与否，很大程度上取决于它的性能和成本效益。因此，我非常期待书中能够提供一些关于数据仓库性能优化的技巧和最佳实践，比如如何进行分区、索引、数据压缩等。我还对书中关于数据仓库自动化运维和监控的内容感兴趣，这对于降低运营成本和提高效率至关重要。这本书的“原书”身份，让我相信它拥有扎实的理论基础和深入的技术剖析，能够帮助我更好地理解当前数据仓库领域的技术前沿和发展趋势，从而为我的工作提供有力的支持。

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学习

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评价专用评价专用评价专用评价专用评价专用评价专用

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评价专用评价专用评价专用评价专用评价专用评价专用

评分☆☆☆☆☆

书都窝了，不知道是物流的问题还是书的问题

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不错

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经典

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经典

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