數據倉庫(原書第4版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蔭濛 著

圖書標籤:

• 數據倉庫
• 商業智能
• 數據建模
• ETL
• 數據分析
• 數據庫
• SQL
• 維度建模
• 數據倉庫設計
• 信息管理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111191940

商品編碼：1027679445

齣版時間：2006-08-01

基本信息

書名:20幾歲學點禮儀學

原價：28.00元

作者：墨墨 著

齣版社：北京理工大學齣版社

齣版日期：2011-04-01

ISBN：9787564042103

字數：

頁碼：245

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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很多時候，禮儀比學問和能力更重要，更能影響一個人是否能成功。因此，雕琢自己的外在形象，將會為你的人生帶來意外的驚喜！

內容提要

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禮儀是人們進行社會交往活動的行為規範與準則，看似平常卻不容忽視，因為它總是不露痕跡地摺射著一個人的轟質。初入社會的年輕人，有瞭自己更廣闊的社交範圍，也會經常參加一些沒有去過的社交場閤，此時就需要瞭解社交中約定俗成的禮儀規範。
《20幾歲學點禮儀學》內容全麵，收納瞭個人禮儀、社交禮儀、職場禮儀、商務禮儀、涉外禮儀、宗教禮儀、民族禮儀、生活禮儀、飲食禮儀等多方麵內容。此外，本書言簡意賅、通俗易懂，適閤當今快節奏生活的年輕人閱讀。

目錄

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第一章 發揮'第一印象效應'
何為真的美——儀容基本禮儀要求
打造'花樣'年華——化妝禮儀
站齣氣質和風度——站姿禮儀
坐齣健康和美麗——坐姿禮儀
走齣運動風采和韻味——行姿禮儀
蹲齣優雅和大方——蹲姿禮儀
讓眼睛成為'心靈的窗口'——目光禮儀
微笑是美麗動人的第一步——微笑禮儀
讓手成為你的'第二雙眼睛'——手勢禮儀
第二章 用衣著提升你的形象
穿衣有'道'——著裝的基本原則
彆讓穿衣毀瞭你——女士著裝禮儀禁忌
彆讓穿衣毀瞭你——男士著裝禮儀禁忌
穿齣男人的魅力——西裝著裝禮儀
提升職業形象的法寶——職業裝著裝禮儀
穿齣紳士風度——男士禮服禮儀
穿齣淑女氣質——女士禮服禮儀
領帶中的學問——領帶佩戴禮儀
穿齣中國女人的獨特魅力——穿旗袍的禮儀
讓飾物為你錦上添花——飾物佩戴禮儀
第三章 好口纔給你添魅力
說話是個技術活——說話的基本禮儀
彆讓說話毀瞭你——說話禮儀禁忌
長兩隻會傾聽的耳朵——傾聽禮儀
贊美是交際的法寶——贊美禮儀
良藥也可以不苦口——批評禮儀
謝齣涵養和境界——緻謝禮儀
巧妙說聲'對不起'——道歉禮儀
說'不'是一種能力——拒絕禮儀
玩笑不要開齣禍——開玩笑禮儀
讓你的談吐更動人——謙語、敬語、雅語使用禮儀
在演講颱上舞齣你的風采——演講禮儀
第四章 掌握交際的尺度與分寸
在介紹中認識更多的朋友——介紹禮儀
手能拒人韆裏之外，也能充滿陽光——握手禮儀
彎腰行禮錶尊重——鞠躬禮儀
抱拳拱手傳情誼——拱手禮儀
打招呼那點事兒——寒暄禮儀
稱呼是把雙刃劍——稱呼禮儀
讓客人享受賓至如歸的溫馨——待客禮儀
緻意給人一種友善的感覺——緻意禮儀
在約會中讓感情升溫——約會禮儀
擁抱是一種常見的見麵禮節——擁抱禮儀
古老而講究的社交禮節——親吻禮儀
拜訪不是簡單的串門——拜訪禮儀
探病是一門藝術——探病禮儀
……
第五章 禮儀讓傢庭更溫馨
第六章 接打電話顯修養
第七章 禮儀造就你的職業形象
第八章 商務禮儀，尊重是第一原則
第九章 身在服務業，心態很關鍵
第十章 宴會不隻是喝酒吃飯
第十一章 婚戀禮儀，讓愛情更甜美
第十二章 涉外禮儀，做個規範的文明人

作者介紹

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文摘

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序言

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構建智能決策的基石：數據倉庫的理論與實踐 在當今信息爆炸的時代，企業麵臨著前所未有的數據洪流。海量數據的積纍固然是企業寶貴的財富，但如何有效地從這些數據中提取價值，支撐戰略決策，已成為企業能否在激烈競爭中脫穎而齣的關鍵。傳統的信息係統往往分散、異構，難以提供全局性的視角和深入的分析。而數據倉庫，正是為解決這一挑戰而生的核心技術。它不僅僅是一個存儲數據的“大池子”，更是一個經過精心設計、麵嚮主題、集成、隨時間變化且不可修改的數據集閤，其核心目的是支持管理層的決策製定。 本書將帶領您深入探索數據倉庫的完整生命周期，從概念的起源到架構的設計，從數據的建模到ETL（Extract, Transform, Load）流程的實現，再到最終數據倉庫的應用與維護。我們將逐一剖析數據倉庫的精髓，揭示其在現代企業信息架構中的重要地位，並為您提供一套係統性的方法論，助您構建健壯、高效、可擴展的數據倉庫係統。 第一部分：數據倉庫的基石——理解核心概念 在踏上數據倉庫之旅前，我們首先需要建立紮實的概念基礎。本部分將為您詳細闡述數據倉庫的定義、目標以及它與傳統數據庫的本質區彆。我們將深入探討數據倉庫的核心特徵： 麵嚮主題（Subject-Oriented）： 數據倉庫並非麵嚮事務處理，而是圍繞企業關心的核心業務主題進行組織，例如客戶、産品、銷售、財務等。這種組織方式使得分析更加集中，能夠更好地迴答“為什麼會發生”這樣的問題，而非僅僅“發生瞭什麼”。我們將舉例說明，當您需要分析不同區域的銷售業績與客戶忠誠度之間的關係時，一個麵嚮銷售主題的數據倉庫將提供比分散在各業務係統中的零散數據更直觀、更深入的洞察。 集成（Integrated）： 數據倉庫匯集來自企業內部各個異構數據源的信息，並將其轉化為統一的、標準化的格式。這意味著我們要解決數據源之間的數據定義、計量單位、編碼規則等不一緻性問題。例如，不同係統可能使用不同的貨幣符號、日期格式或客戶ID命名規則，數據倉庫的集成過程將把這些差異統一起來，確保數據的口徑一緻，為後續分析提供可靠的基礎。 時變（Time-Variant）： 數據倉庫中的數據包含曆史信息，允許對不同時間點的數據進行比較和分析。這使得企業能夠追蹤業務隨時間的變化趨勢，預測未來發展，評估戰略執行效果。我們將演示如何通過時間戳、周期性快照等方式來記錄和管理曆史數據，從而支持趨勢分析、同比/環比分析等關鍵的決策支持功能。 非易失（Non-Volatile）： 一旦數據被加載到數據倉庫中，通常不會被修改或刪除，隻會不斷地添加新的數據。這種特性保證瞭數據的穩定性和可追溯性，使得分析結果在任何時候都保持一緻，便於進行審計和驗證。我們將討論數據加載策略，如增量加載和全量加載，以及如何處理數據更新和刪除的需求。 此外，本部分還將深入探討數據倉庫的目標，包括支持商業智能（BI）、數據挖掘、聯機分析處理（OLAP）等應用，以及它在企業戰略決策、績效管理、風險控製等方麵的價值。您將理解數據倉庫如何賦能企業實現數據驅動的運營和創新。 第二部分：數據倉庫的藍圖——架構設計與建模 成功的數據倉庫構建離不開清晰的架構設計和精良的數據模型。本部分將為您詳細解析數據倉庫的典型架構，並引導您掌握構建高效數據模型的方法。 數據倉庫架構： 我們將介紹業界廣泛認可的數據倉庫架構模型，如Inmon模型和Kimball模型。Inmon模型強調自頂嚮下的企業級數據倉庫構建，而Kimball模型則側重於自底嚮上的維度建模，服務於特定的業務主題。我們將對比這兩種模型的優缺點，並探討在實際項目中如何根據企業需求選擇和組閤不同的架構組件。您將瞭解數據源層、暫存區（Staging Area）、數據倉庫核心層、數據集市（Data Marts）、以及前端工具層等關鍵組成部分的作用。 數據建模： 數據模型是數據倉庫的骨架。本部分將重點講解維度建模（Dimensional Modeling），這是構建數據倉庫最常用的建模方法。我們將深入剖析事實錶（Fact Table）和維度錶（Dimension Table）的設計原則，以及它們之間的關係。您將學習如何識彆和設計各種類型的維度，如退化維度、角色扮演維度、緩慢變化維度（SCD）等，並理解它們的實際應用場景。我們將以具體的業務案例，例如銷售數據分析，來演示如何設計星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema），以及如何進行規範化與反規範化的權衡。 第三部分：數據的生命綫——ETL流程的實施 ETL（Extract, Transform, Load）是數據倉庫項目中最為核心且最具挑戰性的環節之一。本部分將為您揭示ETL的每一個步驟，並提供實現高效、可靠ETL的實踐指導。 數據提取（Extract）： 如何從各種異構數據源（關係型數據庫、平麵文件、API接口等）中高效地抽取數據是ETL的第一步。我們將討論不同的抽取策略，如全量抽取、增量抽取，以及如何處理數據源的變化。您將瞭解觸發器、日誌分析、CDC（Change Data Capture）等技術在數據抽取中的應用。 數據轉換（Transform）： 這是ETL過程中最復雜的部分，涉及數據的清洗、整閤、標準化、聚閤等操作。我們將深入講解數據清洗的常見問題，如缺失值處理、異常值檢測、重復數據消除等，以及如何通過業務規則對數據進行轉換和豐富。我們將重點討論數據集成的重要性，如何解決數據源之間的數據不一緻性，以及如何進行數據聚閤以滿足分析需求。 數據加載（Load）： 將轉換後的數據高效、準確地加載到數據倉庫中是ETL的最後一步。我們將討論不同的加載策略，如全量加載、增量加載，以及如何處理數據的更新和刪除。您將瞭解如何優化加載性能，如何保證數據的一緻性和完整性，以及如何處理加載過程中的錯誤和異常。 本部分還將探討ETL工具的選擇和使用，以及如何設計和管理ETL作業的調度、監控和日誌記錄，以確保ETL流程的穩定運行。 第四部分：數據倉庫的應用與發展 構建起數據倉庫隻是第一步，如何有效地利用數據倉庫來支撐業務決策，實現數據價值最大化，是最終的目標。 商業智能（BI）與OLAP： 數據倉庫是BI和OLAP係統的堅實基礎。我們將介紹常見的BI工具和OLAP技術，以及它們如何利用數據倉庫的數據進行報錶生成、儀錶盤展示、多維分析等。您將瞭解如何通過OLAP立方體（Cube）進行鑽取（Drill-down）、切片（Slice）、切塊（Dice）等操作，從而快速獲取業務洞察。 數據挖掘與高級分析： 數據倉庫為數據挖掘和機器學習提供瞭豐富的數據集。我們將探討如何將數據倉庫中的數據用於構建預測模型、發現隱藏的模式、進行客戶細分等。 數據倉庫的性能優化與維護： 隨著數據量的不斷增長，數據倉庫的性能優化和日常維護變得尤為重要。本部分將討論索引設計、分區策略、查詢優化、存儲管理等方麵的技術，以及如何建立有效的監控和告警機製。 數據倉庫的未來趨勢： 數據倉庫技術仍在不斷發展，本部分將展望數據倉庫在雲計算、大數據、人工智能等新興技術浪潮下的演進方嚮，如雲數據倉庫、數據湖倉一體（Lakehouse）等。 通過本書的學習，您將全麵掌握數據倉庫的設計、構建、實施和應用的全過程，為企業構建堅實的數據基礎，驅動更明智的業務決策，提升核心競爭力。無論您是數據工程師、數據分析師、BI開發人員，還是希望深入理解數據倉庫在企業中作用的IT管理者，本書都將是您不可或缺的參考指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據技術有著濃厚興趣的初學者，我一直渴望能夠找到一本係統介紹數據倉庫的權威著作。當我在書店看到《數據倉庫（原書第4版）》這本書時，就被它“原書”和“第4版”這兩個標簽所吸引。我理解“原書”意味著它可能源自國外頂尖的學術或技術研究，而“第4版”則錶明瞭它經過瞭多次的迭代和更新，能夠反映當前最主流的技術和理念。我瞭解到數據倉庫是構建商業智能和數據分析平颱的重要基礎，但它涉及的概念和技術點非常多，比如數據建模、ETL流程、OLAP技術等等，對於初學者來說，很容易感到無從下手。我希望這本書能夠以一種清晰易懂的方式，循序漸進地解釋這些概念，並提供一些實踐上的指導。我尤其關注書中是否有關於如何從零開始搭建一個數據倉庫的章節，以及如何進行數據清洗、轉換和加載的詳細步驟。我對書中關於如何進行維度設計和事實錶設計的講解非常感興趣，這似乎是構建一個高效數據倉庫的關鍵。同時，我也想瞭解數據倉庫在不同行業中的應用案例，這有助於我更好地理解它的價值和重要性。這本書的齣版時間也讓我感到安心，我不用擔心學習到過時的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵，那個熟悉的“數據倉庫”字樣，在我拿到它的時候，心中湧起的是一種既熟悉又期待的情緒。我本身就是一名數據分析師，日常工作離不開與數據打交道，而數據倉庫更是我工作的核心概念之一。我手頭的這個版本，是“原書第4版”，這個“原書”二字，仿佛就帶著一種經典傳承的厚重感，讓我對接下來的閱讀充滿瞭信心。我翻開扉頁，作者的名字映入眼簾，這位在數據倉庫領域享有盛譽的大師，他的思想和經驗，無疑會在這本書中得到淋灕盡緻的展現。我迫不及待地想深入瞭解他對於數據倉庫設計、建模、實施以及運維的最新見解。我知道，數據倉庫技術一直在發展，從最初的OLAP立方體，到現在的雲原生數據湖倉一體，每一步的演進都充滿瞭挑戰與創新。我特彆希望能在這本書中找到關於當前最前沿的技術趨勢，比如如何在海量數據環境中實現高性能查詢，如何構建能夠支持實時分析的數據架構，以及如何在新興的雲平颱上部署和管理數據倉庫。同時，我也關注數據倉庫的治理和安全問題，這在當前數據安全法規日益嚴格的環境下，顯得尤為重要。這本書的厚度也讓我覺得內容一定非常充實，我希望能從中獲得係統性的知識，並且能夠將書中的理論與我實際工作中遇到的問題相結閤，找到切實可行的解決方案。總而言之，我對這本書的期待值非常高，希望它能成為我職業生涯中的一本重要參考書。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是希望能夠係統地梳理一下我對數據倉庫的認知，並且填補一些我在實踐中遇到的知識盲點。作為一名已經從業多年的數據工程師，我雖然參與過多個數據倉庫項目，但總覺得在某些理論層麵，我的理解還不夠深入和係統。《數據倉庫（原書第4版）》這個書名，讓我對它的內容質量充滿瞭信心。我希望這本書能夠提供更全麵、更深入的數據倉庫設計原理，比如在麵對復雜業務場景時，如何選擇最閤適的數據模型，以及如何進行數據的多維分析。我特彆關注書中關於數據倉庫性能調優的部分，例如如何通過閤理的索引設計、數據分區策略以及查詢優化來提升分析的效率。同時，我也希望書中能夠涵蓋更多關於數據治理和數據質量管理的內容，因為在實際項目中，數據質量問題往往是睏擾項目成功的最大難題之一。這本書的“第4版”字樣，也意味著它可能已經融入瞭近年來一些新的技術發展，比如如何應對實時數據流入、如何利用 MPP 架構等，這些都是我非常感興趣的方麵。我希望這本書能夠成為一本讓我能夠隨時查閱、並且能夠不斷學習的寶貴參考資料，幫助我在數據倉庫領域不斷精進。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次技術交流會上偶然聽到有人推薦瞭這本《數據倉庫（原書第4版）》。當時我正麵臨著一個棘手的數據整閤項目，現有的數據基礎設施已經無法滿足業務快速增長的需求，急需升級和優化。我本身對數據倉庫的理論基礎有一定的瞭解，但總覺得在實際落地過程中，很多細節和最佳實踐方麵還存在模糊不清的地方。聽到這本書被譽為“經典”，並且是第四版，這意味著它一定經過瞭多次的修訂和完善，能夠反映最新的行業發展和技術演進。我特彆好奇書中會如何闡述現代數據倉庫的設計原則，比如維度建模和事實錶設計的權衡，以及如何處理數據ETL/ELT過程中的復雜挑戰。我關注的不僅僅是技術本身，還包括如何構建一個能夠持續為業務帶來價值的數據倉庫。這意味著書中應該會涉及數據治理、元數據管理、數據質量控製等方麵的內容，這些都是確保數據倉庫成功運作的關鍵要素。我希望這本書能夠提供一些實際案例或者解決方案，讓我能夠藉鑒和學習。我對於書中關於數據安全和隱私保護的章節也充滿瞭期待，畢竟在數據驅動的時代，閤規性和安全性是企業發展的基石。這本書的份量看起來不輕，這讓我覺得內容一定非常紮實，我希望能通過深入閱讀，將自己在這個領域的認知提升到一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我一直在關注數據倉庫領域的技術發展，尤其是在大數據和雲計算興起之後，數據倉庫的形態和應用方式發生瞭巨大的變化。因此，當我看到《數據倉庫（原書第4版）》這本書時，立刻就引起瞭我的注意。我非常想瞭解作者在這個新時代背景下，對於數據倉庫的最新思考和技術主張。我特彆關注書中關於雲原生數據倉庫的章節，比如如何在AWS、Azure或GCP等雲平颱上構建和管理可擴展、高可用的數據倉庫。我也希望書中能夠深入探討數據湖、數據湖倉一體等新興架構，以及它們與傳統數據倉庫的關係和融閤。此外，我一直認為數據倉庫的成功與否，很大程度上取決於它的性能和成本效益。因此，我非常期待書中能夠提供一些關於數據倉庫性能優化的技巧和最佳實踐，比如如何進行分區、索引、數據壓縮等。我還對書中關於數據倉庫自動化運維和監控的內容感興趣，這對於降低運營成本和提高效率至關重要。這本書的“原書”身份，讓我相信它擁有紮實的理論基礎和深入的技術剖析，能夠幫助我更好地理解當前數據倉庫領域的技術前沿和發展趨勢，從而為我的工作提供有力的支持。

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書都窩瞭，不知道是物流的問題還是書的問題

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經典

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書都窩瞭，不知道是物流的問題還是書的問題