資料倉儲資料庫的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

(光碟函授) 計算機概論(國民營事業招考)：多媒體函授(國民營事業招考)

為了解決資料倉儲資料庫的問題，作者柯霖廷 這樣論述：

　　課程簡介： 　　柯老師累積多年知名補習班授課經驗，在本課程中大量運用表格、圖解等方式講解，課程涵蓋各大考試命題重點及趨勢，讓學員在最短時間內，取得高分上榜。 　　課程堂數：約26堂 　　產品內容： 　　．函授課程寄發進度表 　　．多媒體光碟 　　．名師指定課本用書 　　．板書精華筆記 　　．總複習光碟 　　．不定時寄送最新時事、考情、法規彙整電子報 　　電腦配備： 　　．作業系統：Windows 98/2000/XP/Vista/Windows 7 　　．CPU Pentium III 800MHz 　　．記憶體：512M 　　．光碟機： DVD、VCD 　　．其它：需安裝Fla

sh Player 9以上版本

資料倉儲資料庫進入發燒排行的影片

運用六標準差改善進料品質資訊系統

為了解決資料倉儲資料庫的問題，作者周詩湘 這樣論述：

本論文以半導體產業為研究背景，半導體產業鏈分為上游 IP/IC 設計，中游 IC/晶圓製造產業，下游為 IC 封裝測試產業，從上游設計到下游接單生產，傳統的供應鏈上下游分工明確，資訊為一層一層傳遞，上游業著如需要知道兩個階層以下的廠商資訊，它必須仰賴中間階層的業者傳遞，但因應市場需求，產品及服務趨於客製化及多樣性，產品生產週期縮短及上市時間壓力，半導體產業必須整合各部門管理系統流程及運用大數據分，配合產品生命週期及新產品開發替代排程優化整體營收，縮短市場到製造的落差。企業欲達到產品品質水準，須對重要原物料透過進料檢驗方式確保進料之品質保證，因此，進料檢驗單位對半導體封裝產業為重要單位之一。針

對半導體封裝產業之個案公司之進料檢驗單位品質資訊系統問題進行改善以符合系統整合及數位轉型要件，建立數據完整性資料庫，得以大數據分析之應用。以六標準差 DMAIC 方法探討進料檢驗的品質資訊系統資料庫完整度問題，使用專案式架構流程，將 DMAIC 展開；定義階段使用 SIPOC 工具界定問題範圍及建立專案團隊，個案公司進料檢驗單位品質資訊系統由三大系統及兩類介面所組合而成，範圍縮小至量測檢驗資料庫，探討資料庫不完整度問題；衡量階段，統計 2021 年 1 到 3 月數據，量測資料庫完整度為 39%，明顯偏低，使用柏拉圖分析，以 80/20 理論，前 20%重要變因，影響著 80%效率，找出前 2

0%重要因子進行探討及定義衡量關鍵績效指標；而分析階段使用特性要因圖，探討異常問題之影響因子，進行改善措式；控制階段使用標準程序書(SOP)訂定系統介面操作和檢驗作業注意事項以縮短新進人員學習時間去面臨不熟悉且複雜的流程。讓本研究目的達到三要點為探討如何運用六標準差 DMAIC 策略改善進料檢驗之品質資訊系統中的量測數據資料庫完整度，其次，為建立完整品質資訊系量測資料庫，以利於後端大數據分析，最後藉由個分析，為其他相同公司背景提供品質資訊系統改善之參考。

CRM Data Mining應用系統建置

為了解決資料倉儲資料庫的問題，作者Alex Berson，Stephen Smith，Kurt Thearling 這樣論述：

　　本書的內容包括：企業的資料挖礦、行銷和銷售自動化、企業資源規劃、資料挖礦的個案研究、工業和應用程式、技術和工具、資料倉儲、資料挖礦、OLAP、Web隱密性和安全性、建立商業個案以及完全開發。　　本書作者的寫作風格明快清晰，讀者可以清楚的知道要如何：了解資料挖礦可以派上用場的地方，取得最大的利潤從真實世界的例子學習做出明智的抉擇，讓組織預先做好使用資料挖礦和資料倉儲的準備規劃成功的專案計畫，找出合乎成本效益和時效的商業解決方案製作商業個案，以建立商業解決方案　　特別是打算在企業中實施資料管理的顧問、CIO和IS管理者，將會發現本書是一大妙方，可以幫助他們選擇正確的系統，獲得最大的利潤。　　本

書適合自修，內容有：與客戶關係管理和資料挖礦有關的商業問題；介紹資料倉儲和資料挖礦的技術公報；資料挖礦和CRM應用程式方面的討論，包括客戶追蹤、銷售自動化、客戶服務、活動管理、客戶盈利、跨類行銷、客戶招攬和市場區隔；概略介紹資料挖礦和CRM工具市場。　　本書加入了大量的圖表、圖形、範例和說明，盡量以簡單的形式來說明複雜的觀念。資料倉儲、資料挖礦和CRM是複雜的，牽涉到通常都被誤解的物件，因此本書是以實際的例子來解說理論。例如，本書的作者們就花了很大的力氣，以簡單的範例和理論討論來介紹複雜的資料挖礦。 　　對於理論感到興趣的讀者，本書對於人工智慧和預測模式的理論也有完整的介紹。 　　這本書介紹的

是一個相當動態的主題。本書所有的內容在本書撰寫之際都是最熱門的。 第一章、客戶關係介紹1-2什麼是資料挖礦？1-3範例1-4商業流程的關聯1-5資料挖礦和客戶關係管理1-7第二章、資料挖礦和資料倉儲--連結觀點介紹2-2資料挖礦和資料倉儲--連結2-2資料倉儲概觀2-4資料挖礦2-17第三章、客戶關係管理介紹3-2最有利潤的客戶3-2客戶關係管理3-3行銷的發展3-8封閉迴路行銷3-9CRM架構3-9下一代CRM3-10第四章、資料倉儲的元件介紹4-2整體架構4-2資料倉儲資料庫4-3溯源、獲取、清倉和轉變工具4-4媒介資料4-5存取工具4-8資料市場4-16資料倉儲的經營和管理4-18網

路的影響4-19使用網路的方法4-20設計的取捨和訴求4-21第五章、資料挖礦什麼是資料挖礦？5-2什麼不是資料挖礦5-3資料挖礦的時代已經來臨5-4資料挖礦的魅力凡人無法擋5-5從錯誤中學習5-6資料挖礦？我不需要--我已經有統計工具了5-7評估資料挖礦的效率--準確、速度、成本5-8將資料挖礦嵌入商業流程5-10改變的越多，相同的越多5-11發掘vs.預測5-12原始出處5-14業界的現況5-14資料挖礦方法學5-16資料挖礦應用程式的種類5-27第六章、古典技術：統計學、鄰近區域、聚類古典6-2統計學6-2最近鄰居6-11聚類6-16選擇類別6-28第七章、次世代技術：樹形、網路、規則次

世代7-2決策樹7-2神經網路7-11歸納法7-25第八章、使用資料挖礦的時機介紹8-2使用正確的技術8-2商業程序中資料挖礦8-7嵌入式資料挖礦8-13如何測量準確性、說明性、整合性8-22第九章、客戶利潤介紹9-2為什麼計算客戶利潤？9-3忠誠度對客戶利潤的影響9-3客戶忠誠和複合效應法則9-4什麼是客戶關係管理？9-4透過資料挖礦將客戶利潤最佳化9-5預測未來的利潤9-5預測客戶利潤變化9-6使用客戶利潤來引導行銷9-7收入為什麼不夠9-9遞增的客戶利潤9-9什麼是遞增客戶利潤？9-10告訴銷售力量停止銷售9-11如何有組織的買入？9-12替代通常比什麼都沒有要糟9-13聖杯9-14如何

測量資料挖礦的價值？9-15第十章、客戶招攬介紹10-2資料挖礦和統計模型如何變更事物10-3定義一些關鍵的招攬觀念10-3一切都是從資料開始10-5測試活動10-6評估測試活動的反應10-7使用反應行為建立資料挖礦模型10-8第十一章、跨類行銷介紹11-2跨類行銷如何作用11-2過程的步驟11-4開始分析11-5多重供貨11-12第十二章、客戶挽留介紹12-2行動電話業的客戶流失12-2用到的資料挖礦技術12-5個案研讀-行動電話業的客戶挽留12-6商業實作12-11結果12-12經驗談12-15其他行業的客戶挽留12-17第十三章、客戶區隔介紹13-2什麼是區隔？13-2區隔的價值何在？1

3-3跟一對一行銷如何不同？13-3什麼是資料導向區隔？13-4資料導向區隔要如何執行？13-4區隔有哪些不同用途？13-6如何執行區隔？13-7資料挖礦如何用來區隔？13-9整合資料導向區隔13-10介紹和移除區隔計畫13-11個案研讀：製藥業13-12參考資料13-14第十四章、建立商業案例介紹14-2揭開你的公司對於資料挖礦的需求14-4定義商業價值14-5成本14-8建立商業案例14-12第十五章、部屬CRM資料採礦介紹15-2執行資料挖礦應用程式的10個步驟15-2定義問題15-3定義使用者15-6定義資料15-9現在，真正的定義資料15-13界定專案的範圍15-14試驗15-17品

質控管15-18教育15-20啟動15-21後續15-22結論-讓資料挖礦成為商業流程的一部份15-23第十六章、收集客戶資料介紹16-2三種客戶資料16-2收集客戶資料16-5連結客戶資料16-7客戶資料和隱私16-10隱私和資料挖礦16-11隱私守則16-13資料挖礦的立法訴求16-16第十七章、客戶計分技術介紹17-2程序17-3計分架構和組態17-5準備資料17-7整合計分和其他應用程式17-9第十八章、CRM程序的最佳化介紹18-2透過最佳化改進客戶利潤18-2為什麼不最佳化客戶關係？18-5先行控制方能最佳化18-5為什麼是現在？18-6最佳化的CRM18-8完整的迴圈18-9CR

M最佳化程序：測量、預測、行動18-9什麼不是行銷最佳化18-11使用資料挖礦來最佳化你的CRM18-11最佳化技術18-12第十九章、資料挖礦和CRM工具市場介紹19-2資料挖礦超級市場19-2資料挖礦工具的分類學19-3工具評估：屬性和方法學19-4工具評估19-6其他的資料挖礦工具19-31CRM工具19-32第二十章、結論：下一代有效客戶關係管理的資訊挖礦和知識發現商業智慧和資訊挖礦20-2文本挖礦和知識管理20-3文本挖礦的益處20-5文本挖礦技術20-5文本挖礦產品20-9利用人腦的威力20-14結論20-18附錄A、專有名詞專有名詞A-2

整併異質資料庫中的多維度資料之校務研究資料倉儲系統

為了解決資料倉儲資料庫的問題，作者王敏旭 這樣論述：

校務研究在國外已經運行多年，而台灣近幾年由於教育政策與社會環境的改變，也開始在各個高等教育機構中推行校務研究，讓決策者可以根據各面向分析的結果做出正確的決策，使得高等教育機構做出成功的轉變以應對時代的變遷。校務研究所涵蓋的範圍廣泛，所需蒐集的資料分散於各個高等教育機構中的行政單位，而各個行政單位為了各自的需求而設計了多樣化的系統，導致各單位在資料庫系統的選擇與資料儲存的設計差異極大，進而造成校務研究資料蒐集上的困難。為了要整合這些存在於不同資料庫系統與設計的資料，本研究採用支援多種資料庫連線的軟體框架將所有的資料由這些異質資料庫中導入本系統，並自行撰寫資料轉換程式與聚合運算函式，將資料轉換成

分析使用的資料模型，然後由目前世界上通用度最廣的Http通訊協定予以使用者連結介面來操作資料模型，以獲得使用者所需要的結果。