数据仓库是一种用于存储和分析大量历史数据的系统，它提供了对企业数据的综合视图，以支持决策制定。在第9章上数据仓库应用实例中，主要涵盖了数据仓库的数据加载与钻取、数据挖掘模型的设计、SQL Server中的数据挖掘工具以及数据仓库客户端界面的设计等关键知识点。
9.1 数据仓库的数据加载与钻取
数据加载是数据仓库生命周期中的重要步骤，它涉及到将源系统中的数据转换并转移到数据仓库中。在SQL Server中，数据加载通常通过数据复制工具实现。这里有5个与复制相关的向导工具：
1. 创建和管理发布：用于定义源数据库中的数据应如何复制到其他位置。
2. 强制其它服务器订阅：使分发服务器按照预定调度与订阅服务器同步。
3. 请求订阅：订阅服务器在有网络连接时主动与发布服务器同步。
4. 禁用发布或分布：取消不再需要的发布或分布，但不影响其他订阅。
5. 配置发布、订阅服务器和分发：定制复制过程的参数和设置。
创建发布向导是一个重要的工具，它引导用户选择发布数据库、发布类型、订阅方式等，并允许自定义发布属性，如筛选、验证和调度。此外，DTS（Data Transformation Services）数据导入/导出向导在超市数据仓库系统的数据加载中发挥作用，允许从各种数据源导入数据，并将其转换和加载到目标数据仓库中。
9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载
在这个实例中，DTS数据导入/导出向导用于从不同源（如交易系统、库存管理系统等）获取数据。用户需选择数据源，如数据库、文本文件或Excel工作簿，然后指定目标数据库和表。向导还允许用户映射源和目标字段，进行数据转换，如数据类型转换、数据清洗和规则应用。数据导入任务可以保存为包，并通过SQL Server Agent进行调度，确保定期自动执行数据加载过程。
9.2 数据挖掘模型的设计
这部分可能涉及利用SQL Server的集成服务（SSIS）和数据挖掘扩展（DMX）来构建预测性和描述性模型。这些模型可以帮助识别模式、趋势和关联，从而支持业务洞察和决策。设计过程可能包括数据预处理、选择合适的挖掘算法（如聚类、关联规则、序列挖掘等）、模型训练和验证。
9.3 SQL Server 中的数据挖掘工具
SQL Server 提供了强大的数据挖掘工具，如SQL Server Analysis Services (SSAS) 和 Data Mining Add-ins for Excel，它们提供了数据挖掘模型的创建、部署和使用接口。SSAS支持多种挖掘算法，而Excel插件使得非技术人员也能轻松探索和理解数据挖掘模型。
9.4 数据仓库客户端界面的设计
设计良好的数据仓库客户端界面对于用户友好性和效率至关重要。这可能涉及使用Business Intelligence Development Studio (BIDS) 或 Power BI 来创建报表、仪表板和查询，使用户能够交互式地钻取、切片和多维数据分析数据。
总结来说，第9章上数据仓库应用实例详细介绍了如何在SQL Server环境中实施数据仓库的构建，包括数据加载策略、数据挖掘模型的构建以及用户界面设计。这些知识对于理解和实践企业级数据仓库解决方案至关重要。
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