《数据仓库原理、设计与应用》是一门深入探讨数据仓库技术的课程，旨在教授学生如何构建、管理和利用数据仓库进行有效的商业智能分析。这门课程的电子教案包含了第9章的上下两部分以及课程的封面介绍，以下是这些章节可能涵盖的关键知识点：
1. 数据仓库的定义：数据仓库是一个专门为决策支持而设计的、集成的、非易变的、随时间变化的数据集合，它提供了对历史数据的快速访问，以支持管理决策。
2. 数据仓库的层次结构：通常包括操作数据存储（ODS）、数据集市、数据仓库和数据湖等不同层次，每个层次都有其特定的角色和功能。
3. 数据抽取、转换和加载（ETL）：这是构建数据仓库的核心过程，涉及从各种源头抽取数据，清洗、转换以适应仓库结构，然后加载到目标仓库。
4. 数据仓库的设计原则：包括星型模式、雪花模式等维度建模方法，以及数据规范化和反规范化策略的选择，以优化查询性能。
5. 数据仓库的架构：包括前端工具（如报表工具、分析工具），中间件（如数据集成工具、OLAP服务器），以及后端的数据库管理系统。
6. OLAP（在线分析处理）：是数据仓库中的关键技术，用于支持多维分析和快速查询，如切片、 dice、钻取和旋转操作。
7. 数据仓库的性能优化：包括索引策略、分区技术、数据压缩和并行处理等手段，以提高数据处理速度。
8. 数据仓库的维护和更新：定期的数据刷新策略，包括完全加载、增量加载和实时加载，确保数据的时效性。
9. 数据仓库的安全性：包括访问控制、数据加密和审计机制，确保数据的机密性和完整性。
10. 商业智能和数据仓库的关系：数据仓库是商业智能的基础，提供决策所需的数据基础，而商业智能则涵盖了数据分析、报表、仪表板和数据挖掘等应用。
第9章可能是课程的深入部分，可能涵盖了上述的一些或全部知识点，比如详细讲解ETL过程中的具体步骤，或者探讨特定的数据仓库设计策略。封面部分可能会概述课程的整体目标和大纲，帮助学生理解课程的结构和学习重点。
在教学过程中，通过PPT形式的教案，教师可以清晰地展示概念、示例和实际案例，帮助学生理解和掌握数据仓库的理论与实践。每部分PPT可能会包含图表、流程图、案例分析等视觉元素，以增强教学效果。
