| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 数据仓库概述 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 数据仓库(DW)概念的引入 | 第9页 |
| 1.3 数据仓库技术的产生和发展 | 第9-11页 |
| 1.4 数据仓库的商业应用 | 第11-12页 |
| 1.5 数据仓库的困境 | 第12页 |
| 1.6 本课题研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 数据仓库技术和理论探讨 | 第13-20页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 数据仓库 | 第13-14页 |
| 2.3 数据集市 | 第14-15页 |
| 2.4 OLAP技术 | 第15-18页 |
| 2.5 数据仓库建模技术 | 第18-20页 |
| 第三章 数据仓库的实施过程 | 第20-29页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 项目实施方法 | 第20页 |
| 3.3 系统平台建设 | 第20-22页 |
| 3.4 数据仓库通用体系结构 | 第22-23页 |
| 3.5 基于应用的体系结构分解 | 第23-24页 |
| 3.6 基于数据处理体系结构分解 | 第24-29页 |
| 第四章 数据仓库建模 | 第29-41页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 数据模型的构建过程 | 第29-30页 |
| 4.3 在多维建模中需要注意的问题 | 第30-33页 |
| 4.4 ER-DM(Dimenstionail Modeling)的转换 | 第33-34页 |
| 4.5 多维数据存储层(Cube) | 第34-35页 |
| 4.6 星型模型处理策略 | 第35-41页 |
| 第五章 数据处理 | 第41-59页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 源数据现状 | 第41页 |
| 5.3 ETL处理步骤 | 第41-43页 |
| 5.4 ETL策略选择 | 第43-44页 |
| 5.5 数据抽取模式 | 第44页 |
| 5.6 源数据抽取模式 | 第44-46页 |
| 5.7 数据装载模式 | 第46-47页 |
| 5.8 数据增量获取模式 | 第47-49页 |
| 5.9 ETL实现步骤 | 第49-52页 |
| 5.10 数据处理调度机制 | 第52-59页 |
| 第六章 数据质量控制 | 第59-65页 |
| 6.1 引言 | 第59页 |
| 6.2 数据清洗策略 | 第59-60页 |
| 6.3 ETL程序测试 | 第60页 |
| 6.4 数据清洗抛弃数据的人工处理 | 第60页 |
| 6.5 数据自动核查 | 第60页 |
| 6.6 数据获取环节测试 | 第60-61页 |
| 6.7 数据展示环节测试 | 第61页 |
| 6.8 数据核查程序的设计 | 第61-65页 |
| 第七章 数据集市构建 | 第65-70页 |
| 7.1 引言 | 第65页 |
| 7.2 数据集市构建过程 | 第65-66页 |
| 7.3 数据集市构建情况 | 第66-68页 |
| 7.4 数据集市 DM层 | 第68-70页 |
| 第八章 前台应用展现 | 第70-75页 |
| 8.1 引言 | 第70页 |
| 8.2 自助多维分析 | 第70-71页 |
| 8.3 主题分析应用 | 第71-72页 |
| 8.4 专题分析应用 | 第72-73页 |
| 8.5 应用效果 | 第73-75页 |
| 第九章 总结 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第81页 |