| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究动机 | 第11页 |
| ·研究目标与技术路线 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据仓库概述与Teradata技术分析 | 第13-26页 |
| ·数据仓库发展历史 | 第13页 |
| ·数据仓库相关概念 | 第13-17页 |
| ·OLAP和OLTP | 第13-16页 |
| ·数据仓库查询特点 | 第16-17页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第17页 |
| ·数据仓库与数据集市 | 第17-19页 |
| ·关系模型与星型模型 | 第18-19页 |
| ·数据集市 | 第19页 |
| ·Teradata方法论与技术特点 | 第19-26页 |
| ·Teradata可扩展数据仓库方法论 | 第20-21页 |
| ·Teradata可扩展数据仓库框架 | 第21-22页 |
| ·Teradata技术特点 | 第22-26页 |
| 第三章 数据仓库与数据建模 | 第26-35页 |
| ·Teradata概念模型 | 第26-27页 |
| ·数据模型 | 第27-35页 |
| ·数据模型的概念 | 第28页 |
| ·数据模型的意义 | 第28-29页 |
| ·数据模型的建立 | 第29-35页 |
| 第四章 基于Teradata的银行数据仓库模型 | 第35-64页 |
| ·基于Teradata的LDM与PDM分析 | 第36-39页 |
| ·LDM的概念 | 第36页 |
| ·LDM的作用 | 第36-37页 |
| ·LDM的设计 | 第37-39页 |
| ·PDM与LDM | 第39页 |
| ·基于Teradata模型的客户化分析与设计 | 第39-49页 |
| ·模型客户化设计原则 | 第39-40页 |
| ·LDM客户化分析 | 第40-41页 |
| ·PDM客户化分析 | 第41-44页 |
| ·LDM客户化到PDM客户化的设计 | 第44-49页 |
| ·建立银行领域的BANK-LDM模型 | 第49-64页 |
| ·BANK-LDM概念层模型设计 | 第49页 |
| ·BANK-LDM主题域模型设计 | 第49-51页 |
| ·BANK-LDM模型详细设计 | 第51-61页 |
| ·BANK-LDM成果与总结 | 第61-64页 |
| 第五章 基于Teradata的银行数据仓库模型优化 | 第64-73页 |
| ·物理模型优化 | 第64-69页 |
| ·物理模型优化设计原则 | 第64-65页 |
| ·物理模型优化设计目标 | 第65页 |
| ·物理模型优化详细设计 | 第65-69页 |
| ·逻辑模型优化 | 第69页 |
| ·模型优化统计模板设计 | 第69-71页 |
| ·模型优化部分成果 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |