| 目录 | 第1-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 序论 | 第6-9页 |
| 1．1 商务智能的概念和内容 | 第6-8页 |
| 1．2 商务智能的历史和现状 | 第8页 |
| 1．3 我们的工作 | 第8-9页 |
| 第二章 背景技术 | 第9-22页 |
| 2．1 数据仓库和数据集市 | 第9-10页 |
| 2．1．1 数据仓库和数据集市的概念 | 第9页 |
| 2．1．2 数据仓库和数据集市的结构 | 第9-10页 |
| 2．2 OLAP | 第10-12页 |
| 2．2．1 OLAP的基本概念 | 第11页 |
| 2．2．2 OLAP的特性 | 第11-12页 |
| 2．2．3 OLAP的模型结构 | 第12页 |
| 2．2．4 OLAP的操作 | 第12页 |
| 2．3 数据挖掘 | 第12-19页 |
| 2．3．1 数据挖掘的概念和类别 | 第12-13页 |
| 2．3．2 数据挖掘过程模型 | 第13-19页 |
| 2．4 四者的关系 | 第19-22页 |
| 2．4．1 数据仓库和数据集市 | 第19-20页 |
| 2．4．2 数据挖掘和数据仓库 | 第20页 |
| 2．4．3 数据挖掘和在线分析处理（OLAP） | 第20-22页 |
| 第三章 建模 | 第22-34页 |
| 3．1 建模方法 | 第22-24页 |
| 3．1．1 概念数据模型（CDM） | 第22页 |
| 3．1．2 逻辑数据模型（LDM） | 第22-23页 |
| 3．1．3 物理数据模型（PDM） | 第23-24页 |
| 3．2 两种主流建模 | 第24-32页 |
| 3．2．1 第三范式建模 | 第24-27页 |
| 3．2．1．1 迭代的增量开发 | 第26-27页 |
| 3．2．2 多维建模 | 第27-32页 |
| 3．2．2．1 事实表和维表（Fact&Dimention） | 第28-29页 |
| 3．2．2．2 数据集市构建过程 | 第29-31页 |
| 3．2．2．3 在多维建模中需要注意的问题 | 第31-32页 |
| 3．3 ER-DM（DIMENTIONAL MODELING）的转换 | 第32-34页 |
| 第四章 系统实施 | 第34-50页 |
| 4．1 BI实施前提 | 第34-36页 |
| 4．1．1 商务运作方式 | 第34-35页 |
| 4．1．2 BI用户特点 | 第35-36页 |
| 4．2 BI实施过程 | 第36-50页 |
| 4．2．1 数据源分析 | 第37页 |
| 4．2．2 ETL过程 | 第37-44页 |
| 4．2．2．1 数据抽取 | 第37-39页 |
| 4．2．2．2 数据转换 | 第39-40页 |
| 4．2．2．3 数据加载 | 第40-41页 |
| 4．2．2．4 数据审核 | 第41-42页 |
| 4．2．2．5 ETL过程管理 | 第42页 |
| 4．2．2．6 数据质量 | 第42-44页 |
| 4．2．3 数据展现层 | 第44-47页 |
| 4．2．3．1 即席查询 | 第45-46页 |
| 4．2．3．2 自定义报表 | 第46-47页 |
| 4．2．4 元数据 | 第47-50页 |
| 4．2．4．1 元数据管理 | 第47-48页 |
| 4．2．4．2 管理对象 | 第48-49页 |
| 4．2．4．3 元数据互联 | 第49-50页 |
| 第五章 应用实现 | 第50-58页 |
| 5．1 BI工具使用 | 第50-54页 |
| 5．1．1 ETL工具 | 第50-51页 |
| 5．1．2 Sybase IQ | 第51页 |
| 5．1．3 Cognos工具 | 第51-54页 |
| 5．2 BI建模 | 第54-55页 |
| 5．3 BI结果展示 | 第55-58页 |
| 第六章 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 感谢 | 第62页 |