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基于业务数据报表的商业智能应用研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 引言第7-10页
   ·研究背景及意义第7-8页
   ·商业智能前景第8页
   ·企业建立数据仓库第8-10页
第二章 数据仓库技术第10-23页
   ·数据仓库的定义及特点第10-12页
     ·面向主题第10页
     ·数据的集成性第10-11页
     ·相对稳定的第11页
     ·反映历史变化第11-12页
   ·阐述数据仓库物理组成第12-14页
     ·数据仓库中的数据组织第12-13页
     ·粒度第13页
     ·分割第13-14页
     ·数据仓库的数据组织形式第14页
   ·数据仓库与数据库的比较及数据仓库的组成第14-15页
   ·数据仓库与数据挖掘的关系第15页
     ·数据挖掘的概念与方法第15页
     ·数据仓库与数据挖掘的关系第15页
   ·数据仓库的技术、方法与产品第15-19页
     ·联机事务处理(OLTP)与联机分析处理(OLAP)的比较第15页
     ·OLAP技术的有关概念第15-16页
     ·数据仓库的体系结构第16-19页
   ·简述ETL第19-23页
     ·实现ETL第20-21页
     ·实施ETL过程的注意事项第21页
     ·元数据库第21页
     ·数据抽取第21-22页
     ·数据存储与管理第22页
     ·数据表现第22-23页
第三章 数据仓库设计第23-27页
   ·数据仓库与数据库设计区别第23页
   ·数据仓库的设计步骤第23-27页
     ·概念模型设计第24页
     ·技术准备工作第24-25页
     ·逻辑模型设计第25-26页
     ·物理模型设计第26页
     ·数据仓库的生成第26页
     ·数据仓库的使用和维护第26-27页
第四章 对于订单主题建立数据仓库第27-50页
   ·订单平台需求的设计分析第27-33页
     ·案例背景第27-28页
     ·分析需求第28-30页
     ·考虑到的维度第30-33页
     ·需求总结第33页
   ·订单平台的数据处理第33-50页
     ·数据源调研第33-35页
     ·调研数据源期间遇到的问题第35-38页
     ·通过SSIS进行数据ETL第38-45页
     ·SSAS(Microsoft SQL Server2005 Analysis Service)建立多维数据集第45-50页
第五章 总结与展望第50-51页
   ·本文主要研究内容第50页
   ·进一步的研究工作第50-51页
参考文献第51-54页
致谢第54页

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