| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| 1．1 股票与股票市场 | 第7-9页 |
| 1．2 决策支持系统的兴起与发展 | 第9-11页 |
| 1．3 在证券业应用数据仓库的意义和现状 | 第11-12页 |
| 1．4 基于数据仓库的决策支持系统的模型 | 第12-13页 |
| 1．5 基于数据仓库的股票分析辅助决策支持系统的优势 | 第13-15页 |
| 1．6 数据仓库实现的几个问题 | 第15-16页 |
| 第2章 数据仓库技术 | 第16-28页 |
| 2．1 什么是数据仓库 | 第16-18页 |
| 2．2 OLAP与OLTP的区别 | 第18-19页 |
| 2．3 事务处理系统在决策支持方面的不足 | 第19-20页 |
| 2．4 多维数据模型 | 第20-22页 |
| 2．4．1 数据立方体 | 第20页 |
| 2．4．2 多维数据库模式：星型、雪花模式 | 第20-21页 |
| 2．4．3 立方体数据维结构初步 | 第21页 |
| 2．4．4 多维数据模型上的OLAP操作及多维表达式（MDX） | 第21-22页 |
| 2．5 数据仓库的系统结构 | 第22-23页 |
| 2．5．1 三层数据仓库结构 | 第22-23页 |
| 2．5．2 OLAP服务器类型：ROLAP，MOLAP，HOLAP | 第23页 |
| 2．6 数据仓库的实现 | 第23-24页 |
| 2．7 数据仓库的关键技术 | 第24-26页 |
| 2．7．1 数据的抽取 | 第24-25页 |
| 2．7．2 数据的存储和管理 | 第25-26页 |
| 2．7．3 数据的表现 | 第26页 |
| 2．8 数据仓库的发展 | 第26-28页 |
| 2．8．1 软件情况 | 第26-27页 |
| 2．8．2 应用领域 | 第27-28页 |
| 第3章 面向证券分析的数据仓库系统的研究 | 第28-54页 |
| 3．1 数据仓库系统分析 | 第28-29页 |
| 3．1．1 系统设计目的 | 第28页 |
| 3．1．2 数据来源 | 第28页 |
| 3．1．3 系统硬件和软件 | 第28-29页 |
| 3．2 数据仓库系统设计及实现 | 第29-44页 |
| 3．2．1 数据仓库系统设计 | 第29-30页 |
| 3．2．2 数据仓库系统的实现 | 第30-44页 |
| 3．3 客户端查询程序及功能介绍 | 第44-54页 |
| 3．3．1 客户端查询程序的实现 | 第44-47页 |
| 3．3．2 对上市公司财务指标的多维查询 | 第47-48页 |
| 3．3．3 对上市公司交易数据的多维查询 | 第48-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
