| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 ：绪论 | 第7-22页 |
| 1．1 数据仓库技术 | 第7-20页 |
| 1．1．1 数据仓库概述 | 第7页 |
| 1．1．2 数据仓库系统简介 | 第7-13页 |
| 1．1．3 OLAP技术背景 | 第13-20页 |
| 1．1．4 发展方向 | 第20页 |
| 1．2 外贸业务智能决策系统的研究意义和内容 | 第20-22页 |
| 第二章 ：外贸业务智能决策系统体系架构 | 第22-34页 |
| 2．1 外贸业务智能决策系统简介 | 第22-24页 |
| 2．1．1 外贸业务智能决策系统基本需求 | 第22页 |
| 2．1．2 外贸业务智能决策系统评价方法 | 第22-24页 |
| 2．1．3 外贸业务智能决策系统的数据源 | 第24页 |
| 2．1．4 外贸业务智能决策系统的实现基础--数据仓库 | 第24页 |
| 2．2 外贸业务智能决策系统的体系结构 | 第24-25页 |
| 2．3 外贸业务智能决策系统功能简述 | 第25-33页 |
| 2．3．1 数据转移 | 第25-27页 |
| 2．3．2 建立数据中心 | 第27-30页 |
| 2．3．3 建立数据仓库 | 第30页 |
| 2．3．4 维度与数据集的建立 | 第30-31页 |
| 2．3．5 决策管理（KPI关键指标设计） | 第31页 |
| 2．3．6 客户端查询 | 第31-32页 |
| 2．3．7 OLAP数据维护 | 第32页 |
| 2．3．8 数据仓库安全性 | 第32-33页 |
| 2．4、 系统特点 | 第33-34页 |
| 第三章 ：外贸业务智能决策系统的实现 | 第34-43页 |
| 3．1 决策依据——国际标准贸易评价体系分析 | 第34-36页 |
| 3．2 数据集与虚拟数据集的设计 | 第36-38页 |
| 3．3 关键指标（KPI）的实现及特点 | 第38-43页 |
| 3．3．1 采用计算成员解决关键指标（KPI）的计算 | 第38-41页 |
| 3．3．2 利用存储过程完成部分KPI的计算 | 第41-42页 |
| 3．3．3 结合计算成员和存储过程共同完成部分KPI的计算 | 第42-43页 |
| 第四章 ：Web Service技术在外贸业务智能决策系统的应用 | 第43-60页 |
| 4．1 Web Service技术概述 | 第43-48页 |
| 4．1．1 应用背景 | 第43页 |
| 4．1．2 Web Service技术概念 | 第43-47页 |
| 4．1．3 Web Service技术中的事务处理 | 第47-48页 |
| 4．2 Web Service技术在外贸业务智能决策系统中的应用 | 第48-56页 |
| 4．2．1 Web Service技术在本系统数据转移中的应用 | 第49-52页 |
| 4．2．2 Web Service技术在本系统客户端实现中的应用 | 第52-54页 |
| 4．2．3 XML Web Service模块的安全模型 | 第54-56页 |
| 4．3 XML Web Service技术在系统中实现的特点分析 | 第56-60页 |
| 4．3．1 XML Web Service技术在本系统中实现的优点 | 第56-59页 |
| 4．3．2 Web Service技术在本系统中实现的局限性 | 第59-60页 |
| 第五章 ：结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
