| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·本文研究内容及论文结构 | 第10-12页 |
| ·研究内容及工作 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 数据仓库技术分析与研究 | 第12-20页 |
| ·数据仓库的定义与特点 | 第12-13页 |
| ·数据仓库与传统数据库 | 第13-14页 |
| ·数据仓库理论架构 | 第14-15页 |
| ·数据集市 | 第14页 |
| ·元数据 | 第14页 |
| ·数据粒度 | 第14-15页 |
| ·数据仓库系统的构建 | 第15-20页 |
| ·数据仓库建设方案 | 第15页 |
| ·数据仓库类型与体系结构 | 第15-17页 |
| ·数据仓库的构造模式 | 第17-18页 |
| ·数据仓库系统的数据流程 | 第18-20页 |
| 第三章 联机分析处理与数据挖掘探讨 | 第20-30页 |
| ·联机分析处理技术发展背景 | 第20-21页 |
| ·联机分析处理技术(OLAP)综述 | 第21-25页 |
| ·什么是联机分析处理 | 第21页 |
| ·OLAP 相关基本概念 | 第21-22页 |
| ·OLAP 的特性 | 第22页 |
| ·OLAP 多维数据结构 | 第22页 |
| ·OLAP 多维数据分析技术 | 第22-23页 |
| ·OLAP 多维数据模型的物理实现 | 第23-24页 |
| ·多维数据存储模式的比较与选择 | 第24-25页 |
| ·MICROSOFT OLAP 服务体系分析 | 第25-28页 |
| ·SSAS 体系结构 | 第25-26页 |
| ·SSAS 数据访问模型 | 第26页 |
| ·MDX-多维表达式 | 第26-27页 |
| ·数据透视表服务(PivotTable Services) | 第27页 |
| ·Excel 与数据透视表服务 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘综述 | 第28-29页 |
| ·数据仓库系统各组成部分关系 | 第29-30页 |
| 第四章 商业银行数据仓库应用体系分析 | 第30-35页 |
| ·商业银行数据仓库构建背景知识 | 第30-31页 |
| ·银行建立数据仓库的必要性 | 第31-32页 |
| ·银行数据仓库(BDW)的应用分析 | 第32-35页 |
| 第五章 银行数据仓库模型的构建与ETL 实现 | 第35-61页 |
| ·数据仓库的数据模型 | 第35-39页 |
| ·建模原则 | 第35页 |
| ·数据仓库建模方法 | 第35-38页 |
| ·银行数据仓库体系结构 | 第38-39页 |
| ·银行数据仓库的需求与主题分析 | 第39-41页 |
| ·银行业务对数据仓库的需求 | 第39页 |
| ·银行数据仓库主题分析 | 第39-41页 |
| ·银行数据仓库模型构建 | 第41-48页 |
| ·银行数据仓库总线结构矩阵的构建 | 第42-43页 |
| ·事实表的设计 | 第43-45页 |
| ·一致性维表的设计 | 第45-46页 |
| ·粒度的设计 | 第46-48页 |
| ·银行数据仓库ETL 实现 | 第48-61页 |
| ·ETL 准备 | 第48-50页 |
| ·数据抽取 | 第50-53页 |
| ·数据清洗与转换 | 第53-55页 |
| ·数据装载 | 第55-57页 |
| ·ETL 效率优化 | 第57-61页 |
| 第六章 数据仓库的OLAP 应用研究与实现 | 第61-71页 |
| ·基于ANALYSIS SERVICES 的银行数据仓库数据分析的实现 | 第61-68页 |
| ·银行数据仓库分析数据库的建立 | 第62-63页 |
| ·数据源的设置 | 第63页 |
| ·多维数据集模型的建立 | 第63-64页 |
| ·多维数据集的处理 | 第64-66页 |
| ·多维数据集的分析与应用 | 第66-68页 |
| ·分析结果展示 | 第68-71页 |
| 第七章 结论 | 第71-73页 |
| ·论文总结 | 第71页 |
| ·不足与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 后记 | 第76-77页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第77页 |