山东统一银座数据仓库分析系统的设计与实现

摘要

近年来，各类企业随着业务的飞速发展，运营过程中积累了大量的历史数据。原业务系统的关系数据库和传统的数据分析手段只能提供的简单查询和报表，不能获得数据的内在关系和隐含的信息。而零售行业内，连锁性质的公司因行业和业务形式的特点在市场快速推广中，有效分析数据已成为企业拓展业务的依据。因此，如何对积累的这些历史数据进行有效的分析，发现商机，用以指导经营决策，已成为企业在同行业竞争中制胜的关键。
　　 数据仓库(Data Warehouse，DW)、联机分析处理(On-Line AnalyticalProcessing，OLAP)、数据挖掘(Data Mining，DM)技术的发展为解决这一问题提供了有效途径。但目前将数据仓库技术的应用在零售业领域较少取得系统性的研究成果和成功的实施案例。在此背景之下，本文调查研究零售连锁业的业务运营情况并分析掌握数据仓库和数据分析技术的基础上，设计并实现一个基于数据仓库的情报分析系统。论文主要进行了如下工作。
　　 ⑴介绍了系统开发背景，以目前数据仓库技术的发展和商业应用展开，从成果面阐述系统建立能够为业务面解决的问题。
　　 ⑵在零售连锁行业业务的运营情况进行调研的基础上，总结零售连锁行业业务的运营特点和主要业务流程，这是设计实现经营分析系统的业务基础。分析研究了数据仓库的相关技术，包括数据仓库设计基础、联机分析处理(OLAP)技术和数据挖掘技术，这是设计实现数据仓库分析系统的技术基础。
　　 ⑶详细阐述了基于数据仓库分析系统的设计与实现，这部分是全文的重点。在这部分首先设计了数据仓库分析系统的总体技术方案，然后从数据存储层、数据获取层和数据访问层三方面描述了具体方案的设计和实现过程。数据存储层采用面向主题的数据仓库技术来组织存储数据，结合对零售连锁行业业务经营状况的分析理解，设计了数据仓库概念模型的实体关系图、逻辑模型的星型模型图、物理模型详细设计的事实表、维表的表结构及总体关系图。在数据获取层根据数据源的特点及数据仓库模型设计的数据抽取、转换、加载(Extraction-Transformation-Loading，ETL)方案，制定了数据的抽取转换策略，实现了数据的抽取转换和加载。数据访问层采用了多维分析(OLAP)和数据挖掘(DM)两种分析形式。多维分析部分设计了多维OLAP型(Muiltdimension OLAP，MOLAP)的技术方案，根据用户需求，设计、构建各个分析主题的多维立方体模型，并生成、发布多维立方体。数据挖掘部分设计实现了时段销售预测、商品类型消费预测、顾客年龄层消费额度销售分析的挖掘方案，并生成、验证和应用了挖掘模型。
　　 文章在最后对论文进行了总结，并对基于数据仓库的数据分析技术的发展方向进行了展望。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1系统开发背景

1.2国内外研究现状

1.3解决的主要问题

1.4本文的主要工作

1.5论文的组织结构

第2章山东统一银座数据仓库分析系统需求分析

2.1数据仓库分析系统概述

2.1.1项目背景

2.1.2系统概述

2.2数据仓库分析系统目标

2.2.1项目业务目标

2.2.2项目技术目标

2.3数据仓库分析系统需求问题描述

2.3.1功能性需求

2.3.2工作流程需求

2.3.3功能性需求

2.3.4产品质量需求

第3章山东统一银座数据仓库分析系统详细设计

3.1数据仓库的设计方法

3.2数据仓库的模组维度设计

3.3数据仓库的物理模型设计

3.3.1存储结构设计

3.3.2索引策略设计

3.3.3存储策略设计

3.4数据仓库的建模

3.4.1数据仓库模型架构设计

3.4.2数据仓库建模阶段设计

3.4.3数据仓库建模方法设计

3.4.4数据库表设计

3.5 数据接口设计

第4章山东统一银座数据仓库分析系统实现与测试

4.1数据仓库的系统实现

4.1.1数据导入和加载自动化

4.1.2创建基于SQL OLAP的自定义报告

4.1.3配置HTTP访问的OLAP源

4.1.4设定OLAP安全访问

4.1.5构建应用程序

4.2 SQL性能优化

4.2.1 SQL能优化目的

4.2.2 SQL语句优化实例

4.3报表工具的选择

4.4数据仓库测试

4.4.1测试对象

4.4.2测试环境与测试资源

4.4.3测试成果

第5章总结

5.1总结

5.2展望

参考文献

致 谢