市场销售分析数据集市设计

论文摘要

如何把业务数据迅速转化成为对市场、对运营状况的认知,从而辅助企业决策,不断优化决策管理流程,提升对市场变化的响应能力,已经成为销售部门迫切需要解决的问题。因此需要利用数据集市建立完善的部门级数据平台,整合现有的系统数据和外部数据,及时有效地反映市场销售的情况,为决策分析支持提供依据。首先分析设计销售数据集市的必要性,然后通过对数据集成方法的讨论,分析ETL数据处理,包括噪声数据处理、数据的一致性和数据质量等问题,并通过数据迁移工具实现对各种数据源进行重新组织和加工。在此基础上,在概念模型根据主题分析需要,确定数据集市的多维模型。其中在逻辑模型中确定以企业的产品销售分析为主题,以客户、产品、时间和地区等作为数据集市的维度,采用星型和雪花型数据模型相结合,讨论各个维度的粒度划分层次和数据分割策略。而在数据集市的物理模型中则是依据逻辑模型建立的物理表结构实现。最后,展望数据集市在市场销售分析中的应用前景。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 市场销售分析管理现状
• 1.2 市场销售分析存在的问题
• 1.3 本文的主要内容
• 1.4 本文的篇章结构
• 第二章 数据集市设计基础
• 2.1 数据集市开发模型
• 2.2 事实表和维表设计
• 2.3 数据集市建模过程
• 2.4 数据集市建模工具
• 第三章 市场销售分析数据集市的ETL设计
• 3.1 SSIS的功能概述
• 3.2 销售分析数据集市的ETL体系结构
• 3.3 建立ETL系统
• 3.3.1 数据抽取
• 3.3.2 数据转换
• 3.3.3 数据清洗
• 3.4 ETL日志与警告发送
• 3.5 数据加载的管理
• 第四章 市场销售分析数据集市的建立
• 4.1 数据集市的模型设计
• 4.1.1 概念模型设计
• 4.1.2 逻辑模型设计
• 4.1.3 物理模型设计
• 4.2 通过BI工具创建市场销售分析数据集市
• 4.2.1 市场销售分析数据集市创建和部署过程
• 4.2.2 市场销售分析数据集市的特点
• 4.3 数据集市的维度更新处理
• 4.3.1 渐变维度处理
• 4.3.2 唯一维处理
• 4.4 数据集市的事实表更新处理
• 4.4.1 全部源提取
• 4.4.2 递增源提取
• 4.5 市场销售分析数据集市的客户端界面的设计
• 第五章 结论
• 5.1 与同类系统的比较
• 5.2 不足和展望
• 参考文献