联机分析处理技术在税务行业的应用

论文摘要

构建数据仓库对数据进行联机分析处理是目前海量数据分析的实用技术,大都应用在数据量大,对分析要求高的行业,比如银行、电信、证券、税务等等,有着广阔的市场空间。本文论述了数据仓库、联机分析处理技术的应用优势,讲解了系统搭建结构,并实现了数据仓库构建和联机分析处理的过程,以税务行业为原型建立了税务行业的联机分析处理模型,为税务行业构建了原始查询分析模型,模型可以继续扩展,将税务行业所涉及到可以进行统计的数据归入各种维度,实现层层综合、有针对性的统计分析,解决了税务系统海量数据多维角度分析的问题。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 项目提出背景
• 1.2 项目意义
• 1.3 本文的工作介绍
• 1.4 本文组织结构
• 第二章 理论知识
• 2.1 相关知识
• 2.2 联机分析处理技术的由来
• 2.3 联机分析与数据仓库的关系
• 第三章 基于数据仓库的联机分析处理技术应用模式
• 3.1 联机分析处理技术的功能优势
• 3.1.1 多级机构中数据逐级汇总分析需求
• 3.1.2 同一数据不同角度观察
• 3.1.3 面向不同使用对象的结果展示
• 3.1.4 同一数据分析结果多样化立体展现
• 3.2 联机分析处理技术应用系统架构模式
• 3.3 联机分析处理技术在系统中运行的过程
• 第四章 技术实现
• 4.1 建设数据仓库的相关知识
• 4.1.1 什么是多维业务模型（Schema）
• 4.1.2 多维业务模型文件
• 4.1.3 逻辑模型
• 4.1.4 立方体（Cube）
• 4.1.5 指标（measure）
• 4.1.6 维度（Dimensions）
• 4.1.7 星型和雪花型
• 4.1.8 共享维
• 4.1.9 访问控制
• 4.1.10 定义角色
• 4.1.11 设置连接时的角色
• 4.2 MDX 介绍
• 4.2.1 简介
• 4.2.2 维度、级别、成员和指标值
• 4.2.3 单元、元组和集合
• 4.2.4 轴维度和切片器维度
• 4.2.5 计算成员
• 4.2.6 SQL 和 MDX 比较
• 4.2.7 基本 MDX 查询
• 4.2.8 基本 MDX 语法——SELECT 语句
• 4.2.9 基本 MDX 查询示例
• 4.2.10 MDX 中典型函数介绍
• 4.3 技术实现
• 4.3.1 税务行业的cube 建模
• 4.3.2 MDX 在税务行业的具体应用示例
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 摘要
• Abstract
• 致谢