基于数据仓库的销售数据的查询分析

论文题目: 基于数据仓库的销售数据的查询分析

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机技术

作者: 张起荣

导师: 郭平,肖传正

关键词: 数据仓库,数据查询,销售分析

文献来源: 重庆大学

发表年度: 2005

论文摘要: 企业管理对决策提出了越来越高的要求,而决策是否有正确性及效率信赖于数据的支持。数据仓库为决策的数据支持提供了完整的解决方案。一般而言,数据仓库的体系结构包括五层:数据源、监视器、集成器、数据仓库、客户应用。数据仓库的创建包括:概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计、物理创建等过程。数据仓库建立后,必须为其添加经过预处理后的数据,以使数据仓库正常运行。数据的预处理包括的过程有:①选择源数据源;②从数据源中抽取所需数据;③按数据仓库数据的标准格式和语义,对数据进行清洗、转换;④将数据加载到数据仓库中。完成数据装载后,即可对数据仓库中的数据进行查询分析。联机分析OLAP作为数据仓库操作工具和数据表现工具,为数据仓库的查询和分析带来了很大的便利。OLAP有两种主要模型:MOLAP型和ROLAP模型。MOLAP是采用多维数据库系统存储数据的,其体系结构分为数据层、应用层、和表示层。在ROLAP模型中,数据是以关系形式的行和列来存储的,以商业维度的形式为用户显示数据。MOLAP模型和ROLAP模型的差异主要表现在:查询性能和分析能力、数据加载性能、数据存储性能、维护能力等方面。在实际应用中是选择MOLAP还是选择ROLAP,应主要考虑应用规模问题。本文以SQL Server为工具,进行椰树饮料销售的E-R模型设计,包括饮料销售事实表和饮料销售维表。实现了基于饮料销售数据的SQL Server数据库和Analysis Manager数据库的创建和连接。对数据仓库维和多维数据集进行创建后,就可根据企业对不断变化的数据应用进行不断的更新。企业的管理人员需要对数据仓库中已经汇总的数据进行深入的分析,通过SQL Server的数据钻取功能可以实现查询分析。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 问题的提出

1.2 研究的主要特点及方法

1.3 研究的成果

1.4 本文的内容安排

2 研究背景

2.1 数据仓库

2.2 数据仓库的体系结构及功能构成

2.3 数据仓库的发展趋势

2.4 本章小结

3 数据仓库模型设计

3.1 数据仓库模型概述

3.2 数据仓库的概念模型及设计

3.3 数据仓库的逻辑模型及设计

3.4 数据仓库的物理模型设计

3.5 本章小结

4 数据预处理

4.1 数据预处理概述

4.2 数据的抽取

4.3 数据的转换技术

4.4 数据的装载技术

4.5 本章小结

5 数据仓库联机分析

5.1 OLAP 技术概述

5.2 联机分析OLAP 的基本任务

5.3 OLAP 与多维分析

5.4 OLAP 与数据仓库的关系

5.5 OLAP 模型

5.6 OLAP 技术评价

5.7 本章小结

6 数据仓库开发及应用实例

6.1 SQL SERVER 数据仓库开发应用工具概述

6.2 SQL SERVER 数据仓库的物理实现过程及应用

6.3 饮料销售E-R 模型设计

6.4 饮料销售数据仓库的创建

6.5 数据仓库维和多维数据集的创建

6.6 多维数据集的更新

6.7 数据仓库的钻取访问

6.8 本章小结

7 结束语

7.1 论文开展的研究工作及成果

7.2 论文需要改进的地方

致谢

参考文献

独创性声明

学位论文版权使用授权书

发布时间: 2006-12-05

参考文献

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基于数据仓库的销售数据的查询分析

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