1、软件工程专业毕业论文 精品论文 基于 OLAP 的利率统计分析的研究与应用关键词：数据仓库 联机分析处理 利率统计分析摘要：数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已
2、经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具
3、，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。正文内容数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为
4、银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题
5、进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行
6、的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的
7、基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风
8、险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工
9、具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、
10、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机
11、分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度
12、、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytic
13、al Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析
14、利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智
15、能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进
16、行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对
17、大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研
18、究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形
19、式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建
20、模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须有强大的工具对数据仓库中的信息进行分析决策。在线分析处理或联机分析处理(OLAP，On Line Analytical Processing)就是一个应用广泛的商务智能使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速、灵活地对大量数据进行复杂的查询处理，并以直观的、容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速、准确
21、地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。 随着信息技术的发展，银行业对联机事务处理的应用已经相当广泛和深入，由此产生的大量事实数据成为银行的宝贵资产，如何能够利用这些信息更有力的支持银行的经营决策是摆在经营者面前的重要课题。为了满足利率风险控制和数据统计分析的需求，需要建立一个智能、便捷、高效的数据分析系统，使用户可以灵活地对利率进行多角度、多层面的分析。 本课题从用户需求分析着手，通过分析利率统计分析的现状，对数据仓库的概念模型、逻辑模型进行分析研究，并建立适合于主题的维度模型。本课题着重研究了 OLAP 技术在数据仓库上的应用，通过元数据建模、维表设计以及数据的抽取、转换、加载规则设计，将利
22、率统计分析主题通过 OLAP 技术得以呈现。通过比较几种常见的数据仓库和 OLAP 工具，选择了 SQL Server 的架构对课题进行开发，并进行了实践验证。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛
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