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致谢
1绪论
1.1数据仓库概念
1.1.1数据仓库定义
1.1.2数据仓库与数据库比较
1.2数据仓库在银行领域的必要性
1.3主要研究问题和论文组织
2数据仓库技术
2.1数据仓库数据组织
2.2数据仓库组织形式
2.3数据仓库关键技术
2.3.1数据的抽取
2.3.2数据的存储和管理
2.3.3数据的表现
2.3.4数据仓库的技术咨询
2.4数据仓库技术的发展
2.4.1高性能数据库服务器
2.4.2并行数据库技术
2.4.3数据库互操作技术
3数据仓库工具
3.1数据仓库产品市场分析
3.2数据抽取
3.2.1数据抽取规则
3.2.2数据抽取产品
3.3数据存储
3.4数据展示
3.4.1 BO工具
3.4.2 Cognos工具
3.4.3两种产品的综合评价
4构建数据仓库
4.1数据仓库构架设计原则
4.2 NCR可扩展数据仓库构架
4.2.1 IT用户层
4.2.2源数据层
4.2.3数据转换层
4.2.4数据服务层
4.2.5中间服务层
4.2.6信息访问层
4.2.7用户层
4.3构建数据仓库开发步骤
4.3.1数据仓库开发步骤
4.3.2概念模型设计
4.3.3技术准备工作
4.3.4逻辑模型设计
4.3.5物理模型设计
4.3.6数据仓库生成
4.3.7数据仓库运行与维护
4.4某银行数据仓库构建
4.4.1项目背景和目标
4.4.2项目建设原则
4.4.3项目需求分析
4.4.4项目系统体系构架设计
4.4.5逻辑数据模型(LDM)设计
4.4.6物理数据模型(PDM)设计
4.4.7项目ETL设计
4.4.8项目数据接口设计
4.4.9项目数据抽取策略
4.4.10 项目访问层
4.4.11 项目测试
4.4.12项目数据质量保证
4.4.13 项目系统上线试运行
5数据分析层的设计
5.1数据分析层的功能
5.2分析层的基本组成
5.2.1维表(Dimension Table)
5.2.2事实表(Fact Table)
5.2.3星型模型(Star Schema)
5.2.4雪花模型(Snow Schema)
5.2.5事实星座(Galaxy Schema)
5.2.6上卷(Roll-Up)
5.2.7下钻(Drill-Down)
5.2.8切片和切块(Slice and dice)
5.2.9旋转(Rotate)
5.2.10 ROLAP
5.2.11 MOLAP
5.3数据分析层展现方式
5.3.1 C/S方式
5.3.2 WEB方式
5.3.3瘦客户方式
5.4数据分析层设计
5.5某银行数据分析层构建
5.5.1项目背景
5.5.2项目目标
5.5.3项目概况
5.5.4项目模型
5.5.5项目分析层
5.5.6项目贷款卡统计模型
5.5.7项目分析层技术实现
6结束语
6.1本文主要工作总结
6.2创新性与进一步研究工作展望
参考文献
作者简历
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