1、近年來，各類企業(yè)隨著業(yè)務的飛速發(fā)展，運營過程中積累了大量的歷史數(shù)據。原業(yè)務系統(tǒng)的關系數(shù)據庫和傳統(tǒng)的數(shù)據分析手段只能提供的簡單查詢和報表，不能獲得數(shù)據的內在關系和隱含的信息。而零售行業(yè)內，連鎖性質的公司因行業(yè)和業(yè)務形式的特點在市場快速推廣中，有效分析數(shù)據已成為企業(yè)拓展業(yè)務的依據。因此，如何對積累的這些歷史數(shù)據進行有效的分析，發(fā)現(xiàn)商機，用以指導經營決策，已成為企業(yè)在同行業(yè)競爭中制勝的關鍵。
　　 數(shù)據倉庫(Data Warehous

2、e，DW)、聯(lián)機分析處理(On-Line AnalyticalProcessing，OLAP)、數(shù)據挖掘(Data Mining，DM)技術的發(fā)展為解決這一問題提供了有效途徑。但目前將數(shù)據倉庫技術的應用在零售業(yè)領域較少取得系統(tǒng)性的研究成果和成功的實施案例。在此背景之下，本文調查研究零售連鎖業(yè)的業(yè)務運營情況并分析掌握數(shù)據倉庫和數(shù)據分析技術的基礎上，設計并實現(xiàn)一個基于數(shù)據倉庫的情報分析系統(tǒng)。論文主要進行了如下工作。
　　 ⑴介紹了系

3、統(tǒng)開發(fā)背景，以目前數(shù)據倉庫技術的發(fā)展和商業(yè)應用展開，從成果面闡述系統(tǒng)建立能夠為業(yè)務面解決的問題。
　　 ⑵在零售連鎖行業(yè)業(yè)務的運營情況進行調研的基礎上，總結零售連鎖行業(yè)業(yè)務的運營特點和主要業(yè)務流程，這是設計實現(xiàn)經營分析系統(tǒng)的業(yè)務基礎。分析研究了數(shù)據倉庫的相關技術，包括數(shù)據倉庫設計基礎、聯(lián)機分析處理(OLAP)技術和數(shù)據挖掘技術，這是設計實現(xiàn)數(shù)據倉庫分析系統(tǒng)的技術基礎。
　　 ⑶詳細闡述了基于數(shù)據倉庫分析系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，

4、這部分是全文的重點。在這部分首先設計了數(shù)據倉庫分析系統(tǒng)的總體技術方案，然后從數(shù)據存儲層、數(shù)據獲取層和數(shù)據訪問層三方面描述了具體方案的設計和實現(xiàn)過程。數(shù)據存儲層采用面向主題的數(shù)據倉庫技術來組織存儲數(shù)據，結合對零售連鎖行業(yè)業(yè)務經營狀況的分析理解，設計了數(shù)據倉庫概念模型的實體關系圖、邏輯模型的星型模型圖、物理模型詳細設計的事實表、維表的表結構及總體關系圖。在數(shù)據獲取層根據數(shù)據源的特點及數(shù)據倉庫模型設計的數(shù)據抽取、轉換、加載(Extractio

5、n-Transformation-Loading，ETL)方案，制定了數(shù)據的抽取轉換策略，實現(xiàn)了數(shù)據的抽取轉換和加載。數(shù)據訪問層采用了多維分析(OLAP)和數(shù)據挖掘(DM)兩種分析形式。多維分析部分設計了多維OLAP型(Muiltdimension OLAP，MOLAP)的技術方案，根據用戶需求，設計、構建各個分析主題的多維立方體模型，并生成、發(fā)布多維立方體。數(shù)據挖掘部分設計實現(xiàn)了時段銷售預測、商品類型消費預測、顧客年齡層消費額度銷售分