二维“学生信息”的多维分析和处理(含开题+任务书)

二维“学生信息”的多维分析和处理

摘   要

OLAP技术是数据报表系统的进一步发展，是商业智能数据分析的核心技术，是企业决策支持的最佳选择。它提供复杂计算、趋势分析和多维建模能力，为用户显示直观、易理解的图形化数据分析，显示企业当前的综合信息形势，以便企业管理者及时作出正确科学的决策，从而在激烈的竞争中胜出。

本设计的主要内容是对数据分析商业智能解决方案所需技术和方法进行初步的探讨和实现。论文以微软SQL Server 2005 Business Intelligence技术为背景，通过选取和比较相关技术，探讨最适当用于实现数据分析商业智能解决方案的方法。同时，针对多维数据仓库的构建标准和方式，对其应用实现进行详细的分析；通过比较加深对OLAP商业智能系统优点的认识和理解。最后，设计对二维“学生信息”的多维分析和处理系统进行初步实现，使此学生基本信息的多维分析和处理系统具备多维数据分析和处理的特征，包括商业智能，统一维度模型和数据的提取、转换和加载等。根据具体实现中所展现的数据分析OLAP商业智能强大功能和优势，相信OLAP技术将在未来得到广泛的应用和发展。

关键字：OLAP，数据仓库，BI，多维数据库，ETL

目  录

1． 绪论 1

1.1 项目背景 1

1.2 国内外研究情况 1

1.3 相关概念和理论背景 3

2． 系统分析与实现的关键技术 5

2.1 商业智能 5

2.1.1 商业智能概念 5

2.1.2 微软商业智能体系结构 6

2.1.3 微软分析服务开发工具下的商业智能 6

2.2统一维度模型 8

2.3 数据提取、转换和加载 9

3． 二维“学生信息”的多维分析和处理实现 12

3.1 系统开发工具的探讨 12

3.2 系统开发环境及配置 13

3.2.1 系统硬件要求 13

3.2.2 系统软件要求 13

3.2.3 SQL Server 2005 13

3.2.4 AdventureWorks示例数据库与示例教程 13

3.2.5 SQL Server 2005 Reporting Service报表服务器配置 14

3.3 项目管理工具：Mindjet Manager Tool 14

3.4微软OLAP系统解决方案 14

3.4.1 OLAP系统设计 14

3.5 创建“学生信息”OLAP解决方案 15

3.5.1 系统设计文档 16

3.5.2 Cube多维数据集和维度设计 16

3.5.3 生成关系架构 17

3.5.4 ETL数据提取、转换和加载 18

3.5.5 多维模型分析和处理 19

3.5.6 前端数据展现 21

3.6 测试 23

3.6.1 验证数据源导入是否合理正确 23

3.6.2 验证多维分析和处理是否科学 23

结    论 24

致    谢 25

参考文献 26