1、“.....简称，是使分析人员管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速致交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的类软件技术。的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是维的概念。维是人们观察客观世界的角度,是种高层次的类型划分。维般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把个实体的多项重要的属性定义为多个维，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此也可以说是多维数据分析工具的集合。在项目中，我们采用了作为分行管理信息系统分析工具。由于的功能还涉及到数据挖掘技术，所以关于联机分析处理所需要的数据模型的建立，将结合数据挖掘数据模型起在下面的数据建模章节中叙述。数据挖掘技术从数据仓库中寻找有价值的业务信息，类似于在矿山上挖掘有用的矿石，他们都需要从大量原始材料中筛选或智能探测仪寻找准确位置，数据挖掘次由此而来......”。

2、“.....个集成的数据挖掘结构由数据仓库数据挖掘工具以及工具来合作完成图集成数据挖掘方案数据挖据工具结合数据仓库与联机分析工具，用先进的，以处理为中心的原数据模版给特定的业务问题定义数据挖掘目标，从数据仓库中寻找答案。随着数据仓库数据的增长，它可以不断挖掘新的信息兵家他们应用于未来的决策中。而本身也带有这功能，下面依据中的模型建立过程进行描述。第页共页数据建模多维分析处理分为静态的和动态的两方面。静态方面包括分析对象和变量的集合。分析的对象被定义为相应变量的函数，每个变量代表空间的个维。而动态方面包括预测比较归类钻取上卷和下钻切片和切块以及旋转等。为了能够将分析模型的形式描述清晰，这里设个维多维数据模型，是个五元组。下面对应项目中的数据模型构建方式详细介绍。维称为维的标识名集合。维属性的值域用来表示。其中∈，表示第维的标识名，表示第维属性集合......”。

3、“.....表示第维属性的值域。在环境下，维的理念渗透在实体这对象中。而实体元素，它是实体的唯值或内容，是实体的取值，也就是维属性的值域。例如，和可能是年实体的元素。实体以及组成实体的元素般是客观存在的不会自行改变的。例如，考虑存储事实，有人告诉操作人员存储了,元，从中操作人员不会得到任何有用的信息，为了获得更多的有用信息，操作人员需要知道这些答案此存储什么时候获得的,元的存储额是指天周还是年的是个客户还是很多客户产生的哪个产品以及那个部门完成的那个地区的是全公司还是个部门或是个地区用现金或是信用卡进行结算在回答关于存储事实的上述问题时，需要由实体提供关于数据的分类和级别信息。例如，如果存储数据存放为日级别，通过月实体，操作人员可以在月级别上看到存储额的汇总值。实体通常代表数据库表中的非数值或非聚合型的列。同时，在环境中考虑到个实体的实体形式是考察实体的个角度......”。

4、“.....而这些形式之间也具有对关系的关系，比如，客户实体有客户名称形式，还有地址等其它描述型形式，所以可以设定多个实体形式，通常有两个和描述。实体形式有两种用途第页共页显示在报表上或数据浏览时显示条件分析或做查询时用于限制条件。操作人员可以用多个形式使实体更加灵活。比如，机构实体有两个基本的形式，在数据库中参与快速的调用及运算名称保存机构的对内对外名称。度量五元组中的称为度量的标识名集合，度量属性的值域用来表示。其中∈，表示第个度量的标识名，表示第度量属性集合，表示第个度量属性的值域。对应多维数据模型中的度量概念的在环境中有二，个是事实，个是度量业务度量，并且这二者的设定过程中，可以加入些根据实体以及实体之间的关系设定的条件限制实体的关系是维的种层次结构，也是种维的结构集合。事实是关联数据仓库中的些用数字表示的商业术语值，适于计算的业务度量和变量，可以由多个表达式组成......”。

5、“.....贷款金额等都是银行中常见的事实的例子。事实可以对应到数据仓库中的物理字段，并且是创建对事实数据进行运算的度量对象，也就是可以使用事实加上些条件限制以后创建度量，当然事实本身就可以看作为度量。如果不定义事实，将无法创建业务度量。环境中设立事实，目的是为了可以将数据仓库中的数值型数据与报表环境联系起来，这些事实形成了银行各种业务报表的基础。事实来自不同的数据仓库中的分区，并可能具有不同粒度级别和不同的表达式。例如，可能设立事实基于月度汇总的各项贷款数据或者是季度个人存款的本期增加量。而中的度量代表商业度量和关键性能指示器。用存储在数据库中的数据进行表达计算，这与电子数据表软件中的公式相似。例如根据银行业务的需要，建立期初度量。在事实期初交易笔数基础之上，指定是什么时段的期初，例如设定是月初的，这就需要在级维度中指定使用月这样的维度，也就是调用月实体......”。

6、“.....实际应用时，度量公式当中，可以用个事实或者加入多个事实进行计算。如果需要，还可以对度量加以筛选或者做转换操作，这两种操作将在后面介绍。第页共页维的结构集合，称为维的结构集合。是个约束非奇异聚集偏序集族，定义了维的层次结构和聚集约束，中的每个集合称为维的个层次属性。在中，维的结构集合是由多种组织结构共同组成的种逻辑立方体，而不仅仅是平面的。实体关系实体关系是数据模型的最基础的部分，没有实体关系，也就意味着没有数据交互，没有结构没有了实体关系，也就没有办法在汇总级别上描述数据。最简单的实体关系是两个实体之间的直接关系，由两部分构成父和子。个子总有个父，个父可以有多个子。父实体比子实体有更高的级别。例如，在年和季度实体之间，年是父实体，季度是子实体。所以，直接关联的实体之间有三种类型的关系对，对多，多对多，这是根据实体中的元素来决定的。由于实体关系的原因......”。

7、“.....如营业额网点营业额支行营业额分行，或者季度初期交易量月初期交易量。如果两个事实存储在不同的层次上，那么它们是不同的概念，不能在同个计算中使用。虽然不同层次事实不能够在起计算，根据实体间的关系，事实却可以根据层次扩展。它有三种类型的层次扩展降级允许把事实在同个层系中扩展到相对低的层次上，例如，需要将年度的指标分布到每个月，这就需要根据实体统计年是统计月父级的关系的时候，报表中会自动显示，这个属性的改变不会影响语句。转换数据间的转换有两种类型基于表达式的转换和基于表的转换。使用数学表达式来定义基于表达式的转换个转换表达式通常包含个实体列个数学操作符和个常量。例如，可能使用表达式或创建个上季或上月的转换。而该方法只当数据是按计算所用的格式存储时才适用。例如，如果是按存储的，则表达式就不会起作用。如果应用该表达式到为上，则希望得到的是，但却不能返回正确的结果，因为没有对应的值......”。

8、“.....特别是执行多对多的转换时，需要使用数据仓库中的表来定义从个时间到另个时间的转换。下图显示了转换了的例子第页共页图时间维度报表下面的例子描述了当在报表中使用转换度量时，转换表如何在度量连接路径中作为中间表使用图报表转换上几个章节提到的分区映射，其实也是转换的种。因为映射即基于数据属性创建的种转换方式。映射可以是以下类型对，典型的对关系是今年对去年，今年的个月或天只能对应去年的个月或天多对多，典型的多对多关系是年对日期，对于个给定的日期，年中有很多其它的日期来参于计算。要使基于时间的转换正确工作，则必须在报表过滤条件中包含时间相关的元素。如果没有该条件，则没有时间序列上的比较。第页共页钻取钻取包括上卷和下钻。上卷是指用户在数据仓库的应用中，从较低层次的数据开始逐步将数据按照层次进行概括处理，从详细的数据聚集到概要数据的过程......”。

9、“.....了解概括性数据的具体细节。当在报表环境中运行个报表后，可能需要基于这个报表执行另外的报表，以便得到更多详细的其它的信息。比如，看到个城市的年销售额，希望进步看到这个城市的各个月份的销售额。或者，个产品有很高的利润，希望看下是否这个产品的整个类别都是这样。象这样的情况，就需要创建个和当前报表相关的报表，该行为就是钻取。虽然新的报表是基于原报表创建的，但本质上，它们是两个不同的报表。这两个报表不同，是因为它们具有不同的模板或不同的筛选，或者模板和筛选都不相同。钻取是在原有的报表上改变模板和或筛选来执行个新的报表。模板的改变就是模板转换，筛选的改变就是筛选转换。层系钻取路径如果选择这个钻取路径，钻取在层系定义的路径上发生。默认的情况下，项目中将有个包含所有层系的钻取地图，它不能被删除，但可以修改。模版，指的是转换方法......”。