1、“.....诸如平均月数天数等，可以在公式中使用末级指标可以细化到会计科目的末级。除了指标创建，系统还提供指标的维护浏览修改等功能，用户也可以将建好的指标分类管理并通过进步操作，可创建类指标的览表。图定制分析指标示意图多维分析表定制系统内置些行业的多维分析表模板，但用户也可以通过多维分析表模板定制功能，设计适合自己特殊需要的多维分析表。多维分析表定制完成后，在使用时只要选择分析期和对比期，就可以方便地生成分析表。生成的分析表可以直接被报告调用，或将其转为文档，便于打印离线查看。以下为具体的定制功能设置分析对象的取值类型设置要分析的期间年季度月自定义数据仓库技术和技术在会计信息系统中的应用研究时期设置辅助列，在所选时间中增加相应的列。设置自由列。自由列是在多维分析表末，增加些用于特定分析目的的列，可以改变相应内容。设置表头。将以上的设定分析选择创建成表头并在自定义表中加入分析的指标项目......”。

2、“.....确定指标是以其自身值的形式出现，还是以该指标占其主指标的百分比形式出现。表格排序将表格内的行按列排序提供可选排列规则是否按绝对值标准排序排列顺序升序或者降序。调整格式。提供修饰分析表界面的功能，可以设置标题表格的宽度和高度等设置分析表风格字体和颜色等。当指标原名称文字表述不符合要求时，可变更或部分变更原名称。图定制多维表示意图报告模板定制系统内置些行业的报告模板，但用户也可以通过报告模板定制功能，定制适合自己需要的报告。报告定制完成后，在使用时只要选择分析期和对比期，则可以方便地生成报告，极大地缩短了书写报告的时间，并直接保存为文档格式。报告模板支持导入导出功能。以下为具体的定制功能指定专属内容。使得所选的内容只显示在该报告单独生成时，当其他报数据仓库技术和技术在会计信息系统中的应用研究告调用此报告时则不显示，保持相对的私密性。自定义分析时期和对比时期......”。

3、“.....自定义取值。是将选定指标值写入报告中，或作为判断条件。可以直接在综合分析表中调出相应指标取值期间取值类型取值内容或针对高级用户编写指标主要变动原因，还可以在变动原因表取值。可以嵌套的条件分支判断。当需要对个指标值进行条件判断时，可以在判断框中根据需要输入逻辑判断式。自定义图表。可选择变化图排列图和对比图，对于包含辅助列的分析表，选定辅助列后还可获得其他辅助图。调用报告。可以调用现有的其他报告，减少定制报告的工作量，提高已有分析报告的利用率。图定制分析报告示意图数据仓库技术和技术在会计信息系统中的应用研究数据仓库技术和技术的应用以前，会计信息系统的主要职责就是记账算账等。在当时的条件下，由会计信息系统单独孤立地收集财会数据，加工处理，重点放在代替人工计算上，从而必然造成重会计核算轻财务管理重会计信息的生产轻会计信息的利用等现象。但随着企业信息化的推进......”。

4、“.....被同步采集到会计信息系统中，会计信息系统的主要任务已不再是记账算账，而是分析财务数据，得到管理决策支持信息。基于数据仓库和技术的多维数据分析系统具有很强的灵活性，模型类似真实的业务模型，因此业务分析人员无需对技术很了解，基于业务知识即可操作数据模型。按照报表从查询中生成查询从立方体生成而立方体则从数据集市中生成的信息流程，全方位地提供决策所需的数据，并使企业可利用这些分析的数据来对部分的流程实施监控。应用概况本系统是以三层浏览器服务器方式运行，服务器运行在操作系统平台上，完成各种查询计算和综合功能终端客户则用浏览器登录服务器，对数据进行格式化查询报表生成等操作二者之间是应用服务器，集中和简化客户端与数据仓库服务器的工作，降低系统数据传输数量，提高工作效率。系统可以接受来自会计信息系统，或利用第三方加载工具的外部信息系统等各种系统的源数据......”。

5、“.....系统具有强大的功能数据切片旋转钻取钻透等。下面，就相关的设计构建过程进行说明首先确定主题，在此基础上建立系统平台及数据仓库，最后是应用等。数据仓库自身并不支持直接面向分析，在数据仓库基础上，针对不同的主题，经过抽取相应的数据来建立部门级数据集市，生成立方体进行数据展示等步骤。首先，数据仓库和基于它的查询分析工具是采用多维数据模型进行操作的，该模型将数据看成数据立方体形式，数据立方体允许以多维对数据进行建模和观察。数据仓库技术和技术在会计信息系统中的应用研究本系统采用了先建立数据仓库，再建立数据集市的系统结构，其中数据仓库重点解决数据整合与清理问题，不直接为服务而基本数据模型是多维模型，需要在数据仓库上建立基于多维模型的数据集市。这样设计的优点有下列方面数据仓库不仅为应用提供了数据源，还为信息查询处理等应用提供数据基础......”。

6、“.....可以自由地根据具体的分析需求对数据结构和内容进行加工，而不必要担心损害系统的通用性，因为通用性由数据仓库来保证。只建立数据仓库或只建立数据集市的结构，则很难在通用性和专用性之间取得平衡。数据仓库在数据源和数据集市之间形成个缓冲，可以大大降低甚至消除数据源的变化对数据集市的影响。并避免了直接在数据源上建立数据集市所带来的数据不致重复抽取等问题。下步将建立立方体。由于数据集市仅仅是维表和事实表的有机组合，它本身并没有进行聚合计算。而分析的快捷性是建立在大量的预先进行的聚合计算基础上的，因此需要建立由在数据集市中的数据聚合而成的立方体，来进行分析。本系统的服务器选用，采用的存储方式存储立方体，即将基础数据留在数据集市中，而将聚合计算的结果以多维数据库的形式存储。立方体的主要建立步骤为构建立方体所需的维度维度将根据分析需求和维表的结构建立起来，具有层次结构......”。

7、“.....立方体的生成选取分析需要的度量和维度，再选取立方体的存储形式方式，即可聚合计算形成立方体。最后是数据展示。运用分析工具连接并操控服务器的立方体，进行切片切块钻取旋转等操作。其结果以多种形式展示图表形式报表文本报告等。数据仓库应用分析构建数据仓库的最主要目的就是提供个统的数据平台，把从企业的业务系统中获取的，分散的数据集中在起，构成企业数据的个整体。般数据仓库的应用是按照主题分类，根据主题建立维表和事实表，载入数数据仓库技术和技术在会计信息系统中的应用研究据，进行分析等。确立主题主题是个在较高层次上将数据归类的标准，每个主题对应个宏观的分析领域，可以细化为多个主题表。在数据仓库的具体应用中包括投资决策筹资决策股利分配决策以及其他基于价值的企业经营决策，般可划分为三类主题多维分析类主题。主要建立在数据集市基础上，利用技术实现项目价值或关键财务指标等多维分析......”。

8、“.....主要功能是将与财务相关的企业内部历史数据和企业外部数据作为输入，经过预测模型加工处理，完成所需经济指标的定量预测，输出分析报告。辅助决策类主题。主要借助于系统提供的决策模型分析模型，设定预警条件，进行必要的计算分析和判断，提供几种可选择的方案，辅助高层管理人员做出最佳决策。本文设计的多维数据分析系统主要针对第类主题的实现，即对关键财务指标的多维分析，以及其他项目价值的分析。数据粒度和表划分为分析和决策需要，将数据仓库中的数据按不同程度进行综合。在数据仓库中的数据综合度称为粒度，般分为个级别粒度越大，综合程度越大粒度越小，综合程度越低。如下图所示数据仓库技术和技术在会计信息系统中的应用研究图数据仓库综合级别示意图数据综合的般流程为原始数据经集成后，首先进入当前基本数据级，并根据需要进步进行综合，进入轻度综合数据级乃至高度综合数据级，老化的数据则进入历史基本数据级......”。

9、“.....满足管理的需要。本文的多维数据分析系统基于的数据仓库结构，依照上述模型图可分为近期基本数据层历史数据层和综合数据层其中综合数据是为决策服务的，其主要的粒度线条为时间粒度日旬月季半年年累积时期区域粒度县级区域地级市省级区域大中华区洲际范围全球范围产品粒度原材料在产品半成品产成品系统中各类指标以上述粒度线条之进行汇总，般以日为粒度的数据为原子数据，日以上粒度为汇总数据。系统提供的下探及对应的上钻功能即是沿着主要的粒度线条进行的。为设计需要......”。