1、“.....所以在设计时，可以存放日期表示的若干年的数据行为时间维的内容。时间维设计如下表时间维编号属性名时间年度半年度季度三季度地区维企业的利益相关者在进行决策时，有时也会对地区进行考虑，因此，对数据仓库划分地区维也是必要的。地区维度包括地区地区名称等。地区下面要再划分层次山东北京天津等......”。

2、“.....财务指标维包括财务指标财务指标名称财务指标计算公式财务指标类型等。财务指标维设计如下表财务指标维编号属性名财务指标财务指标名称财务指标计算公式财务指标类型企业活动维企业所进行的经营活动是利益相关者十分关注的。企业的活动大致有商业信基于的按需定制财务报告模式研究贷活动银行信贷活动对外投资活动财务管理活动战略制定活动等，这些活动由不同的报表项目来反映和核算，利益相关者的利益不同，对企业的活动关注也不同。企业活动维包括企业活动企业活动名称等。企业维对企业进行维度的划分，是为了保证使用者能够对企业的不同信息进行分析。企业维包括企业企业名称公司地址代表法人企业性质等。金额维对数据仓库进行金额维的设计主要是为了用户对于金额区间或是具体金额的些项目的查询。比如查询金额值在到万元的应收账款的公司有哪些。金额维包括金额金额数值金额类别等......”。

3、“.....粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库中的数据量和所适合的查询类型。粒度是对数据仓库中的数据的综合程度高低的个衡量。粒度越小，用的存储空间越多，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多反之粒度越大，用的存储空间越少，细节程度越低，综合程度越高，回答查询的种类越少。在本文的数据仓库设计中，由于主题的复杂性，需要采用了多重粒度划分的行业报表项目时间地区财务指标企业活动企业„„行业行业名称报表项目报表项目名称资产负债表项目损益表项目„„企业企业名称公司地址代表法人企业性质„„时间时间名称年度半年度季度„„„„„„„„事实表行业维表报表项目维表企业维表时间维表其他维表基于的按需定制财务报告模式研究策略，用低粒度数据保存近期的会计报表及财务指标，用大粒度保存时间较远的会计报表及财务分析指标数据。这样就可以对财务情况进行近期分析，还可以利用大粒度对财务趋势进行分析......”。

4、“.....物理模型设计的主要目的有两个是提高性能，二是更好地管理存储的数据。这里主要从管理的角度对物理模型的设计进行论述。事实表与维度表结构设计这里仅列出事实表的部分内容和报表项目维度表结构设计来举例说明物理模型设计，事实表的其他内容及其他维度表的设计采用类似的方法，不同维度表之间通过统的内部编码进行连接，组成统的数据仓库。表事实表结构字段名类型宽度小数位数企业代码字符型企业名称字符型报表项目代码字符型报表项目名称字符型时间日期型财务指标代码字符型财务指标值数值型„„„„„„„„表报表项目维度设计字段名类型宽度小数位报表代码字符型报表名称字符型报表时间日期型报表类别字符型报表项目代码字符型报表项目名称字符型报表行次字符型年初余额数值型期末余额数值型索引策略因为数据仓库的数据量是非常大的，要存取信息的工作量是非常大的，所以就需要进行索引结构设计来提高数据存取的效率。在建立索引的时候，般只需按照事实表的主键和外键来建立索引......”。

5、“.....如果出现表数据量过大的问题，那就需要增加索引。因为索引是把双刃剑，在提高存取效率的同时，也会降低数据更新的速度，并且会占据大量的磁盘空间。索引的建基于的按需定制财务报告模式研究立通常是按照索引使用的频率由高到低逐步添加，直到索引加入后，会大大降低数据加载和重组表的时间，就结束索引的添加。本文的索引有行业报表项目时间地区财务指标企业活动企业和金额。数据存放位置在物理设计时，常常要按数据的重要性使用频率以及对响应时间的要求进行分类，并存储在不同的介质上，重要的经常被使用的需要快速做出响应的信息存放在高速存储设备上，反之，就可以考虑存储在低速存储设备上。例如，市盈率的数据信息会经常被查询使用，企业经营者的数据信息相对来说查询的几率就会比较少，因此在物理设计时，对这样的信息要进行分类，分别存储在不同的介质上。数据仓库生成基于数据的数据仓库生成的过程，就是完成数据的装载和综合功能......”。

6、“.....完成格式数据的数据库系统到基于数据的数据仓库系统的数据标准接口，并生成基于数据的数据仓库。在这个过程中，数据装载就是完成数据抽取清洗转换和集成等系列工作，也就是，这程序对数据库的构建起着至关重要的作用。在分析中，我们可以得知数据的独有的优势大大简化了数据装载这程序。数据综合功能就是负责将集成的细节数据转化为不同综合层次的数据。本论文构建的基于数据的数据仓库系统的结构是结构。因此，整个数据仓库的生成过程也有两步。第步，将上市公司呈报的格式的财务报告数据集成在格式数据的数据库中。这步骤的结构图如下图数据仓库生成步骤由财务报告数据生成数据库企业的格式财务报告企业的格式财务报告企业的格式财务报告格式数据的数据库缓存区基于的按需定制财务报告模式研究在本文中，数据仓库的构建实质上是在格式数据的数据库系统的基础上进行的，在这个数据库中所有的上市公司的财务报告数据都以统的格式进行存储，实质上，这个数据库是数据仓库的缓存区......”。

7、“.....这样，不同的上市公司提交格式的财务报告后，这些数据进入到格式数据的数据库中进行统的存储，在向数据仓库中装载时，可以采用统的装载程序和综合功能，大大提高数据仓库的生产效率。第二步，格式数据的数据库系统中的数据完成面向主题的数据仓库构建。图数据仓库生成步骤二由数据库生成数据仓库格式数据的数据库中的数据需要进行数据的整理，再加载到数据仓库中。可以完成数据从数据库加载到数据仓库这工作。基于的数据仓库多维数据集设计在前面已经创建了基于数据的数据仓库，为了能更好的利用数据仓库中的数据，应该在数据仓库构建的基础上设计多维数据集，以便进行多维分析及进步的数据挖掘。之所以要设计多维数据集是为了满足信息使用者的要求，从他们对信息需要的角度进行思考的。组建多维数据模型，即构造立方体。本文中在构建多维数据集的过程中，在前面的分析中的各主题就是多维数据集的不同的维度。在前面的分析中，我们已经划分好了主题，也进行了粒度的划分......”。

8、“.....下面，将对数据仓库的多维分析行为进行阐述。多维数据集的构建根据前面叙述的数据模型的建立，这里我们很容易完成多维数据集的构建，即多维数据立方体的构建。前面所述中，将数据仓库中的数据划分为七个维度，这样在构建多维数据集时，应该对应个七维的立方体，但是超过三维地立方体是人们在有限的想象思维中不能达到的。所以，在这里，我们为了能够形象的表示多维立方体在结构上的优势，简化问题，设计个简单的三维立方体。格式数据的数据库数据的数据仓库面向主题基于的按需定制财务报告模式研究图数据分析三维立方体切片数据仓库中的数据可以按照行业维时间维财务项目维财务指标维等进行划分，形成个多维的体系。切片就是在建立的多维数据集中的维上选定个取值。例如可以在上述多维数据集行业，时间，财务指标中的行业维上选定个维成员以医药行业为例，就可以得到在行业维上的个切片......”。

9、“.....当然，如果这区间只取维成员时，即得到个切片。切块的作用类似于切片，只不过是为了从个稍高的角度对数据进行分析。切块也可以看成是多个切片的叠加。比如，将时间维设定个区间例如年和年，对这区间在其他维时间维财务指标维行业维农业医药能源等财务指标维偿债能力指标现金能力等时间维年度半年度季度行业维农业医药能源等财务指标维偿债能力指标现金能力等时间维年度半年度季度分类号密级研究生学位论文基于的按需定制财务报告模式研究研究生姓名李玉亭指导教师姓名王舰申请学位级别硕士专业名称会计学论文答辩日期年月日学位授予日期年月中国海洋大学谨以此论文献给我的导师李玉亭基于的按需定制财务报告模式研究学位论文完成日期指导教师签字答辩委员会成员签字独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外......”。