证券分析数据仓库系统设计与实现

"本文主要探讨了面向证券分析的数据仓库系统的构建和设计，通过利用MS SQL Server 7.0来建立数据仓库，旨在提高证券交易决策的效率和支持。文章介绍了数据仓库在证券市场的应用，以及它如何帮助投资者快速获取信息，进行模式识别和趋势分析，为投资决策提供依据。数据仓库被定义为面向主题、集成、非易失且随时间变化的数据集合，其目的是为了支持决策。文中还提到了数据仓库与决策支持系统的关系，以及数据仓库中的操作数据和分析数据的区别。在进入数据仓库之前，数据需要经过规范化处理以确保一致性。" 详细内容: 证券市场的数据分析是投资者做出明智决策的关键，而数据仓库技术则为此提供了高效的支持。本文作者李德勇和翟东升探讨了如何构建一个面向证券分析的数据仓库系统，他们提出利用MS SQL Server 7.0作为构建工具。这个系统能够整合并存储大量的历史交易数据，使得实时分析速度得到显著提升，从而能够处理复杂的证券分析任务。 数据仓库的核心特征包括其面向主题性，意味着数据是围绕特定业务领域（如证券分析）组织的；其集成性，确保来自不同源的数据在仓库内保持一致；非易失性，保证了数据的持久性；以及随时间变化性，意味着数据随着时间的推移而更新，反映了市场动态。这些特性使得数据仓库特别适合用于长期趋势分析和模式识别。 在证券决策支持系统中，数据仓库扮演着至关重要的角色。传统的在线事务处理（OLTP）系统主要处理日常的交易操作，而数据仓库（OLAP）则专注于查询和分析，服务于高级决策者的需要。数据仓库的数据源通常来源于OLTP系统，但在进入仓库前，这些数据需要经过预处理，包括规范化，以消除数据不一致性和冗余，这是确保数据质量的关键步骤。 作者强调，由于影响股票价格的因素众多，且股市变化复杂，数据仓库的建立可以为投资者提供历史交易数据，加快对实时信息的处理速度，帮助他们快速响应市场变化，发现潜在的投资机会。这使得投资者能够更好地理解和预测市场趋势，从而做出更准确的投资决策。 面向证券分析的数据仓库系统是现代金融决策支持系统的重要组成部分，通过集成和处理大量数据，它能够为证券市场参与者提供强大的分析能力，促进更科学、更有效的投资策略制定。随着数据仓库技术的不断发展和完善，其在证券分析领域的应用将会更加广泛和深入。