数据仓库多维分析技术在电子商务中的应用研究

"这篇毕业设计论文探讨了数据仓库的多维分析展现技术，主要针对软件工程专业，旨在解决企业如何有效利用在线分析处理(OLAP)来从复杂数据中提取决策信息的问题。论文以电子商务平台为背景，提出了适用于国内商业需求的多维分析理论和应用研究，特别是一个基于连锁超市的多维分析展现系统的开发实例。 论文内容概述如下： 1. 题目背景和意义：随着计算机网络和数据库技术的进步，企业需要处理的数据量日益庞大，如何通过在线分析处理这些事务型数据以获取关键信息成为挑战。论文指出，通过多维分析展现技术，可以简化数据理解，支持管理层做出快速有效的决策。在电子商务领域，尽管大部分商务智能解决方案来自国外，但适应国内市场需求的自定义产品仍有很大发展空间。 2. 设计(论文)主要内容： - 提出一套完整的OLAP管理及应用开发方案，从构建多维数据集开始，到执行多维分析，最后呈现前端数据。 - 开发一个具体的案例——基于连锁超市的多维分析展现系统，该系统具备多种OLAP操作功能，如旋转、上卷/下钻、切片/切块，结果以图表形式直观展示，并支持数据导出。 - 系统设计旨在满足决策者对数据的即时查询和分析需求，满足商务智能要求，同时降低对昂贵国外产品的依赖。 论文可能详细讨论了以下知识点： - 数据仓库的构建与优化，包括数据抽取、转换和加载(ETL)过程。 - 多维模型的设计，如星型和雪花型模式，以及如何构建维度和事实表。 - OLAP操作的原理，如切片、切块、上卷、下钻及其在实际业务场景中的应用。 - Web环境下多维分析系统的开发技术，可能涉及JavaScript库如D3.js或WebGL进行数据可视化。 - 数据展现的交互设计，如何提供用户友好的界面和高效的查询体验。 - 性能优化策略，确保大数据量下的快速响应。 - 安全性与隐私保护措施，确保数据在分析过程中不被滥用。 通过这篇论文，读者可以了解到如何运用数据仓库和多维分析技术来解决实际业务问题，特别是对于电子商务领域的数据决策支持。"