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文档简介

1、数据仓库与OLAP实践,清华大学出版社,2,第5章 OLAP的一个应用示例,5.1 案例背景 5.2 分析需求 5.3 数据准备 5.4 构建数据仓库和多维数据集 5.5 浏览分析数据 5.6 小结,3,5.1 案例背景,本案例对华兴商业银行（一个虚拟的银行）在2000年至2005年之间的贷款数据进行的多维分析。 该银行的贷款数据库中有9张数据表： 借款凭证分析表 法人基本信息表 信贷机构代码表 币种代码表 担保方式代码表 贷款性质代码表 贷款期限代码表 贷款类别代码表 还款方式代码表,4,9张表间的关系及各表包含的字段,5,5.2 分析需求,分析的主题：华兴商业银行贷款金额分析。 分析的数值

2、（事实）：贷款总额、正常贷款额以及不良贷款额。 分析的角度（维度）：信贷机构、时间、贷款类别、贷款期限和经营状况。 分析的粒度（维度级别）： 信贷机构：市行、支行和管辖机构。 时间：年、季度和月。 贷款类别：贷款的类别。 贷款期限：贷款期限、贷款期限明细。 经营状况：经营状况,6,5.3 数据准备,构造事实表的视图： CREATE VIEW 贷款分析视图 AS SELECT 借款凭证编号,客户代码,机构编码 AS 支行管辖机构编码,贷款类别 AS 贷款类别明细编码,贷款期限分类 AS 贷款期限明细代码,借款日期, (正常+关注+次级+可疑+损失) AS 贷款总额, (正常+关注) AS 正常贷

3、款,(次级+可疑+损失) AS 不良贷款 FROM 借款凭证分析表,7,分析数据库中的数据表间关系,8,5.4 构建数据仓库和多维数据集,建立数据仓库 连接数据源 建立多维数据集 选择事实数据表 建立“信贷机构”维度 建立“借款日期”维度 建立“贷款类别”维度 建立“贷款期限”维度 建立“经营状况”维度 完成多维数据集的建立,9,5.5 浏览分析数据,使用多维数据集浏览器查看数据,10,运用多维分析方法分析数据,替换网格中的维度：“借款日期”替换“贷款类别,11,运用多维分析方法分析数据（续,添加“贷款期限”维度,12,运用多维分析方法分析数据（续,下钻“借款日期”维度,13,运用多维分析方法分析数据（续,上卷“借款日期”维度,14,运用多维分析方法分析数据（续,切片：筛选经营状况为“亏损”的企业,15,运用多维分析方法分析数据（续,切块：筛选“经营状况”为“亏损”的企业、“贷款期限”为“短期贷款,16,5.6 小结,本章应用SQL Server 2000 Analysis Services实施了一个多维分析案例。 首先需要从决策者那里获得分析需求， 然后在此基

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