企业利润分析，是指对企业利润的增减变动、结构状况及影响利润的收入与成本进行分析。通过对企业利润进行分析，可以揭示各项利润及成本费用与收入的关系，以反映企业各环节的利润构成及成本费用水平。对于如何提高利润分析的效率和准确性，是每一位企业管理者迫切关注的问题。在信息化技术不断发展的今天，许多管理信息系统已经可以为利润分析提供一定的信息支持，然而这并不能从根本上大幅提高利润分析的效率和准确性。原因就在于传统利润分析所基于的各种工具或信息系统是独立开发的，数据分散且相关性不够高。对于某一种分析行为，为了获得分析所需要的数据，往往需要由多个人员去搜集并整理数据（比如由销售部门的人员整理收入数据，财务部门的人员整理成本费用数据），加上每个人对业务理解的不一致，最终的结果可能并不理想。 针对这种情况，本文提出了以商业智能平台为基础建立企业利润分析系统，该系统可以在很大程度上解决目前企业利润分析中存在的一些问题。本文总体的研究思路如下： 1．首先，描述了为什么要用数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术来解决利润分析的问题，并概述了商业智能的相关概念及其发展过程，然后从国内外的相关资料中，找出本课题的目前世界范围内的发展现状及存在问题。 2．描述商业智能及其相关技术。首先将商业智能相关技术概括为四个部分，即ETL（数据预处理）、数据仓库、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘。然后分别阐述每一种技术，利润分析系统将以这些核心技术为支撑。 3．设计利润分析系统的总体框架，并阐述其设计思路。 4．利润分析系统中相关技术的研究和设计。首先，对数据仓库中的数据模型进行设计，包括粒度、数据分区以及各主题逻辑模型的设计；其次，对系统中的ETL流程、抽取策略，OLAP的功能设计、实现及查询语言，数据挖掘中的相关统计模型（本文选择客户价值评价模型）以及系统元数据的管理进行了研究，最后总结了一些在系统构建中应当注意的其他比较关键的问题。 5．以服装生产行业为背景，进行基于商业智能相关技术的利润分析系统的实例开发。 事实表明，利用商业智能相关技术对利润数据进行分析，能为决策者提供更加简明、全面的信息，帮助决策者快速、有效地从各个角度分析利润构成状况及影响利润的主要因素，无论从宏观还是微观上都能对企业整个盈利状况有全面而快速的把握。 本文是对基于商业智能的利润分析系统进行前期探索性研究，鉴于现实情况还有诸多的制约因素，本文只是提出了这种解决方法的初步构想，探讨了实现的方法以及相关技术，重点在于完成其架构分析和功能的设计，其中可能存在一些不完善的地方，还需要进一步的研究和完善。