随着信息时代的到来，数据库规模日益扩大，形成了数据量大、分散、格式异化等特点，这些数据中包含了大量的潜在的对决策者有价值的信息。由此产生了数据仓库和数据挖掘技术。 本文从数据仓库的产生背景开始，介绍了数据仓库的概念、特点及其与传统的数据库的区别：基于数据分层概念，给出了数据仓库的三层体系结构。同时，对数据仓库中数据的结构也进行了一定程度的探讨。此外，联机分析处理和数据挖掘(OLAP&DM)作为数据仓库系统的两种最重要应用，本文也对它们进行了仔细而深入的研究。在第三章详细介绍了数据仓库的实现过程，包括数据源的选取、后端加工以及前端数据展示三个环节，并以SQL Server的数据仓库工具为例展现了一个数据仓库的具体实现过程，同时又将关联规则数据挖掘技术运用与该数据仓库多维数据集，挖掘出基于数据仓库的多维关联规则，展示了一个完整的数据仓库系统的设计过程。