统计学是一门应用性很强的学科，它是研究如何有效地收集、整理、分析数据，并对所考察的问题作出推断或预测，甚至为制定决策和采取行动提供依据和建议的一门学科。凡是有大量数据出现的地方，都用到了统计学。另外，众所周知的是复杂的数据处理需要计算机来辅助完成。 证券投资也毫不例外地用到了统计学的理论和方法，但是统计学在证券投资领域主要应用在证券投资技术分析上，而较少涉及基本分析。技术分析是研究股票的短期买卖行为，即何时买进、何时卖出；基本面分析则主要致力于研究股票的内在价值，它的研究范围包括宏观、中观和微观三个层面。宏观因素对具体的证券投资决策影响很小，作为一个理性的投资者，首要关注的是基本面的行业和公司分析，其次才是宏观层面分析和技术分析。行业分析和公司分析的数据源都是上市公司的财务数据，包括财务报表和报表附注。 上市公司财务数据多维联机分析(Multi-dimensional On-Line Financial Data Analysis，MOLFDA)以上市公司财务数据为分析对象，综合应用计算机数据处理技术、统计分析方法，用多维联机数据分析(Multi-dimensional On-Line Data Analysis，MOLDA)作为技术支持，不仅可以实现基本面的行业分析和公司分析，还可以对上市公司从地区、市场(深、沪)等多个角度进行分析。 全文由“引言”、“正文”和“结论”三部分组成；其中，“正文”部分由第一章至第四章构成，它们是论文的主体部分。 “引言”部分，在现实需求和研究现状分析的基础上，指出上市公司财务数据分析是理性证券投资者的现实需求，而目前提供的相关信息存在量少、分析方法不够完善、大量的数据缺乏合理的联机组织等问题，最后提出多维联机数据分析(Multi-dimensional On-Line Data Analysis，MOLDA)技术是实现上市公司财务数据多维联机分析的理想技术。 第一章：多维联机数据分析(MOLDA)技术。阐述与MOLDA相关的基本概念、特点和结构。指出“多维联机数据分析设计”的重要性，它包括“多维业务空间设计”和“方法库设计” 第二章：MOLFDA多维业务空间的设计。介绍了业务空间设计的基本理论，设计了上市公司财务数据分析的业务空间——设计了“度量”和“维”；并构建了多维数据立方体。 第三章：MOLFDA方法库的设计(一)。设计了总量分析、相对数分析、财务比上海海运学院硕士论文上市公司财务数据多维联机分析设计率基本分析等较简单的计算分析方法。主要用了大量表格进行详细地说明。 第四章:MOLFDA方法库设计(二)。设计了财务分析中较复杂的分析方法—财务比率综合分析方法。首先，指出财务比率综合分析的核心问题是确定财务比率的加权权重系数;接着，从综合评价分析方法的基本理论着手，对基本理论进行了较全面的阐述;然后，以港口业上市公司为研究对象，分别用“主观”、“客观”赋权法这两类常用的确定权重系数的方法对其进行了综合评价;最后，比较分析“主观”、“客观”赋权法的优劣，提出了集成赋权的综合评价方法，对集成赋权综合评价分析的结果进行了一致性检验，得出集成赋权综合评价比任何单一的赋权综合评价更合理的结论。 在“多维业务空间”和“分析方法库”设计好之后，计算机人员能够非常轻松的开发实现上市公司财务数据多维联机分析系统。相信本文的研究对于普及上市公司财务分析知识、倡导理性证券投资、促进证券市场的良胜发展有着重大的理论和现实意义。