论文部分内容阅读
商业经济的未来发展模式是以客户为中心的面向服务的运营模式,其核心是完善的服务保障体系和高效的经营管理策略。其中,网络访问分析和挖掘就是通过了解网络用户的浏览兴趣,来改善服务质量的一种商业智能的应用。本文基于Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services(SSAS)对网站访问日志进行了分析,并用多种途径对分析结果进行了商业智能(Business Intelligence)前端展现,同时还和目前较流行的分析工具Google Analytics和51.La免费统计网站做了多方位的比较,突出了本文研究成果的多视角即时分析的优越性。本文主要基于Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services(SSAS)对网站访问日志进行OLAP(On-Line Analysis Processing)操作,包括关系OLAP(Relational On-Line Analysis Processing)操作和多维OLAP(Multidimensional On-Line Analysis Processing)操作。并主要通过Website展现形式对分析结果进行了BI(Business Intelligence)前端展现,数据仓库架构包括了7个主题:来源网站分析、招生专栏页面访问情况分析、访问者分析、访问状态分析、搜索引擎优化SEO分析、技术分析和搜索引擎爬虫过滤分析。Website的搭建以MyEclipse 6.5GA为开发平台,并运用了AJAX技术,其中包括Ext和Prototype技术。主要编码实现语言为JAVA。展现结果与Google Analytics和51la免费统计工具进行了对比,分析了三种方式的区别,突显了本文Website从多方位多角度进行分析展现的优势。同时还用Excel2003和微软在商业智能(Business Intelligence)领域的首席搭档Proclarity基于多维数据集对网站访问日志分析结果进行了展现。本文Website网站是基于业务数据库所作的分析,优势是分析的即时性;基于多维数据集的OLAP能保证从多维度、不同粒度的分析网站访问统计信息进行分析展现,分析的视角多,实现了从用户的角度去进行分析与展现;两种方式的展现效果均直观易懂。第一章为绪论。主要介绍论文研究背景于研究意义,介绍了目前较流行的Google Analytics和51la免费统计工具的使用方法和大致功能。第二章介绍本文需用到的相关技术。包括商业智能(Business Intelligence),SSAS(Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services)、SSRS(Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services)和用Website展现所需用到的开发平台架构,包括MyEclipse和AJAX等。第三章介绍网站访问日志分析。首先介绍了联机分析处理OLAP(On-Line Analysis Processing)的概念与体系结构,包括关系OLAP(Relational OLAP,简称ROLAP)、多维OLAP(Multidimensional OLAP,简称MOLAP)和混合型OLAP(Hybrid OLAP,简称HOLAP)三种体系结构。重点介绍了用SSAS进行OLAP操作的方法。在SSAS中两种OLAP设计方法:自下而上和自上而下。本文采用自下而上方法生成数据立方体Cube,介绍其各种操作,并部署多维数据集到Analysis Services,建立了分析主题。第四章介绍商业智能(Business Intelligence)前端展现。首先介绍BI前端展现的工具与选型方法,重点介绍以Website形式进行关系OLAP(Relational OLAP,简称ROLAP)展现,采用MyEclipse 6.5GA为开发平台,JFreeChart,AJAX技术包括Ext和Prototype等框架搭建了Website,以丰富直观易懂的形式从多方位展现了主要的主题分析结果。同时也介绍了以Excel2003和Proclarity基于多维OLAP进行多视角展现。第五章将本文研究成果与Google Analytics和51la免费统计工具的分析结果分别进行了对比,介绍了Google Analytics和51la免费统计工具目前的统计状况,突显出本文研究成果能够多角度多方位进行分析展现的优势。第六章为总结与展望,总结了本文的研究内容,对本文的不足之处做出了展望。