目前正在应用的汽车售后服务管理系统能够很好地满足事务处理的要求,却不能有效地满足用户个性化的查询、分析,并提供决策支持。要解决这个问题,就必须建立数据仓库系统。 数据仓库是一个面向主题的、集成的、反映历史变化的、相对稳定的数据集合,用于支持管理决策。它可以用来帮助客户对数据库中纷繁的数据进行有效地统计、分析,从而帮助客户进行更有效地管理,并为客户进行数据挖掘提供基础。 OLAP分析,即联机分析处理,是在建立好数据仓库的基础之上,利用多维数据库模型使得原来隐藏在这些纷繁复杂的数据后面的信息具体化、可视化。在众多的决策支持技术中,OLAP技术以其直观的数据操作、灵活的分析功能、可视化的结果表达等特点,在数据仓库技术的支持下得以脱颖而出。它将企业从前台业务管理(OLTP)转向后台的决策分析,为企业各层次的管理人员提供了多角度、便捷的探察企业数据的手段。 本文根据数据仓库系统的物理结构和逻辑结构,深入分析了数据仓库系统的结构和特点,结合最新的数据仓库建模技术,建立完成了面向汽车售后服务这一主题的数据仓库系统,并给出了数据仓库多维数据集模型的详细设计和实现;然后利用OLAP分析完成对汽车售后服务系统的多维数据集进行分析。 本论文的组织结构为: 第1章作为论文的绪论,介绍了汽车售后服务信息系统的主要功能及存在的不足,分析了研究本系统的重要意义。第2章分析了数据仓库系统中数据仓库的数据组织和一些相关的关键技术,最后说明了数据仓库技术目前存在的问题。第3章分析OLAP原理和OLAP的多维数据的概念、结构和分析方法等,并给出了多维数据集的一些典型操作的定义、方法。第4章介绍本系统的详细设计和实现。系统分为三层:数据仓库层、数据抽取层、数据展现层,并对这些层进行了具体的设计。最后的结论对本文的研究内容和结论进行了总结,并展望了本文核心技术的应用前景和进一步的研究工作。