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浅谈零售业数据仓库建立及数据分析 　　摘 要 本文简要介绍了数据仓库以及OLAP技术在零售业销售系统中的应用。主要集中于数据仓库的概念和多维分析方法。在对销售数据进行多维建模和多维分析的探讨中,主要利用了SQL Server 2005 分析服务器和商业智能开发平台。在本文内容的后一部分还提到了使用Microsoft Excel的数据透视功能对多维模型进行多种形式的可视化前端展示。使读者能够对如何结合数据仓库和OLAP技术开发切合方案的销售数据分析系统以及浏览和分析数据的方法有所了解。 　　关键词 零售业;数据仓库;OLAP;SQL Server2005 　　中图分类号TP311 文献标识码A 文章编号 1674-6708(2010)30-0077-02 　　Elementary Introduction on the data warehousing and data analysis in retail 　　 　　Abstract This paper introduces the application of data warehousing and OLAP technology in the retail sales info-system, with the emphasis on the concept of data warehousing and methods of multi-dimensional analysis. In the process of the multi-dimensional modeling and analysis to sales data, we mainly use SQL Server 2005 Analysis Service and business intelligence development platform. In the latter part of this paper, we also mention the capabilities of Microsoft Excels PivotTable to achieve the visual desktop OLAP of multi-dimensional models in various forms. All of the above make our readers have a brief understanding upon how to develop a data analysis system in sales and upon methods for browsing and analyzing data. 　　Keywordsretail sales;data warehouse, OLAP;SQLServer 2005,SSAS;multi-dimensional modeling;Excel 　　 　　随着企业对数据管理不断提出新的要求和计算机技术的飞速发展,人们要求计算机在处理日常简单数据的同时,能够更多地参与数据分析和决策支持,由此出现了一种用于数据分析处理和决策支持的数据存储和组织技术――数据仓库技术。William H. Inmon首先将数据仓库定义为:“一个面向主题的、集成的、随时间变换的、非易失性数据的集合,用于支持管理层的决策过程”。目前该技术已成功用于电信、银行、税收、零售业中。 　　零售业是任何一个处于从事由生产者到消费者的产品营销活动的个人或公司,他们从批发商、中间商或者制造商处购买商品,并直接销售给消费者。高科技在产品开发、商品策划、销售预测、货源采购和精确定价等各个环节的应用已经成为经营者们不可缺少的决策依据。而支持众多决策的是其中的数据仓库技术。 　　为了更好地对企业销售情况进行数据分析和决策支持,数据仓库和OLAP技术应用于销售数据分析中。数据仓库和联机分析处理(OLAP)是决策支持系统的有机组成部分。数据仓库从现有的信息系统中提取有用数据,并对所提取的数据进行预处理,为决策分析提供所需数据。OLAP 则利用存储在数据仓库中的多维数据完成各种分析操作,它利用多维数据集和数据聚集技术对数据仓库中的数据进行组织和汇总,用联机分析和可视化工具对这些数据进行评价,并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策分析人员。为了使用户达到从多个角度多个细节分析数据的目的,OLAP的多维分析过程很必要,具体是指采用切片、切块、旋转和钻探等基本操作,对多维形式组织的数据进行深入的研究。数据仓库中不是存放每个销售事物的细节,而是存放每个部门每类商品的汇总数据,或对较高层次的汇总数据。OLAP提供数据仓库中汇总数据的多视图和动态视图能力,又为成功的数据挖掘奠定