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文檔簡介

1、這些特點決定了數據倉庫的系統設計不能采用同開發傳統的 OLTP 數據庫一樣的設計方法。來進行數據倉庫的開發，因為原型法的思想是從構建系統的簡單的基本框架著重復工作，并根據現有條件根據每個人的特點進行了分工。(1)技術準備工作；(2)需求分析分析(3)概念模型設計；(4)數據倉庫生成；下面我們以三個主要設計步驟為主線，介紹在各個設計步驟中設計的基本內容。一、技術準備工作這一階段的工作包括：技術評估，開發環境準備。 管理數據倉庫的技術要析型數據單獨集中存放，也就是用數據倉庫來存放。一步里確定的性能指標包括：管理大數據量數據的能力；進行靈活數據分析的能力；根據數據模型重組數據的能力；周期性成批裝載數

2、據的能力；2 、開發環境準備Analysis Manager：在已有的關系數據的基礎上進行數據倉庫的建立及使用。二、 需求分析構建數據倉庫和多維數據集等工作都是面向決策分析的，因此，需要對決策況，統計計算貸款總額、正常貸款總額以及不良貸款總額。此外，為了考察這6好的做出貸款決策以及相應的策略調整提供較全面的支持和輔助。2、分析的數值（事實）：貸款總額、正常貸款額以及不良貸款額。3、分析的角度（維度）：信貸機構、時間、貸款類別、貸款期限和經營狀況。4、分析的粒度（維度級別）：信貸機構市行、支行和管轄機構。時間（年、季度和月）。后進行多維數據分析的事實數據和維度數據等信息。倉庫系統的概念模型。根據要求，我們進行了如下的操作：明確的描述，我們設定的內容包括：五張事實表的的主鍵；貸款類別代碼表：貸款分析視圖：表之間的關系；四、數據倉庫生成1、連接數據源2、建立多維數據集選擇事實數據表選擇數據集的度量值3、建立維度信貸機

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