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银行业务分析中的数据仓库应用研究

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银行业务分析中的数据仓库应用研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-5 页
目录第5-9 页
引言第9-11 页
1 绪论第11-23 页
  1.1 信息技术与金融信息化第11-14 页
    1.1.1 信息技术在金融业经营管理中的作用第11-12 页
    1.1.2 国外金融信息化的发展历程及其启示第12-13 页
    1.1.3 国内金融信息化的发展历程及现状第13-14 页
    1.1.4 金融信息化与银行信息化第14 页
  1.2 国内商业银行信息化概述第14-17 页
    1.2.1 国内商业银行信息化的发展历程第14-15 页
    1.2.2 国内商业银行信息化的发展趋势第15-16 页
    1.2.3 商业银行信息化的基本框架第16-17 页
  1.3 现代商业银行信息化的重要内容—数据仓库技术利用第17-21 页
    1.3.1 数据仓库概述第17-18 页
    1.3.2 银行引入数据仓库的必要性第18-20 页
    1.3.3 数据仓库在银行整体系统架构中的地位与作用第20-21 页
  1.4 数据仓库及其在银行业务应用中的国内外研究现状第21-23 页
2 数据仓库原理及其构建方法第23-43 页
  2.1 数据仓库的基本原理第23-26 页
    2.1.1 数据仓库的兴起第23-24 页
    2.1.2 数据仓库的概念及其特征第24-25 页
    2.1.3 数据仓库的拓扑结构第25-26 页
  2.2 数据仓库构建的方法论第26-27 页
  2.3 数据仓库的构建过程第27-40 页
    2.3.1 数据仓库的构建步骤第27-28 页
    2.3.2 立项与规划阶段第28-30 页
    2.3.3 概念模型设计阶段第30-31 页
    2.3.4 逻辑模型设计阶段第31-37 页
      2.3.4.1 细化主题并确定分析维度第31 页
      2.3.4.2 建立逻辑模型第31-35 页
      2.3.4.3 确定数据仓库的粒度第35-36 页
      2.3.4.4 确定数据分割策略第36-37 页
    2.3.5 物理模型设计阶段第37-38 页
    2.3.6 实施阶段第38-40 页
  2.4 典型的数据仓库解决方案第40-43 页
    2.4.1 SAS数据仓库解决方案第40-41 页
    2.4.2 ORACLE数据仓库解决方案第41 页
    2.4.3 NCR Teradata解决方案第41-42 页
    2.4.4 SQL Server2000的Analysis Services解决方案第42-43 页
3 工商银行数据仓库项目及其在江苏省分行的应用现状第43-62 页
  3.1 工商银行基本情况及其核心业务体系第43-45 页
    3.1.1 工商银行简介第43 页
    3.1.2 工商银行数据仓库实施背景第43-44 页
    3.1.3 工商银行核心业务体系第44-45 页
  3.2 工商银行现有的业务分析方法及利用数据仓库辅助分析的必要性第45-47 页
  3.3 工商银行数据仓库项目实施现状第47-54 页
    3.3.1 工商银行信息化进程第47-50 页
      3.3.1.1 业务处理系统的演变第47-49 页
      3.3.1.2 数据大集中工程第49-50 页
      3.3.1.3 数据仓库项目第50 页
    3.3.2 工商银行数据仓库项目的总体规划第50-51 页
    3.3.3 工商银行数据仓库一期工程主要系统介绍第51-52 页
    3.3.4 工商银行数据仓库一期工程在江苏省分行的应用成效第52-54 页
  3.4 工行数据仓库项目在江苏省分行应用过程中存在的问题第54-56 页
  3.5 工行数据仓库项目建设的改进意见第56-62 页
    3.5.1 扩大宣传力度第56 页
    3.5.2 加强培训机制第56-57 页
    3.5.3 保证数据质量第57 页
    3.5.4 发掘业务需求第57-62 页
4 面向银行个人贷款业务的数据仓库分析与设计第62-84 页
  4.1 个人贷款业务第62-64 页
    4.1.1 个人贷款业务—银行利润新增长点第62-63 页
    4.1.2 工商银行个人贷款业务概况第63-64 页
  4.2 构建个人贷款数据仓库前的分析工作第64-74 页
    4.2.1 个人贷款业务分析第64-65 页
    4.2.2 数据源分析第65-71 页
    4.2.3 客户信用分析业务指标和分析算法第71-74 页
  4.3 概念模型设计第74-76 页
  4.4 逻辑模型设计第76-82 页
    4.4.1 主题域的细化第76-81 页
    4.4.2 确定数据仓库的粒度第81-82 页
    4.4.3 数据分割策略的制定第82 页
  4.5 数据的采集与预处理第82-84 页
    4.5.1 采集策略的制定第83 页
    4.5.2 数据预处理第83-84 页
5 基于 SQL Analysis Services的个人贷款业务数据仓库的实施第84-106 页
  5.1 预备知识第84-87 页
    5.1.1 SQL Analysis Services数据仓库中的基本概念第84-85 页
    5.1.2 数据仓库的三层架构及 SQL Analysis Services的体系结构第85-86 页
    5.1.3 个人贷款数据仓库构建思路第86-87 页
  5.2 服务器端的设置第87-97 页
    5.2.1 建立与源数据库的链接第87-88 页
    5.2.2 建立多维数据集第88-96 页
      5.2.2.1 构建事实表第88-89 页
      5.2.2.2 构建维度表第89-93 页
      5.2.2.3 利用数据表和维表,建立多维数据集第93-95 页
      5.2.2.4 优化存储设置第95-96 页
      5.2.2.5 浏览多维数据集中的数据第96 页
    5.2.3 构建完成的数据仓库第96-97 页
  5.3 客户端的开发第97-106 页
    5.3.1 数据透视表服务第98 页
    5.3.2 数据透视表服务与 Excel第98 页
    5.3.3 个人贷款发放、收回情况的 OLAP查询分析第98-102 页
    5.3.4 新、老客户信用度评价及客户群分析第102-106 页
结束语第106-107 页
6 总结第107-109 页
  6.1 本论文的主要创新点第107 页
  6.2 本论文的不足之处第107-108 页
  6.3 展望第108-109 页
致谢第109-110 页
参考文献第110-113 页

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