区域航空收益管理数据仓库设计与实现
数据仓库模型的设计
2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内
数据仓库设计指南
数据仓库设计指南 在一般的数据仓库应用系统中，根据系统体系结构的不同，数据仓库设计的内容和范围不尽相同，并且设计方法也不尽相同，下面的两幅图示分别表示带有ODS的数据仓库应用系统体系结构和不带ODS的数据仓库应用系统体系结构。本文将说明两个体系结构上的差异以及这种差异造成的设计方法的不同，并且重点介绍带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法。GV1 =p}` 在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。M)_m= }d 根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。_R)tJ Ro ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。4\&P~kI 一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设计为如下几个作用：#:1< R\H6m 1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。[t"C/;S! 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。,8mPV{U KU 2）转移一部分业务系统细节查询的功能 Cr 高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录， XX 银行 EDW/ 数据仓库项目方案 目录 第一章系统总体架构 (5) 1.1总体架构设计概述 (5) 1.1.1 总体架构的设计框架 (5) 1.1.2总体架构的设计原则 (6) 1.1.3总体架构的设计特点 (7) 1.2 EDW执行架构 (7) 1.2.1执行架构概述 (8) 1.2.2执行架构设计原则 (8) 1.2.3执行架构框架 (9) 1.3 EDW逻辑架构............................................ 1 8 1.3.1逻辑架构框架.......................................... 1 8 1.3.2数据处理流程......................................... 2 7 1.4 EDW运维架构............................................ 2 7 1.4.1 运维架构概述 (27) 1.4.2 运维架构的逻辑框架 (29) 1.5 EDW数据架构............................................ 3 6 1.5.1数据架构设计原则...................................... 3 6 1.5.2数据架构分层设计....................................... 3 8 1.6 EDW应用架构............................................. 4 1 1.6.1应用架构设计原则....................................... 4 1 1.6.2数据服务............................................... 4 2 1.6.3 应用服务 (43) 第二章ETL体系建设 ........................................... 4 4 2.1 ETL架构概述.............................................. 4 4 2.2 ETL设计方案.............................................. 4 6 2.3 ETL关键设计环节......................................... 4 6 2.3.1 接口层设计策略 (46) 收益管理与定价策略 一、收益管理 收益管理是由Litterwood 于1972年提出的概念。关于收益管理的定义，目前应用最广泛的是Kimes在1989年提出来的，收益管理是信息系统和定价策略，在合适的时间、合适的地点、以合适的价格将产品销售给合适的顾客，即所谓的“ 4R'观念。 （1）收益管理的产生与发展收益管理是航空运输市场经营环境不断变化，航空公司运 营管理理念、方法和技术不断发展的产物。最早出现于20世纪70年代末的美国航空业。 航空运输生产消费属于同一过程的特点使得航空公司的座位销售从一开始就采取了预订的销售方式，这要求对座位销售进行事先控制。在航空运输业发展早期，各国政府普遍将航空 运输业作为一项公众服务事业由政府进行管制，不仅在技术上也在经济上进行严格的管制，航 空运输业短期运营成本基本固定，而且航班增加一名顾客的边际成本也很低，对航空公司来说，短期内以一个很低的价格卖掉一个座位总比让座位空着好，因为卖掉座位依然能够弥补 部分短期运营成本。1978年，美国颁布了《解除航空公司管制法》，解除了统一票价，航 空业放松管制后，使得一批低成本定期航空线进入市场，航空公司之间一再发生价格大战。价格大战的惨痛教训使业内人士认识到:折扣销售是一把双刃剑，如果航空公司降价幅度过大，购买折扣票的旅客人数过多，会使航空公司入不敷出，使参与价格竞争的航空公司陷人两败 俱伤的困境。 高水平的成本结构注定了低价格竞争的失败，70年代末，几家航空公司“创造”了收 益管理。为了摆脱困境，美洲航空公司于1985年1月首先开发了第一个收益管理系统，使 得很快赢回了原有的市场占有率，从此，航空运输的定价实践的重点从通过折扣销售座位转 移到通过支付意愿来销售座位，通过顾客消费行为的分析进行市场细分，针对每个细分市场 目标群体的特点仔细设计附带限制条件的票价，目标是向每个乘客收取尽可能接近他的支付意愿的票价，同时又能够保证有足够的需求填满飞机。这就是我们今天熟知的航空公司多等级 票价结构。 收益管理理论在航空业得发展和成功实践后，很快被应用于酒店、铁路运输、租车服务、 旅游服务等众多服务领域和高科技领域，目前，已经拓展至通讯、金 运用运筹学技术的重大贡献解决了航空公司座位分配和一般的易腐资产收益管理问题。航空公司和其他行业应用数学编程算法控制电脑订票系统中的库存，提高收益绩效的能力改革了服务行业。然而，针对这一点，这些进展却经常被消费者所怀疑，认为是不利于旅客福利。人们似乎察觉到收取差别费率和限制低价产品可用性是一种内在的不公平。收益管理技术对社会的整体影响尚未得到明确的审查。本文分析的重点是商业航空公司的效率，提供了使用收益管理技术利弊的切实证据。 在美国航空公司放松管制带来的福利变化的背景下，莫里森和温斯顿（1986）关注了效率。他们发现从降低票价中获得大量的消费者福利，但没有考虑到其在福利分析中产品差异的作用。航空公司在不同的价格水平下为消费者提供捆绑的航空运输服务与购买限制，或加价的产品。运用收益管理技术限制产品的票价，如预订限制。目前，支持产品票价差异化、价格歧视和收益管理的论据都没有提供社会利益的具体保证。 本研究旨在寻找证明目前航空公司定价和收益管理能够有效地分 配可用的航空公司座位给社会带来 的实实在在的利益的第一证据。本文 的目的是表明产品差异化和收益管 理技术对航空公司的生存来说不是 简单的不幸，而实际上是有效的和理 想的资源分配的工具。事实上，由此 产生的分配给航空公司和社会带来 了利益。 本文首先讨论航空市场中的票 价产品差异化的性质和价格歧视。其 次，本文审查了以前出现在文献中航 空公司价格歧视和收费产品差异化 的理由。兼顾考虑航空公司效率和现 实问题。特别是，交换效率和航空公 司有关。然后提出了以前在航空公司 座位中未曾探索的固定产品分配效 率的课题。对现有的航空公司收费产 品结构和库存分配方案的检查，为目 前航空公司存在的效率提供了一个 清晰的分析。最后，总结结果并作出 结论。 一、航空公司市场的收费产品差 异化和价格歧视 航空公司可能会选择选定的航 空运输产品和限制条件作为产品分 化的依据，而不是价格歧视。另一方 面，消费者旅行的倡导者可能会选择 相反的特性。这两个词在航空收益管 理文献中已经几乎可以互换使用，这 导致这两个密切相关但却明显不同 的概念的混乱。 产品差异化的做法是给消费者 提供不同的销售特性。今天航空市场 上的航空运输服务的捆绑、价格水平 和购买限制是产品差异化的一个明 显例子。虽然在旅客客舱里提供的飞 行中的服务几乎是相同的，但旅行灵 活性和个人票价往往大相径庭。航空 公司提供的每个收费产品代表一个 独特的旅行特性。 相比之下，价格歧视的做法是在 所提供服务产品的边际成本之上向 消费者收取差价。如果高票价和低票 价产品之间的票价和边际成本不同， 就会产生价格歧视。因此，按照严格 的定义，价格歧视存在于没有更昂贵 的服务提供给那些购买高价产品的 乘客的情况下。根据这些定义，产品 差异化和价格歧视可以同时或单独 发生。今天在同行业中，航空公司明 确产品的区分，它可能也是价格歧 视。 （一）在当前市场中航空公司产 品差异化的性质 航空公司定价和收益管理中的效率考虑 □刘磊编译 10 《空运商务》2012.05总第312期 数据仓库设计的21条原则：7个步骤，7个禁忌和7种思路(转) 高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，并让你的团队更关注于项目需求讨论的结果而不是讨论的过程本身。 既然你和客户的交流是为了了解存储的数据是何种类型以及如何有效存储数据，你也许需要（和你的用户一起）采用一种新的方法观察数据，而不是直接处理数据。你可以尝试从中找出隐藏的信息，比如在一段时期内的数字涨落等。不要试图追寻项目需求的答案，而是要让答案找上门来。 4. 以技术/信息库作为领导 由于数据仓库实施的各个阶段都有很大不同，因此你需要有人能起到维持整个项目的连续进行的作用，不过这个职责并不需要那种全职性。项目实施有三个重要方面：架构、技术和业务。将架构作为重点可以保证在整个项目中，数据仓库的架构从物理层往上，都会受到良好的维护。而我们应该将技术作为重点，因为开发团队和关键用户都在使用他们以前从未用过的工具，必须有人监督开发过程以及工具使用的一致性。 最后，在数据仓库的应用过程中浮现出来的业务需求必须被详细分析和记录，以促机开发过程持续下去。如果用户不能很好的与开发人员以及其它用户沟通，那么数据分析和度量方面的开发进程就会延期，所以必须有人关注业务方面的开发，推动开发进入更高级别。 5. 跳出反复修改程序的陷阱 第一次实现的数据仓库肯定不会是最终交付的版本。为什么呢？实际上在真正见到产品前，你无法确定 **商业银行数据仓库 报表设计 版本：1.0 4/18/2020 目录 1.报表系统 (3) 1.1. 业务分析 (3) 1.2. 财务分析报表系统 (3) 1.2.1.资产业务分析（月） (3) 1.2.1.1. 资产规模增长情况分析 (4) 1.2.1.2. 资产增量变化情况分析 (4) 1.2.1.3. 资产结构变化情况分析 (4) 1.2.1.4. 贷款资产专项统计 (5) 1.2.2.负债业务分析 (5) 1.2.2.1. 负债规模增长情况分析表 (5) 1.2.2.2. 负债增量变动情况分析表 (5) 1.2.2.3. 负债结构变化情况分析表 (6) 1.2.2.4. 存款负债专项统计 (6) 1.2.3.所有者权益分析 (6) 1.2.3.1. 所有者权益增长情况分析 (6) 1.2.3.2. 所有者权益增量变动情况分析 (7) 1.2.3.3. 所有者权益结构变化情况分析 (7) 1.2.4.财务收支分析 (7) 1.2.4.1. 收支规模增长情况分析 (7) 1.2.4.2. 收支增量变动情况分析 (8) 1.2.4.3. 当期收支情况分析 (8) 1.2.4.4. 财务收支结构变动情况分析 (8) 1.2.4.5. 财务收支计划完成情况分析 (8) 1.2.5.财务比率分析 (9) 1.2.5.1. 各项财务比率分析表 (9) 1.3. 资金计划业务需求 (10) 1.3.1.资金头寸统计 (10) 1.3.2.资金负债管理指标 (10) 1.3.3.现金管理 (10) 1.3.3.1. 结算备付金统计 (10) 1.3.3.2. 库存现金统计 (11) 1.3.3.2.1. 即时余额统计 (11) 1.3.3.2.2. 日均余额统计 (11) 1.3.3.3. 业务量统计 (11) 1.3.4.票据贴现业务统计 (12) 1.4. 综合统计分析 (12) 1.4.1.存款统计 (12) 1.4.1.1. 存款结构统计 (12) 1.4.1.1.1. 日均存款统计 (12) 1.4.1.1.2. 存款即时余额统计 (12) 数据仓库之路 FAQ FAQ目录 一、与数据仓库有关的几个概念 (3) 1.1 目录 (3) 二、数据仓库产生的原因 (8) 三、数据仓库体系结构图 (11) 四、数据仓库设计 (12) 4.1 数据仓库的建模 (12) 4.2 数据仓库建模的十条戒律： (13) 五、数据仓库开发过程 (14) 5.1 数据模型的内容 (14) 5.2 数据模型转变到数据仓库 (14) 5.3 数据仓库开发成功的关键 (15) 六、数据仓库的数据采集 (16) 6.1 后台处理 (17) 6.2 中间处理 (17) 6.3 前台处理 (18) 6.4 数据仓库的技术体系结构 (18) 6.5 数据的有效性检查 (20) 6.6 清除和转换数据 (20) 6.7 简单变换 (22) 6.8 清洁和刷洗 (24) 6.9 集成 (25) 6.10 聚集和概括 (27) 6.11 移动数据 (27) 七、如何建立数据仓库 (30) 7.1 数据仓库设计 (31) 7.2 数据抽取模块 (32) 7.3 数据维护模块 (33) 一、与数据仓库有关的几个概念 1.1 目录 ?Datawarehouse ?Datamart ?OLAP ?ROLAP ?MOLAP ?ClientOLAP ?DSS ?ETL ?Adhocquery ?EIS ?BPR ?BI ?Datamining ?CRM ?MetaData Data warehouse 本世纪80年代中期，“数据仓库之父”William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓 航空公司收益管理论文 收益管理是航空公司运输市场经营环境不断变化，航空公司运营管理理念、方法技术不断发展的产物。市场竞争机制的引入必定会使航空公司在进一步缩减运营成本和财务费用的同时，在营销创新方面也将推陈出新，制定科学、合理和切实可行的营销方案，而其最终目的是为了建立一整套有效的航空营销收益管理体制，实现航空公司收益最大化以进一步扩大利润来满足航空公司利益相关者的需求和投资回报。 一、浅谈航空公司运营特点。 1、航空运输产品的不可存性。航空公司产品与其他产品的最大不同在于，产品服务的不可存性。当飞机起飞的一刹那，如果机票还没有卖出去，或者是可还没有登机，飞机上的座位就被白白的浪费掉了。降低航班上作为的虚耗可以提高航空公司的收益。 2、航空公司产品的预售性。这个同其他运输行业具有相同的特性。通过订座系统，在飞机起飞前就将产品（座位）销售到旅客手中。正是由于这些特点，航空公司经常将无法准确把握销售情况。有些订妥座位的旅客就常常因为某种原因临时取消或改变行程，其原有座位由于无法及时销售给其他人而白白虚耗掉，给航空公司带来了不必要的损失。因此，航空公司应该准备预测未来旅客预订的趋势，降航班座位虚耗的损失降低到最低限度。 3、相对固定的生产能力（航空公司运力）。航空公司大体要进行航空公司经营决策与计划。公司在一条航线上投入的机型和班次是相对固定的。一方面，航空公司做决策计划与飞机投入生产运营存在时间差。另一方面，由于运力（飞机座位）的限制，在市场需求旺季，航空公司不能够满足旅客的需求，一些旅客因而无法按其意愿订到座位。因此航空公司应及时确定最佳的订座限额，包括座位超订限额，有效的分配及合理的利用相对固定和有限的飞机座位。 4、市场需求的多样性。旅客按照其旅行行为可以分为多种类型，有些旅客对价格比较敏感，如学生、旅游者；有些旅客则对服务比较在意，如公务旅客。航空公司应当将其市场按照旅客的不同需求进行划分，为不同类型的旅客确定不同的运价等级。实践证明，市场划分得越细，价格差异就会越大，收益管理的作用也就越显著。 5、同一航班中不同的旅客需求。由于航空公司航线网络的形成，在其具体航班上，旅客也可以将行程分为直达和中转旅客。不同类型旅客其销售运价尊在着很大的差别。航空公司可以在销售过程中，对旅客的行程进行有效的空盒子和管理，尽可能多地将座位销售给直达旅客及国际长线旅客。 6、航空公司市场需求的不稳定性。季节变幻、经济发达市场的区域性都可能导致航空公司的收益在不同的时间发生较大的波动。公司应在市场淡季刺激需求增长，而在市场旺季尽可能的增加营运收入。 7、航空公司运输产品的高固定性、低边际变动成本性。对于某一具体航班来说，几乎所有的成本（包括飞机成本、飞行成本）都可以看作是固定的，而旅客服务的变动成本，如 数据仓库的设计与实现 第1章数据仓库的设计与实现 1.1数据仓库设计过程 数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 一、数据仓库设计 根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 二、数据抽取 根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 三、数据管理 数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。 1.2需求分析与决策主题的选取 通过对管理者和各级别的用户的数据分析需求进行调研，我们收集并整理出了用户的决策分析需求如下： 1.2.1 博士学位授予信息年度数据统计分析 一、按主管部门统计 从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示。 表1 200__年度授予博士学位情况统计表（按主管部门统计） 表1续200__年度授予博士学位情况统计表（按主管部门统计） 二、按性质类别统计 如何构建银行数据仓库 数据仓库技术作为一项数据管理领域的新技术，其精髓在于针对联机分析处理(OLAP)提出了一种综合的解决方案，与以往很多技术不同的是，它主要是一种概念，在此概念指导下完成系统的构造。既没有可以直接购买到的现成产品，也没有具体的分析规和实现方法，也就是说没有成熟、可靠且被广泛接受的数据仓库标准。在以往关系数据库的设计和实现中，不仅有详细的理论推导，还有无数的设计实例，无论你使用的是什么公司的数据库产品、开发工具，只要按照规做，那么实现同一业务需求的方案都会很相似。而现有数据仓库的实现中，出现了MOLAP方案和ROLAP方案的区别，出现了形形色色的数据仓库建模工具、表现工具，而设计人员的个人经验和素质也会在其中扮演很重要的角色。 数据仓库技术的实现方式 目前在数据仓库技术的实际应用中主要包括如下几种具体实现方式。 1、在关系数据库上建立数据仓库(ROLAP) 2、在多维数据库上建立数据仓库(MOLAP) MOLAP方案是以多维方式来组织数据，以多维方式来存储数据；ROLAP 方案则以二维关系表为核心表达多维概念，通过将多维结构划分为两类表:维表和事实表，使关系型结构能较好地适应多维数据的表示和存储。在多维数据模型的表达方面，多维矩阵比关系表更清晰且占用的存储更少，而通过关系表间的连接来查询数据的ROLAP系统，系统性能成为最大问题。MOLAP方案比ROLAP方案要简明，索引及数据聚合可以自动进行并自动管理，但同时丧失了一定的灵活性。ROLAP方案的实现较为复杂，但灵活性较好，用户可以动态定义统计和计算方式，另外能保护在已有关系数据库上的投资。 由于两种方案各有优劣，因此在实际应用中，往往将MOLAP和ROLAP 结合使用，即所谓的混合模型。利用关系数据库存储历史数据、细节数据或非数值型数据，发挥关系数据库技术成熟的优势，减少花费，而在多维数据库中存储当前数据和常用统计数据，以提高操作性能。 3、在原有关系库上建立逻辑上的数据仓库 由于目前正在运行的OLTP系统中已经积累了海量数据，如何从中提取出决策所需的有用信息就成为用户最迫切的需要。新建数据仓库固然能从功能、性能各方面给出一个完整的解决方案，但需要投入大量的人力、物力，并且数据仓库的建设和分析数据的积累需要一段时间，无法及时满足用户对信息分析的迫切需要。因此在筹建数据仓库的前期，可以采用一些合适的表现工具，在原有OLTP系统上建立起一个逻辑的数 明确仓库的对象：主题和元数据 大多数商务数据都是多维的，所以采集和表示三维以上的数据不能完全借用业务数据库设计中的方法，必须有一种新的方法来表达多维数据。现阶段流行的有2种方法，一是面向对象方法，即把商务数据抽象为对象，再使用Rational Rose等对象建模工具来表达这些对象；另一种方法就是使用信息包图，这是一种简便且高效的方法，在项目中使用的普及率很高。 信息包图实际上是自上而下数据建模方法的一个很好的工具。自上而下的建模技术从用户的观点开始设计。用户的观点是通过与用户交流得到的，可以进一步明确用户的信息需求。自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响商务活动的方式，它使得设计者可以围绕着一个通常的主题或商务领域进行信息包的开发。 下面就详述如何通过信息打包技术建立信息包图，从而确定数据仓库中的主题和元数据。 3.4.1 信息打包技术 1．信息打包技术的基本使用 信息打包法是一种自顶向下的设计方法，它从管理者的角度出发把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性。此法具体分4个阶段：（1）采用自顶向下的方法对商务数据的多维特性进行分析，用信息打包图表示维度和类别之间的传递和映射关系，建立概念模型。其中类别是按一定的标准对一个维度的分类划分，如产品可按颜色、质地、产地和销地等不同标准分类。 （2）对企业的大量的指标实体数据进行筛选，提取出可利用的中心指标。其中指标也称为关键性能指标和关键商务测量的值，是在维度空间衡量商务信息的一种方法。比如产品收入金额、原材料消耗、补充新雇员或设备运行时间等都可以叫做指标。 （3）在信息打包图的基础上构造星形图，对其中的详细类别实体进行分析，进一步扩展为雪花图，建立逻辑模型。 （4）在星形图和雪花图的基础上，根据所定义数据标准，通过对实体、键标、非键标、数据容量、更新频率和实体特征进行定义，完成物理数据模型的设计。 信息包图可以帮助用户完成以下工作： 定义某一商务中涉及的共同主题范围，例如：时间、顾客、地理位置和产品。 设计可以跟踪的、确定一个商务事件怎样被运行和完成的关键商务指标。 数据仓库设计与实现 学号 128302106 姓名江晨婷 成绩 教师张丹平 二O一五年四月 数据仓库建设方案设计与实现 摘要：本文以博士学位调查为基础，创建方案，设计与实现数据仓库，通过对当前各种主流数据仓库软件在性能、价格等方面的对比，充分考虑统计业务、单位数量等实际情况，本系统决定采用SQL Server 2005数据仓库软件来构建综合信息分析系统的数据仓库。 关键词：数据仓库；联机分析；数据挖掘；博士学位 一、概述 数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 1.数据仓库设计 根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 2.数据抽取 根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 3.数据管理 数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。 二、博士学位授予信息年度数据统计分析 1.按主管部门统计 从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示 XX银行 EDW/数据仓库项目方案 目录 第一章系统总体架构............................................................................. ４1.1总体架构设计概述 ........................................................................ ４ 1.1.1总体架构的设计框架.............................................................. ４ 1.1.2总体架构的设计原则.............................................................. ５ 1.1.3总体架构的设计特点.............................................................. ５1.2EDW执行架构................................................................................. ６ 1.2.1执行架构概述 ........................................................................ ６ 1.2.2执行架构设计原则 ................................................................. ６ 1.2.3执行架构框架 ........................................................................ ７1.3EDW逻辑架构.............................................................................. １４ 1.3.1逻辑架构框架 ..................................................................... １４ 1.3.2数据处理流程 ..................................................................... ２０1.4EDW运维架构.............................................................................. ２１ 1.4.1运维架构概述 ..................................................................... ２１ 1.4.2运维架构的逻辑框架........................................................... ２２1.5EDW数据架构.............................................................................. ２７ 1.5.1数据架构设计原则 .............................................................. ２７ 1.5.2数据架构分层设计 .............................................................. ２９1.6EDW应用架构.............................................................................. ３１ 1.6.1应用架构设计原则 .............................................................. ３１ 1.6.2数据服务 ............................................................................ ３２ 1.6.3应用服务 ............................................................................ ３３第二章 ETL体系建设 ........................................................................... ３４ 2.1ETL架构概述.............................................................................. ３４ 银行信用卡数据仓库建设 一、需求分析 银行建立数据仓库的必要性。中国的银行业在发展过程中，已逐步实现了绝大多数核心业务的计算机处理，积累了大量的客户数据和经营数据，这些数据是银行的宝贵财富，如何利用这些数据，发掘有价值的信息，解决问题的关键是建立银行企业级的数据仓库，实现对银行所有经营信息和客户信息的有效存储，并针对银行不同部门的管理决策需要，进行多层次的数据加工处理，以多种方式呈现真正有价值的信息（例如，维度，商业需求用户数量等），满足银行管理决策和客户分析的需要。 由此可以看出，整合数据建立一个全银行统一的数据中心，对于银行来说是非常重要的。通过数据仓库技术，将x银行全国各地的数据整合，并对数据进行一系列的抽取、加工、清洗、加载，使得数据能够有很高的利用价值。通过智能化的报表加工工具Cognos来快速的生成多种多样的报表，从不同的维度来展现数据。这些报表对于管理层来说数据更准确、更有价值，而且还可以根据上级的不同需求来随时生成想要看到的报表。这些对于银行发展新的客户、改善与老客户的关系、提高市场竞争力和占有率是非常重要和迫切的。 二．维度分析 1）卡量分析 2）客户量分析 3）账户分析 通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，卡信息汇总表选取的入仓字段有卡号、开卡日期、激活日期、销卡日期、销卡日期、到期日、发卡机构。 通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的入仓字段有机构代码、性别代码、客户号。 通过对卡量、客户量和账户量分析指标的业务定义的分析，选取的账号信息汇总表的入仓字段有账号、销户日期、账户状态、开户日期、销户日期、账户余额、逾期状态。 三、所用到的技术简单概述 1）ETL概述 E是Extraction的简写，表示数据的抽取；T是Transformation的简写，表示数据的转换；L是Loading的简写，表示数据的加载。ETL是数据抽取(Extraction)、转换(Transformation)、加载(Loading)的过程。 抽取(Extraction)，在数据仓库系统的建设中是对数据的操作，就是将数据从 各种原始的业务系统中读取出来，这是要建立数据仓库系统的所有工作的前提。 南航MASK系统用户手册 (代理) 中国南方航空公司 销售部收益管理处 Mask作为南航团队收益管理系统网端，整合了团队订座（临时团、系列团）的申请、审核、商讨及查询等完整业务流程。Mask系统彻底改变了过去团队申请在订座系统中通过订座编码申请的模式，而是将申请移植到IE浏览器上，申请人只需要在网页上填写基本、必要的信息，申请将自动提交到南航团队收益管理中心处理。处理结果将通过MASK或电子邮件返回给相关申请人。同时，Mask也与票价系统连通，方便申请人快速查询南航当前适用的团队运价，开通快速申请通道。 一、运行环境 (4) 二、登陆方法 (5) 三、团队申请 (6) 1、团队申请类型 (6) 2、团队申请流程 (7) 2.1 临时团申请 (7) 2.2 系列团申请 (14) 2.3 新增人数 (14) 2.4 修改与撤回 (16) 四、查询 (20) 1.1 商讨查询 (20) 1.2 订座查询 (21) 1.3 查询申请 (21) 1.4 运价文件查询 (22) 五、团队出票 (23) 1.1正常出票 (23) 1.2 航班变更的编码出票流程 (23) 1.3 系列团加人出票 (23) 六、常见问题及解决方法 (26) 1、团队申请方面 (26) 2、查询申请方面 (27) 3、撤消订单方面 (28) 一、运行环境 二、登陆方法 1.帐号申请 已有B2B帐号的不需要重新申请。代理人的帐号申请，按原B2B帐号申请流程，向所属外站（即南航当地营业部、分子公司）的渠道管理处申请；对于无B2B账号的代理人，也可以联系所属外站（即南航当地营业部、分子公司）申请自编单位。 2.登陆 打开https://www.360docs.net/doc/d416031797.html,/Mask 用户名、密码为南航B2B平台登陆用户名及密码一致 硕士学位论文 航空收益管理中的需求预测研究 石宇 导师姓名(职称)李金林（教授）答辩委员会主席 崔利荣 申请学科门类管理学论文答辩日期 2010/06/22 申请学位专业 管理科学与工程 2010年 6 月 20 日 研究成果声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。 特此申明。 签 名： 日期： 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解北京理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。 签 名： 日期： 导师签名： 日期： 摘要 收益管理是运筹学在管理中成功应用的一个重要领域，也是当今科学研究的难点和热点之一。现如今，收益管理已经是企业应对剧烈市场竞争的有效模式，是企业分配资源、管理需求的便利途径。其已在许多领域得到研究与推广应用，如航空运输、零售管理、酒店经营、汽车租赁、能源管理等行业。在航空收益管理的发展过程中，需求预测一直是研究的核心问题之一。预测是航空公司收益管理中重要的组成部分，是定价、座位优化（分配各个等级的座位）等决策的基础。从某种意义上说，预测能力和水平的高低，直接影响到收益管理系统的有效性。 论文的重点是预测模型和方法的分析研究，首先概述了收益管理和需求预测的发展历史和与现状；接下来综述了各种航班需求预测方法，对简单均值法、简单指数平滑法、回归法、增量法做了分析、比较，得出增量法在准确性、时间复杂度、健壮性、可扩展性等方面都具有比较好的结果；最后结合BP神经网络的理论基础，提出了基于BP神经网络的需求预测模型，使用主成分分析法对历史数据进行优化和选择，用一元回归法和相关系数法对训练质量进行评估，采用误差来判断神经网络的预测性能，并与增量法、回归法进行了比较分析，得出了基于BP神经网络的需求预测模型具有预测精度高、适应性强、易于实现等优点。 关键词：收益管理需求预测预测方法 BP神经网络数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路
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