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第1章多维数据分析技术概述1

1.1多维数据分析技术概念1

1.2多维数据分析方法3

1.3事实数据与维度数据的比较与识别5

1.4审计实务中应用多维数据分析技术的重要意义6

第2章多维数据分析工具8

2.1常用的服务器端分析工具8

2.1.1Microsoft SQL Server Analysis Services8

2.1.2IBM DB2 OLAP Server13

2.2常用的客户端分析工具15

2.2.1Excel 和 Access15

2.2.2Crystal Analysis16

第3章准备好你的计算机19

3.1各工具需要的软硬件环境19

3.1.1安装SQL Server Analysis Services需要的软硬件环境19

3.1.2安装DB2 OLAP Server 8.2需要的软硬件环境20

3.1.3安装Crystal Analysis 10需要的软硬件环境20

3.2安装21

3.2.1安装Analysis Services21

3.2.2安装Crystal Analysis 1023

第4章一个简单案例27

4.1需求分析27

4.2数据准备27

4.3建立多维数据集28

4.3.1建立ODBC数据源28

4.3.2启动Analysis Manager29

4.3.3建立数据库29

4.3.4连接ODBC数据源30

4.3.5建立多维数据集31

4.4浏览、分析数据37

4.4.1使用多维数据集浏览器查看数据37

4.4.2替换维度和设置条件筛选数据37

4.4.3分析数据39

4.5运用钻取，查看底层数据42

4.6本章小结43

第5章数据准备44

5.1多维数据集对数据的要求44

5.2审前调查45

5.2.1调查的内容和方法46

5.2.2提出相应的数据需求47

5.3数据采集47

5.3.1备份和恢复数据库47

5.3.2分离和附加数据库50

5.3.3直接复制数据库的文件53

5.3.4导出和导入数据53

5.4数据清理56

5.5数据转换57

5.5.1数据转换概述57

5.5.2数据类型的转换58

5.5.3代码转换64

5.5.4构建新字段67

5.6数据验证70

第6章维度的建立73

6.1维度概述73

6.2维度种类73

6.3建立合适的维度74

6.3.1常规维度74

6.3.2父子维度80

6.3.3虚拟维度85

6.4维度的添加92

6.4.1通过Analysis Manager添加维度92

6.4.2通过多维数据集编辑器添加维度94

6.5维度的更改96

6.5.1增量更新96

6.5.2重建维度结构100

6.6维度的删除101

6.6.1通过Analysis Manager删除维度101

6.6.2通过多维数据集编辑器删除维度101

6.7常规维度的架构选择102

6.7.1星型架构102

6.7.2雪花架构103

第7章计算成员和计算单元的设计104

7.1计算成员104

7.1.1计算成员概述104

7.1.2创建计算成员的必要性104

7.1.3创建计算成员的方法106

7.2计算单元110

7.2.1计算单元概述110

7.2.2创建计算单元的方法112

第8章数据钻取118

8.1概述118

8.2启用多维数据集的钻取功能118

8.3给角色提供钻取权限119

8.4通过钻取查看底层数据121

第9章数据挖掘124

9.1数据挖掘技术简介124

9.1.1数据挖掘的定义124

9.1.2数据挖掘工具和常用技术125

9.2数据挖掘在审计中的应用125

9.2.1数据挖掘的应用价值125

9.2.2实施数据挖掘的步骤126

9.2.3审计应用中需要注意的事项127

9.3用Microsoft决策树创建挖掘模型128

9.3.1Microsoft决策树简介128

9.3.2创建挖掘模型128

9.3.3何时应用决策树147

9.4用Microsoft聚集创建挖掘模型147

9.4.1Microsoft聚集技术简介147

9.4.2创建挖掘模型148

9.4.3何时应用聚集156

第10章多维数据的审计分析158

10.1多维数据集的分析工具158

10.1.1使用多维数据集浏览器分析数据158

10.1.2使用Excel的数据透视表分析数据158

10.1.3使用Crystal Analysis分析数据165

10.1.4多维数据集的其他分析工具170

10.2如何利用多维数据集进行审计分析171

10.2.1多维数据分析的几个重要概念171

10.2.2多维数据分析的基本方法172

10.2.3多维数据分析的具体方法174

第11章一个完整的应用176

11.1审前调查，获取必要和充分的信息176

11.2采集数据，掌握情况176

11.3对数据进行清理、转换、验证177

11.3.1转换177

11.3.2清理178

11.3.3验证178

11.4建立审计中间表178

11.5建立多维数据集，把握总体182

11.5.1建立“贷款分析”多维数据集182

11.5.2建立“存款分析”多维数据集197

11.6分析数据，选择审计重点201

11.6.1对贷款业务的多维分析201

11.6.2对存款业务的多维分析205

11.7锁定重点，延伸取证207

第12章网上审计中的应用209

12.1网上审计概述209

12.2多维分析技术在网上审计中的实现方法209

12.2.1链接到远程多维数据集209

12.2.2使用Excel访问远程多维数据集218

12.2.3通过网上审计方式实现多维分析的意义219

第13章高级应用220

13.1虚拟多维数据集220

13.1.1虚拟多维数据集的概念及应用220

13.1.2建立虚拟多维数据集的方法220

13.2MDX基础224

13.2.1MDX中的重要概念224

13.2.2MDX的基本语法225

13.2.3MDX与SQL的区别226

13.2.4OLAP架构的MDX表示227

13.2.5MDX应用228

13.3维度编辑器中的属性管理234

13.4多维数据集编辑器中的属性管理234

13.5多维数据集的分区管理234

13.5.1建立多维数据集分区236

13.5.2编辑分区与设置筛选条件241

13.6多维数据集的合并243

第14章多维数据集的管理246

14.1多维数据集的安全管理246

14.1.1数据库的安全性246

14.1.2多维数据集的安全性248

14.1.3维的安全性252

14.2存档和还原数据库256

14.2.1数据库的存档256

14.2.2数据库的还原258

14.3性能优化259

14.3.1使用分析260

14.3.2基于使用的优化263

14.4整体工作环境的设置267

14.4.1常规性设置267

14.4.2环境设置268

14.4.3处理设置269

14.4.4日志记录设置270

附录A常用MDX函数列表271

附录B维度编辑器和多维数据集编辑器中的属性管理291

参考文献296