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目录1

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

2.1.1 Microsoft SQL Server Analysis Services8

2.1.2 IBM DB2 OLAP Server13

2.2 常用的客户端分析工具15

2.2.1 Excel和Access15

2.2.2 Crystal 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

4.1 需求分析27

4.2 数据准备27

第4章 一个简单案例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

4.4.2 替换维度和设置条件筛选数据37

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

4.4.3 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

5.3.1 备份和恢复数据库47

5.3 数据采集47

5.2.2 提出相应的数据需求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

6.5.1 增量更新96

6.5 维度的更改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

7.1.1 计算成员概述104

7.1.2 创建计算成员的必要性104

第7章 计算成员和计算单元的设计104

7.1 计算成员104

7.1.3 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

9.3.1 Microsoft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

9.4.1 Microsoft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

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

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

10.1.3 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

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

第11章 一个完整的应用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

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

第12章 网上审计中的应用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

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

13.1 虚拟多维数据集220

第13章 高级应用220

13.2 MDX基础224

13.2.1 MDX中的重要概念224

13.2.2 MDX的基本语法225

13.2.3 MDX与SQL的区别226

13.2.4 OLAP架构的MDX表示227

13.2.5 MDX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