Web网站每天都产生大量的数据，并且随着网络信息量的增大，在很多领域传统的数据库存储方式已经满足不了客户的需要了，那么随之而来的就是数据仓库的兴起。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库与数据库的不同之处在于数据库系统面向事务处理，而数据仓库系统面向分析处理。现在点击流数据与客户信息的整合已成为WEB数据分析的最新前沿。为点击流分析而建立起的数据仓库称为点击流数据仓库。点击流数据仓库是数据仓库技术发展的一个方面。它包括了数据仓库的维度建模方法、点击流数据仓库的ETL设计、实施和OLAP技术等方面。与此同时计算机应用也逐渐分为了2大类：操作型处理和分析型处理，操作型处理主要是为一个组织某些方面服务的，分析型处理则用于高层管理的决策分析，也是信息处理技术的发展趋势。在本篇论文中，作者首先对点击流数据进行提取并进行预先处理，然后确定维度和数据市集，对数据进行抽取、转换、清洗、装载，进而构建了点击流数据仓库，最后通过OLAP技术进行了分析。本论文采用的例子是湖北教育网点击流数据仓库的建模过程。首先是点击流数据的收集和预处理。为了更好的收集点击信息，采用了在应用服务器层收集点击流数据的方法，在对用户访问会话事务的识别上采用的是最大前向参引模型和时间窗口模型相结合。其次是教育网数据仓库要实现的基本的目标和各个维度的设计，包括确定数据市集、维度和度量值。最后是数据仓库ETL设计，以及在数据仓库建好后，多维数据集的展示和OLAP的设计分析和实现。在ETL设计中采用数据转换服务DTS，OLAP查询分析使用了DMX的分析方式，并且具体分析了其它几种效率较高的查询分析技术。