商业智能是一系列理论、方法、技术及工具的集合。它将数据仓库、数据挖掘领域的前沿性研究成果应用到企业运作中,旨在通过系统化、智能化的手段提升企业绩效。 本文结合863项目,针对某证券公司展开研究。在总结国内外商业智能发展现状及趋势,分析证券行业特点的基础上,对系统构建中面临的几方面问题,进行了有针对性的探讨。主要工作如下: 1.根据证券行业商业智能系统特点,提出了一个总体框架。从体系结构,系统覆盖范围,以及构建过程,三个角度描述商业智能。 2.从技术体系角度,对商业智能的核心技术和可选工具进行总体介绍。 3.从系统覆盖范围角度,针对证券网上交易问题,结合Web数据仓库与数据挖掘理论,提出了相应的数据集市模型。并在页面相似度模型与用户聚类模型的基础上,提出自己的Web数据挖掘模型——WLMM。该模型已在计算机集成制造系统(CIMS)发表,并被EI检索。 4.在探讨了技术体系,系统覆盖范围之后,为了增加系统建设过程的可控性,引入基于生命周期的项目管理理论。从而形成了一套较为完善,并具有实际使用价值的商业智能系统开发方法。 5.针对某证券公司展开实例研究。依照生命周期项目管理理论,进行需求分析,工具选择,数据仓库多维模型设计。并给出部分报表,OLAP分析,即席查询和数据挖掘的实例。