基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计论文
保险业中的大数据分析案例与效果
保险业中的大数据分析案例与效果保险业作为一个信息密集度较高的行业，每天都会产生大量的数据。
如何利用这些数据，实现精确的分析和预测，对于保险公司来说是至关重要的。
大数据分析在保险业中的应用，不仅可以提高风险管理的效果，还可以提升客户服务和产品设计的能力。
本文将介绍几个保险业中的大数据分析案例，并探讨其带来的效果。
案例一：用户画像分析保险公司通常会拥有大量的客户数据，包括个人基本信息、投保历史、理赔记录等。
通过对这些数据进行分析，可以建立客户画像，深入了解客户的需求和风险偏好，为精准营销和产品定制提供依据。
例如，某保险公司通过对客户数据进行分析，发现30岁以下的年轻人更倾向于购买意外险，而40岁以上的中年人更倾向于购买健康险。
基于这一发现，保险公司优化了其产品线，推出了符合不同群体需求的保险产品，提升了销售量和市场份额。
案例二：风险评估与预测保险公司的核心业务是风险管理，而大数据分析在风险评估和预测方面发挥着重要作用。
通过对历史理赔数据和行业统计数据的分析，保险公司可以建立风险模型，预测不同类型风险的可能性和影响程度。
以车险为例，通过分析历史事故数据和交通违法记录，保险公司可以找出与事故发生相关的因素，如驾驶员年龄、驾龄、车辆品牌等。
基于这些因素，保险公司可以更准确地定价，并针对高风险群体进行有效的风险管理，降低理赔成本。
案例三：反欺诈分析保险欺诈是保险行业面临的一个严重问题，但利用大数据分析可以帮助保险公司及时发现和防范欺诈行为。
通过对大量的投保和理赔数据进行分析，保险公司可以找出异常行为和模式，警示潜在的欺诈行为。
例如，某保险公司发现一位被保险人在短时间内多次投保，且投保金额都较大。
通过进一步的调查和数据分析，发现该被保险人存在欺诈嫌疑。
保险公司及时采取措施，阻止了欺诈行为的发生，保护了公司的利益。
总结大数据分析在保险业中的应用案例丰富多样，其带来的效果也十分显著。
通过精确的用户画像分析，保险公司可以提升客户满意度和产品销售；通过风险评估和预测，可以实现更精准的风险管理和定价；通过反欺诈分析，可以及时发现和防范欺诈行为。
保险企业数据仓库应用现状分析
保险企业数据仓库应用现状分析目前国内各大保险公司都已着手数据仓库系统的建设工作，从数据的规模、IT人员技术的积累、市场竞争的加剧等客观情况看，构建分析型应用的时机和条件确实已经具备。
然而，在目前的条件下，保险企业数据仓库应用的成功之路并非一蹴而就;成功实施数据仓库应用的重点还应从应用层和技术层两方面提升。
数据仓库面临四难系统可用性不高目前数据仓库面临的尴尬首先是，企业花了很大精力上数据仓库系统，结果运转起来却发现没有用户，或者很少有人使用。
分析其中原因，一方面是需求不到位，另一方面，缺少标准化的过程，由于系统的定位是构建在广泛的系统之上，为广泛的用户提供服务，所以不可避免要面对概念上的统一。
信息呈现方式单调目前阶段，应用主要以固定报表、OLAP分析为主。
固定报表一般是将原来手工的或者半自动的管理报表在数据仓库的基础上再重复一次。
OLAP分析就是从不同的角度观察指标，并不是尽善尽美的信息表现手段。
系统灵活性不够灵活性体现在系统对新需求的适应上，不变是相对的，变化才是绝对的。
但是增加新的需求要涉及数据模型、ETL(Extract, Transform, Load)、前端应用的一系列调整，这样就使系统陷入疲于应付的状态。
系统不稳定所谓的不稳定，并不是纯粹的技术问题，而更多的是数据源问题。
一方面中国保险企业的业务发展日新月异，作为主要数据源的核心业务处理系统始终处于不停的升级、更新换代中。
其次，大的保险公司基本采用分布式处理模式，即数据分布在地市分支机构，数据向总公司集中过程中，保证这个数据流转通道的稳定本身也是个庞大的系统工程。
再次，从管理体制上看，对事后数据流转体系的管理、监控远没有对时实交易数据那样重视，投入的管理力度不足。
这些情况综合的结果就是在数据仓库的构造上花费了很大的精力来应付数据源的各种变化，这样给最终用户的感觉却只有一个：系统不太稳定，还不成熟。
为实现数据仓库在保险行业的成功应用，应从两个方面入手，一个是应用层问题，一个是技术层问题。
尚洋寿险决策支持系统简介——基于Informix数据仓库的应用实例
尚洋寿险决策支持系统简介——基于Informix数据仓库的应用实例保险市场的迅速发展对信息管理的需求提出了更高的要求，我国保险企业已不满足于单纯的业务流程自动化，而希望能够更好地汇总、分析企业多年来积累的庞大的业务数据、财务数据等数据资源，并从中挖掘出业务的内在规律，以便更好地支持决策过程，在竞争中取得优势。
面对保险企业这一日益深化的需求，尚洋公司推出了基于Informix数据仓库开发工具的寿险行业决策支持系统解决方案。
尚洋寿险决策支持系统方案采用先进的数据仓库技术，整合来自寿险企业不同数据来源的业务数据、精算数据、财务数据及外部数据，根据寿险行业的特点和需求组织分析主题，对数据进行重组，构成寿险了寿险业务数据仓库。
在数据仓库的基础上，系统为高层管理人员提供掌控宏观信息的经理信息系统（EIS）；为中层管理人员和相关业务人员、分析人员提供方便、快速的在线分析处理（OLAP）系统和智能化的多维报表生成发布系统。
下面，我们将从系统的体系结构、数据分析体系、数据仓库数据组织策略、系统分析决策功能四个方面对尚洋寿险决策支持系统方案作一个全面的介绍，希望能抛砖引玉，与各业界同行共同探讨数据仓库应用领域的开发和拓展。
一、尚洋寿险决策支持系统体系结构针对保险公司的业务需求, 尚洋电子技术公司提出了寿险决策支持系统的方案框架, 该系统是一个具有三层体系结构的解决方案（见图1）。
系统的后端为数据仓库服务器端，中间层是应用服务器（决策支持分析引擎），前端是集成化的数据分析展现工具。
数据仓库服务器端数据仓库服务器的功能主要包括数据采集、数据抽取转换以及数据的存储功能。
服务器端采用RDBMS做为运行平台，并配有自动数据抽取工具和数据仓库维护管理工具完成数据仓库数据累计和元数据管理功能。
决策支持应用服务器决策支持应用服务器是数据仓库和前端分析工具的桥梁，它包括OLAP分析引擎、报表生成发布引擎、安全控制机制等等，它们响应前端用户的分析请求，从数据仓库中获取数据传送给前端的分析工具显示。
数据挖掘技术在课堂模拟现实中的应用——基于数据挖掘技术的车险业务系统的设计初步
建 立 物 理 模 型 只 须 扩 展 逻 辑 模 型 ， 使 模 型
求 ，将 会 主 导 未 来 相 当 长 时 间 内 各个 保 险 公司的工作战略 。 数 据 挖 掘 技 术 汇集 了 统 计 学 、人 工 智 能 、数 据 库 等 学 科 的 内 容 ，是 一 门 新 兴 的 交 叉学 科 。利 用 数 据 挖 掘 技 术 不 但 可 以从 保 险 的 海 量 数 据 中 发 现 隐 藏 在 其 后 的 规 律 ，而 且 可 以 很 好 地 降 低 保 险 行 业 的 风 险 ，因 此 ，数据 挖掘 技 术 构 筑 了中 国 保 险 业的竞 争优势 。
维普资讯
２ ８ Ｎ １ ００ Ｏ． ９
数 据 挖 掘 技 术 在 课 堂模 拟 现 实 中 的应 用 科研成果
基于数据 挖掘技术 的车 险业务系统 的设计初步
孟宪锋 张勇 程运富 翟代庆 姜广运 （ 山医学院 山东泰安 ２ １ １ ） 泰 ７ ０６
Ｃ ｈＦａ Ｅｄ ａｔｏｎ ｎ ｖａ ｎ １ ｌ ｕｃ ｉ Ｉｎｏ ｔ ｏ Ｈｅｒ Ｉ Ｊ ａｄ
大数据财产保险论文(全文)
大数据财产保险论文一、保险业应用大数据的可行性分析（一）保险业应用数据的传统对于传统型数据的应用，保险业有着悠久的历史。
人们在长期的生活实践中总结发现，在随机现象的大量重复中往往会出现几乎必定的规律，这种规律即大数法则或大数定律。
概率论中的大数法则就是保险人计算保险费率的基础，只有在承保大量风险单位的情况下，大数法则才能显示其作用。
根据大数定律的另一个特点，风险单位的数量越多，风险的预期损失就越接近实际损失。
保险人正是凭借这种方法比较精确地预测风险，合理厘定保险费率。
长期的数据分析传统不仅为保险业积存了许多数理分析人才，同时也养成了保险业数据分析的传统和习惯。
这些都为保险业应用大数据垫定了良好的基础。
（二）保险业应用大数据的硬件条件数据具有大量、高速、多样、价值的特点，这说明大数据中的数据具有即时性而不是一成不变的，数据量庞大而复杂，对处理分析能力有很高的要求。
保险业虽然有很丰富的对传统数据的数理分析经验，可是对超大型数据的分析必须依赖专业的存储技术和计算技术。
保险公司需要先租赁互联XX企业专业的数据存储设备，运用互联XX企业的云计算分析能力对数据进行计算，寻求想要的信息。
（三）保险业应用大数据的软件条件近年来，许多有过传统数据分析基础的人，开始关注大数据的分析，一种新的职业也随之诞生，即“数据科学家”。
与传统科学家不同，数据科学家还需要有互联XX思维、懂软件程序和统计学。
大数据技术仅仅为我们提供参考数据，它是一种信息资源，是一种帮助人们理解世界的工具，但是它不解释信息，对数据的分析解读仍然需要专业人才来进行。
由于保险公司的经营方式、经营基础、经营环境和经营对象等方面与其他企业存在明显差异，保险公司应该成立自己的数据分析部门，培养了解自己行业的专业数据分析人才。
二、大数据在保险业中的应用——以众安财险为例（一）众安财产保险公司背景众安财产保险公司（下文简称“众安”），是我国首家互联XX保险公司，是保险业与互联XX业合作的一种大胆尝试。
数据仓库技术在企业数据分析中的应用案例
数据仓库技术在企业数据分析中的应用案例随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据积累和分析挑战。
数据仓库技术作为一种有效的数据管理和分析方法被广泛应用于企业数据分析中。
本文将通过介绍一些典型的应用案例，探讨数据仓库技术在企业数据分析中的应用效果。
一、销售数据分析企业的销售数据是最基本的数据之一，通过对销售数据进行分析可以帮助企业制定销售策略、优化供应链管理和预测市场需求。
一个典型的应用案例是某电子零售商通过数据仓库技术对销售数据进行分析，掌握产品销售趋势、销售渠道偏好和市场份额等关键指标。
通过对历史销售数据的挖掘，企业可以识别潜在的销售机会和市场趋势，从而指导其销售团队和营销策略。
二、客户关系管理客户关系管理（CRM）是企业管理的重要组成部分，通过对客户数据的管理和分析，企业可以更好地了解客户需求、提高客户满意度和增加客户忠诚度。
一家银行通过数据仓库技术分析客户数据，发现了一批具有高价值的目标客户，针对这些客户制定了个性化的市场推广策略，并取得了显著的市场份额增长。
数据仓库技术为企业提供了一个更全面、更深入的客户洞察，帮助企业实现客户管理的精细化和个性化。
三、供应链管理供应链管理在企业的运营中起到了关键的作用，通过对供应链数据的分析，企业可以优化供应链策略、降低库存成本和提高交付能力。
一家制造企业通过数据仓库技术对供应链数据进行分析，发现了一些供应商的交付问题和质量问题，及时采取了措施解决这些问题，有效减少了供应链风险。
数据仓库技术帮助企业建立了供应链指标体系，对供应链数据进行实时监控和预警，提供了一个科学决策的依据。
四、营销分析营销分析是企业的市场营销活动中不可或缺的一环，通过对市场数据的分析可以帮助企业制定营销策略、提升市场份额和增加销售额。
一家快消品企业通过数据仓库技术对市场数据进行分析，发现了一个新的潜在市场，通过针对性的市场定位和营销活动，快速占领了该市场，取得了显著的市场份额增长。
数据仓库技术为企业提供了全面的市场数据和消费者行为洞察，帮助企业实现市场营销的精准决策。
保险行业数据仓库(PDF 12页)
构建保险数据仓库的一个实例一、前言几乎所有行业都面对着激烈的竞争，正确及时的决策是企业生存与发展的最重要环节。
越来越多的企业认识到，只有靠充分利用、发掘其现有数据，才能实现更大的效益。
日常的业务应用生成了大量的数据，这些数据若用于决策支持则会带来显著的附加值。
若再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据时，上述处理过程产生的效益可进一步增强。
数据仓库正是汇总这些信息的基础，进而支持数据发掘、多维数据分析等当今尖端技术和传统的查询及报表功能。
这些对于在当今激烈的竞争中保持领先是至关重要的。
调查研究表明，大多数企业并不缺少数据，而是受阻于过量的冗余数据和数据不一致；而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持；其数据量正以成倍的速度增长。
这样，信息中心面临着不断增长的决策支持的需求，但是，开发应用变得越来越复杂和耗费人力。
那么怎样把大量的数据转换成可靠的、商用的信息以便于决策支持呢？数据仓库正广泛地被公认为是最好的解决方案。
PLATINUM technology 是世界上最大的数据仓库完整解决方案提供商之一。
在许多行业，我们都已经成功实施了数据仓库。
我们的成功来自于以下方面。
PLATINUM technology. Inc.保险业数据仓库解决方案全面提供商丰富的行业知识成功的用户实例完善的咨询服务先进的数据仓库构造过程完整的数据仓库产品系列24-10-98我们为国内一家保险公司建立的数据仓库系统，是结合了国际先进的保险业管理模式和中国国情的系统。
因此，我们的经验应该说具有实践意义和针对我国情况的现实性。
二、为什么需要数据仓库背景——保险公司在最近几年得到了迅猛的发展，未来预计将以更快的速度增长。
高速发展的保险公司面临激烈的竞争，从而产生越来越多的预测与决策支持需求。
比如想了解：您能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？您能够用有效的方式制定新增和续保的政策吗？您的理赔过程有欺诈的可能吗？您的理赔过程有不必要的额外花费吗？您现在能得到的报表是否只是月报或季报？数据仓库技术正是解决这些需求的最先进技术。
基于BI的人保财险业务系统的设计与研究
摘
要
商 业 智 （ ＩＢ ｓ ｅｓ ｎｅ ｉｅｃ） 利 用数 据 仓 库 、 机 分 析 处 理 （ Ｌ Ｐ 工具 和 数 据 挖 掘 等 技 术 ， 企 业 Ｎ Ｂ ， ｕ ｉ ｓ ｔｌｇｎ ｅ是 — ｕ ｎ Ｉ ｌ 联 Ｏ Ａ ） 将
Байду номын сангаас
户选择 了一 项保险业 务 ， 由于没有相 关联 的数 据 但
作 为分析 依据 ， 在不 进行 市 场调 查 的情 况 下 ， 法 无
（ ｒｎ ｒＧ ｏ ｐ 提 出 ， 特 纳集 团将 商 业智 能定 Ｇａｔ ｅ ｒ ｕ ） 加
义为 ： 商业智 能描 述 了一 系列 的概念 和 方法 ， 通过
中现有的数据转化为知识， 并帮助企业做 出明智的业务经营决策 的工具 ， 而有 效的提高商业业绩． 从 据此 提出 了人保财 险
（ Ｉ Ｃ Ｃ ｉｅｅＰ ｏ ｌ ｐｏ ｅｔ ｓｒｎｅＬ ｄｊ 务 系统 的 架 构 ， 讨论 了该 业 务 系 统 的结 构 和 具 体 应 用 。 ＰＣ ， ｈｎ ｓ ｅｐｅ ｒｐｒｙｉ ｕａ ｃ ｔ）ｋ ｎ ￣ 并
总第 ２ ０ ３ 期
计 算 机 与数 字 工 程
Ｃｏ ｕｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌ ｇｎ ｅｉｇ ｇｔ ａ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｎ
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ １ １３ ． ２
１Ｏ Ｏ
２０ 年 第 １ ０８ ２期
基 于 Ｂ 的 人保 财 险 业 务 系统 的设 计 与 研 究 Ｉ
刘 军 段卉君 吴 艳
Ｌ ｕＪｎ Ｄｕ ｎＨｕ ｕ ＷｕＹａ ｉ ｕ ａ ｉ ｎ ｊ ｎ
（ ｃ ｏ ｌ ｆＣｏ ｕ ｅ ｃ ｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ，Ｗ ｕ ａ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ，Ｗ ｕ ａ ４ ０ ７ ） Ｓ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒＳ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｈ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｙ ｈｎ ３ ０ ０
人寿保险统计信息系统的设计与实现
户的了解。进而才能积极拓展产品、服务的范围以及深度，有效 控制、降低成本 ，最终实现产品的合理定位 ，营运业绩的提升、 管理水平的增强 。此外，在建设过程中，能够帮助中人寿保险业 发现原有系统中缺乏的数据以及数据质量问题，为未来业务系统 的改善 提供 重要 的参 考 依据 。 （ 二）统计信息 系统业务流程和基本功能
Ｉ］ ｌｈ １ｋａ Ｋｉ ａ Ｊ ｅ Ｃａｅｔ．ｈ Ｄａａ Ｗ ａｅ ｏ ｓ ＥＴ ｐ ｍｂ ｌ ｏ ｓｒ Ｔ ｅ ｌ ａ ｔ ｒｈ ｕｅ Ｌ
Ｔｏ ｌｉ： ａ ｔｃｌＴｅ ｈｎ ｑ ｅ ｏ ｔａｔｎ ， ｅ ｎｎ Ｃｏｎ ｏｍ ｉ ｇａ ｏｋ ｔ ｃｉａ ｃ ｉ ｕ ｓ ｒＥｘｒ ｃｉｇ Ｃｌａ ｇ， Ｐｒ ｆ ｉ ｆ ｒ ｎ ，ｎｄ Ｄｅｉｅｉ ｇＤ ａａＩ ｄ ａ ｐ ｈｓ ｉ ｙＰｕ ｌｓｉ ｇＩ ｃ２ ０ ｌ ｒｎ ｔ ． ｉｎａ ｏ ： ｌ ｂｉｈ ｎ ，ｎ ，０ ４ ｖ ｎ Ｗ ｅ
保 险公 司在 整个 经营 过程 中 ，要想 在未 来 的竞争 中胜 出，公 司就 必须保 持在 营运 上 的优 势 ，而 竞 争优势 的发现和 巩 固 ，是与 保险公司对客户的认知程度和服务水平密切相关 的。随着向客厂 】 为中心经营战略的转变， 我们能够获取更多的客户的真实的需求， 设计更贴近客户需要 的产 品，提供客户更贴心的服务，为客户创 造 更 多的价 值 ，提升 客户 的满 意 度和 忠诚度 ，从而 获得 更大 的竞 争优势，为公司创造广阔的发展前景。客户分析 的主题有客户价 值分析、客户细分分析、客户行为分析和客户风险分析等。 ６ 数据 质量 分析 ． 数 据质 量 正在成 为现 代 企业 高层 管理者 越来 越 关心 的 问题 ， 数据质量的控制和监督往往被人们忽视，因此本系统开发数据质 量分析模块 ，动态监控各组织机构的数据质量情况。 （ 三）系统物理结构 现阶段 使用 两个结 点的 Ｗｒｄ ａｋ ３０ ｏ ｌＭ ｒ ８ 海量 并行 处理服 务器 作 ５ 为数据仓库 服务器 ，考 虑到源 系统数据量较 大 ，建议 采用 ２ 台 Ｐ ｃ 服务器执行 日常 ＥＬ加载任务，同时针对多维分析、灵活查询、固 Ｔ 定报表等 需求配备 了 ｏＡ 考 虑到数据量较 大， ＬＰ服务器配 置 了 ＬＰ（ ＯＡ
人寿保险公司保险业务数据仓库设计与实现
大连理工大学硕士学位论文人寿保险公司保险业务数据仓库设计与实现姓名：***申请学位级别：硕士专业：系统工程指导教师：迟忠先20020301人寿保险公司保险业务数据仓库设计与实现摘要保险行业需要利用数据仓库技术提高信息化水平，通过数据仓库来管理和运用好自己的数据，建立决策支持系统，从而增强企业的竞争力。
保险行业的原始业务数据频繁变更，不符合传统的数据仓库的理论，所以在实现保险行业数据仓库的过程中有很多的困难。
本文结合大连人寿保险公司保险业务数据仓库项目来阐述针对目前存在问题的解决方法。
本文分析了数据仓库在保险行业的应用情况，剖析了大连人保险寿数据仓库存在的问题，从而总结出大连人寿保险公司的数据仓库项目的需求。
通过运用查询优化技术、数据仓库索引技术、带中间库的三层结构和数据仓库数据自动更新方案成功地建立了大连人寿保险业务数据仓库系统。
本文详细地介绍了以上技术的理论设计和实现方法。
该系统达到了预想的效果，在大连人寿保险公司运行良好。
最后本文总结了在这个项目中的经验和得失，对人寿保险企业数据仓库系统的未来发展提出了展望。
关键词：数据仓库中间库查询优化数据抽取数据更新索引技术人寿保险公司保险业务数据仓库设计与实现ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｓｕｒａｎｃｅｃｏｍｐａｎｉｅｓｎｅｅｄｉｔｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｈｅｉｒｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ’ｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｔｏｍａｋｅｂｅｔｔｅｒｕｓｅｏｆｔｈｅｉｒｄａｔａ，ｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｓｕｐｐｏｒｔｓｙｓｔｅｍ（ＤＳＳ），ｔｏｍａｉｎｔａｉｎｔｈｅｉｒｃｏｍｐａｎｙ’ｓｃｏｍｐｅｔｉｔｉｒｅｅｄｇｅ．Ｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｄａｔａｏｆｉｎｓｕｒａｎｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙｉｓｖｅｒｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｏｔｈｅｒｓ’ｂｅｃａｕｓｅｉｔｓｈｉｓｔｏｒｉｅａｌｄａｔａｉｓｍｏｄｉｆｉｅｄｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ．ＦｏｒｔｈｅｄａｔａｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｄｏｅｓｎｏｔａｃｃｏｒｄｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆＤＷ，ｂｕｉＩｄｉｎｇｔｈｅｉｎｓｕｒａｎｃｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｉｎｇｉｓａｖｅｒｙｈａｒｄｐｒｏｊｅｃｔ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｍｅａｎｓｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｄＣｈｉｎａＬｉｆｅＩｎｓｕｒａｎｃｅＣｏｍｐａｎｙＤａｌＪａｎＢｒａｎｃｈＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔ．ＴｈｅＤＷａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｉｎｓｕｒａｎｃｅｃｏｍｐａｎｉｅｓ，ｔｈｅｑｕｅｓｔｉｏｎｓｉｎＤａｌｉａｎＢｒａｎｃｈＤＷｐｒｏｊｅｃｔａｎｄｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｉｓｐｒｏｊｅｃｔａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ．Ｂｙｕｓｉｎｇｑｕｅｒｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｄａｔａｂａｓｅｉｎｄｅｘ，ｍｉｄｄｌｅｂａｓｅａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃｄａｔａｕｐｄａｔｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ｔｈｅＤＷｐｒｏｊｅｃｔｉｓｖｅｒｙｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ．Ｔｈｅａｃａｄｅｍｉｃｄｅｓｉｇｎ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｆｕｔｕｒｅｏｆＩｎｓｕｒａｎｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｉｎｇａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｉｎｇ，ｍｉｄｄＩｅｂａｓｅ．ｑｕｅｒｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．ｄａｔａｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ．ｄａｔａｕｐｄａｔｅ，ｄａｔａｂａｓｅｉｎｄｅｘ人爵保险公司保险业务数据仓库设计与实现１绪论１．１数据仓库技术的发展数据仓库（ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ简称ＤＷ）是信息处理技术发展的必然产物。
保险产品设计中的数据分析与模型
保险产品设计中的数据分析与模型保险业作为金融行业的重要组成部分，在现代社会中扮演着不可或缺的角色。
保险产品的设计和开发是保险公司成功运营的关键因素之一。
随着技术的发展和数据的积累，数据分析和模型在保险产品设计中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨保险产品设计中的数据分析与模型的应用。
一、数据收集与分析在保险产品设计中，数据的收集和分析是非常重要的步骤。
通过收集大量的数据，保险公司可以了解客户的需求和行为，并基于这些数据进行有针对性的产品设计。
例如，通过分析历史理赔数据，保险公司可以确定哪些风险更容易发生，从而针对性地设计相关保险产品。
数据分析也可以帮助保险公司预测未来的风险和需求。
通过对大量的市场数据和客户数据进行分析，保险公司可以发现新的趋势和机会。
例如，通过分析社交媒体数据，保险公司可以了解人们关注的热点话题，并将这些信息用于产品设计和营销策略。
二、模型建立与应用在保险产品设计中，模型的建立和应用是必不可少的。
通过建立数学模型，保险公司可以对风险进行评估和预测。
常见的模型包括风险评估模型、经济预测模型和客户行为模型等。
风险评估模型能够帮助保险公司衡量风险的概率和程度。
通过分析不同因素对风险的影响，保险公司可以对风险进行量化和评估，从而确定保险产品的费率和保额。
例如，在汽车保险中，保险公司可以通过建立车辆、驾驶员和道路等因素的模型，预测车辆发生事故的概率，并据此制定不同车型的保费。
经济预测模型可以帮助保险公司预测未来的经济环境和市场趋势。
通过分析历史数据和宏观经济指标，保险公司可以预测不同行业和地区的发展趋势，从而调整产品设计和定价。
例如，通过建立股市模型，保险公司可以预测股市的波动情况，并根据不同的市场情况设计投资连结保险产品。
客户行为模型可以帮助保险公司了解客户的购买习惯和偏好。
通过分析客户的历史购买记录和消费行为，保险公司可以预测客户的需求和反应，从而推出适合客户的保险产品。
例如，在健康保险中，保险公司可以通过建立健康风险模型，预测客户可能面临的健康问题，并据此设计保险方案。
基于寿险的数据仓库技术研究及其应用
II
目 录
摘 要 ............................................................................................................................................... I Abstract ........................................................................................................................................... II 目 录 ............................................................................................................................................. III 第一章 绪论 ................................................................................................................................... 1 1.1 引言 .................................................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ............................................................................................................... 1 1.3 研究内容及意义 ............................................................................................................... 2 1.4 本文的组织结构安排 ....................................................................................................... 3 第二章 数据仓库及数据挖掘技术 ............................................................................................... 5 2.1 数据仓库技术 ................................................................................................................... 5 2.1.1 数据仓库体系结构 ................................................................................................. 5 2.1.2 数据仓库建模技术 ................................................................................................. 6 2.1.3 ETL 技术 .................................................................................................................. 8 2.1.4 数据集市 ................................................................................................................. 9 2.1.5 数据仓库实施策略 ............................................................................................... 10 2.2 数据挖掘技术 ................................................................................................................. 12 2.2.1 数据挖掘常用算法分析 ....................................................................................... 12 2.2.2 数据挖掘实施策略 ............................................................................................... 13 第三章 寿险数据仓库设计及实施 ............................................................................................. 15 3.1 寿险业务分析 ................................................................................................................. 15 3.2 寿险数据仓库模型设计 ................................................................................................. 16 3.2.1 主题分析 ............................................................................................................... 16 3.2.2 数据模型分析 ....................................................................................................... 17 3.2.3 寿险数据仓库建模 ............................................................................................... 17 3.3 寿险数据仓库总体架构 ................................................................................................. 23 3.4 寿险数据仓库实施规划 ................................................................................................. 24 3.4.1 原子层实施阶段 ................................................................................................... 24 3.4.2 分析层实施阶段 ................................................................................................... 25 3.5 实施技术路线 .................................................................................................................. 25 3.5.1 数据仓库平台选择 ............................................................................................... 25 3.5.2 ETL 工具选择 ........................................................................................................ 26 3.5.3 整体技术架构 ....................................................................................................... 26 3.6 寿险数据仓库的实施 ...................................................................................................... 27
基于数据仓库的病案统计系统的研究与应用的开题报告
基于数据仓库的病案统计系统的研究与应用的开题报告一、选题背景及意义随着国家医疗健康事业的发展，病案统计已成为医疗机构管理的重要组成部分。
病案统计对于收集患者的诊疗信息、评估医疗服务质量、协助管理决策以及推动医疗质量改进等方面都有着重要的作用。
然而，在传统的病案统计中，由于医疗机构信息系统的单一性和数据孤岛现象，往往导致数据的重复采集、数据质量差、数据分析效率低下等问题。
因此，本文提出了一种基于数据仓库技术的病案统计系统，旨在解决传统病案统计中存在的问题，提高病案统计的效率和准确性。
二、研究内容和目标1. 研究数据仓库技术的基本原理和应用方式，了解其在病案统计中的适用性。
2. 通过对医院信息系统的分析，设计病案统计数据仓库的数据模型，包括数据仓库构建、ETL流程设计、数据查询分析等。
3. 基于数据仓库技术，开发病案统计系统，实现病案数据的采集、清洗、存储、查询等功能，提高病案统计的准确性和效率。
4. 针对病案统计系统的应用需求，设计合理的数据报表和数据可视化方案，为医院管理层提供更加全面和精准的数据支持。
三、研究方法和论文结构本文将采用文献资料法、实证研究法和案例分析法相结合的方法，对病案统计系统中涉及到的数据仓库技术进行深入探究，并基于医院信息系统实现病案统计数据仓库的构建、数据采集和分析等功能。
本文共分为六章，分别为绪论、数据仓库技术的基本概念和原理、病案统计数据仓库的设计与实现、病案统计系统的开发、病案统计数据分析与可视化、总结与展望。
四、预期成果和创新点本研究的预期成果包括：1. 设计建立一个基于数据仓库技术的病案统计系统，实现病案数据的高效集成和分析。
2. 分析和评价病案统计系统的效果，通过比较实验和案例分析显示数据仓库技术在病案统计领域的优势和应用价值。
3. 提出病案统计数据可视化和管理的新思路和新方法，为医疗机构的管理决策提供更为客观和有针对性的依据。
本研究的创新点主要包括：1. 利用数据仓库技术打破了原有的信息孤岛，将数据集成到一个统一的数据仓库中，提高了病案数据的准确性和时效性。
人寿保险公司数据仓库的设计与实现
人寿保险公司数据仓库的设计与实现作者：杨杉来源：《软件导刊》2011年第01期摘要：数据仓库技术可以为决策分析提供更好的支持，是数据分析和知识挖掘的发展方向。
结合某人寿保险公司的实际情况，详细分析和设计了该人寿保险公司的数据仓库，包括数据仓库体系结构、概念模型、逻辑模型、物理模型，并在此基础上利用SQL Server 2000实现了数据仓库。
保险公司可以利用该数据仓库进行数据挖掘，发现有价值的客户信息，制定相应的市场策略。
关键词：数据仓库；人寿保险；模型设计；实现中图分类号：TP311.52文献标识码：A文章编号：1672-7800（2011）01-0129-03作者简介：杨杉（1983－），女，四川成都人，硕士，四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系教师，研究方向为数据挖掘、管理信息系统和决策技术。
0引言随着我国保险市场的开放，保险企业迫切地需要提高企业内部的科学决策能力，增强在市场经营等方面的正确判断能力。
保险公司普遍的现状是：汇集了大量客户信息和业务数据，但这些数据分散在各种不同的业务系统和不同地点的机器中，有些代码缺乏统一的协调，大量数据得不到有效处理。
本文结合某人寿保险公司的实际情况，设计和建立符合该人寿保险公司特点的数据仓库，为后续进行数据挖掘提供了支持，将大大提高企业的管理水平和业务能力，从而提供更好的产品和服务，赢得更多客户。
1数据仓库概述数据仓库是计算机和数据应用发展到一定阶段的必然产物，它建立的目的是为了建立一种体系化的数据存储环境，将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散、不一致的操作数据转换成集成、统一的信息。
数据仓库技术主要解决了传统数据库面临的如下三大难题：第一，历史数据量很大；第二，辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成；第三，由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。
数据仓库技术至今仍然处于不断发展、丰富和完善之中。
基于数据仓库的医保基金收支分析的开题报告
基于数据仓库的医保基金收支分析的开题报告1.研究背景医保基金收支分析一直是医疗保障领域极为重要的工作之一，随着医疗保险制度的不断完善和医保基金管理的深入开展，越来越多的医保基金数据已被收集并进行存储。
因此，建立医保基金收支数据仓库，对基金收支情况进行分析，促进医保基金的合理运转和有效使用，提高医疗保障制度的整体水平具有重要的现实意义。
2.研究目的通过建立医保基金收支数据仓库，为管理部门提供基金收支情况的实时、全面的信息，例如基金收入、支出、结余等数据的动态展示和分析，以便对医保基金的运营情况进行更加科学的管理和决策。
同时，本论文还将围绕医保基金支出的重点领域（例如药品采购、医疗服务、医药耗材等领域）进行深度的数据挖掘和分析，为管理部门提供更加精细的支出分析。
3.研究内容和研究方法（1）研究内容本研究将建立医保基金收支数据仓库，基于该数据仓库，对医保基金的收入、支出、结余情况进行分析，挖掘医药费用增长趋势，以及探究基金支出的重点领域，例如药品采购、医疗服务、医药耗材等领域进行深入分析，并为管理部门提供有价值的建议和决策支持。
（2）研究方法为了建立医保基金收支数据仓库，本论文将通过ETL技术（将数据从不同的数据源导入数据仓库）进行数据的初步处理和清洗。
接着，使用一系列数据挖掘和分析技术，例如多维数据分析（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）等方法，对医保基金的收支情况和支出领域进行深入分析，并通过可视化的方式对分析结果进行展示。
4.预期研究成果（1）建立医保基金收支数据仓库，通过数据分析和挖掘为管理部门提供基金收支情况的实时、全面的信息，收益更加精准的管理和决策，优化基金收支的平衡性。
（2）掌握医药费用增长趋势，分析其原因，提出相应的管理建议和政策措施，以遏制医疗费用的过快增长。
（3）深入挖掘基金支出的重点领域，例如药品采购、医疗服务、医药耗材等领域，为管理部门提供更加精准的支出分析和决策支持。
分布式数据库技术在保险信息管理系统中的实现
分布式数据库技术在保险信息管理系统中的实现任金霞1 黄运强2 方翔3（1.南方冶金学院，江西，赣州，341000 2. 江西省电信公司赣州市分公司，江西，赣州，3410003.北京理工大学计算机科学工程系,北京，100081；）摘要：本文介绍了分布式数据库技术的基本原理，详细阐述了分布式数据库技术在保险信息管理系统结构设计及事务处理和查询中的实现过程。
通过引入分布式技术，使保险资料的管理效率得到了提高。
关键词：分布式数据库保险信息管理一、引言80年代以来，数据库技术得到了极大的发展，特别是分布式网络数据库技术的出现，使不同区域的数据得以共享，提高了工作的协调性与效率。
在保险企业中，营业机构的分散造成了业务数据的分散，总公司与各分公司处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理，是困绕保险数据库开发者多年的难题，分布式数据库系统技术的出现为解决这个问题提供了可能。
本文就是讨论如何利用分布式数据库技术实现保险资料的交换和管理。
二、分布式数据库技术介绍分布式数据库技术是分布式技术与数据库技术的结合，在数据库研究领域中已有多年的历史。
从概念上讲，分布式数据库是物理上分散在计算机网络各结点上，而逻辑上属于同一个系统的数据集合。
它具有数据的分布性和数据库间的协调性两大特点。
系统强调结点的自治性而不强调系统的集中控制，且系统应保持数据的分布透明性，使应用程序编写时可完全不考虑数据的分布情况。
在分布式数据库系统中数据独立性概念也同样重要，然而增加了一个新的概念，就是分布式透明性。
所谓分布式透明性就是在编写程序时好像数据没有被分布一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。
与集中式数据库系统不同，数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复制数据，则可以提高局部的应用性。
其次，当某节点发生故障时，可以操作其它节点上的复制数据，因此这可以增加系统的有效性。
基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计论文
基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计论文基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计论文保险业是指将通过契约形式集中起来的资金，用以补偿被保险人的经济利益业务的行业。
以下是店铺今天为大家精心准备的：基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计相关论文。
内容仅供参考，欢迎阅读!基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计全文如下：摘要：通过分析保险行业的核心业务，采用数据仓库技术，对保险企业中的海量历史数据进行集成和统计分析，得到精确的业务运行分析报告，对业务及客户进行趋势分析，以便及时作出正确决策并根据自身需要监测业务运营。
关键词：数据仓库;保险业;ETL;多维数据;统计分析1 数据仓库简介数据仓库(Data Warehouse，DW)是随着关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速发展而产生的[1]，W?H?Inmon出版了《Building the Data Warehouse》一书，给出了数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合[2]。
数据仓库包含的是整个企业视图的粒度化数据。
数据仓库系统通常对多个异构数据源有效集成，集成后按照主题进行重组[3]。
存放在数据仓库中的数据通常不再修改，用作进一步的分析型数据处理。
数据仓库系统的建立和开发以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基础[4]，其开发是一个循环迭代过程，通常需要企业有一定的业务数据积累，开发人员将这些历史数据通过ETL输入到数据仓库中，进行分析和统计，以建立决策支持辅助系统，为企事业单位管理者提供决策支持。
2 保险业需求分析随着保险业发展及保险市场竞争的加剧，保险公司在管理和运营方面面临着更高的要求，来自监管、竞争、技术更新及全球化等各方面的压力不断考验着保险企业。
保险业发展的核心动力表现在以下几个方面：①进入新分市场及提高业务质量;②巩固客户忠诚度，适应客户多变的需求;③高效的运营;④精确的风险及成本控制;⑤消除各种技术壁垒。
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基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计论文基于数据仓库技术的保险业统计分析系统设计全文如下：
摘要：通过分析保险行业的核心业务，采用数据仓库技术，对保险企业中的海量历
史数据进行集成和统计分析，得到精确的业务运行分析报告，对业务及客户进行趋势分析，以便及时作出正确决策并根据自身需要监测业务运营。
关键词：数据仓库;保险业;ETL;多维数据;统计分析
1 数据仓库简介
数据仓库Data Warehouse，DW是随着关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速发
展而产生的[1]， W?H?Inmon出版了《Building the Data Warehouse》一书，给出了数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的用来支持管
理人员决策的数据集合[2]。
数据仓库包含的是整个企业视图的粒度化数据。
数据仓库系统通常对多个异构数据源有效集成，集成后按照主题进行重组[3]。
存放
在数据仓库中的数据通常不再修改，用作进一步的分析型数据处理。
数据仓库系统的建立和开发以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基
础 [4]，其开发是一个循环迭代过程，通常需要企业有一定的业务数据积累，开发人员将
这些历史数据通过ETL输入到数据仓库中，进行分析和统计，以建立决策支持辅助系统，
为企事业单位管理者提供决策支持。
2 保险业需求分析
随着保险业发展及保险市场竞争的加剧，保险公司在管理和运营方面面临着更高的要求，来自监管、竞争、技术更新及全球化等各方面的压力不断考验着保险企业。
保险业发
展的核心动力表现在以下几个方面：①进入新分市场及提高业务质量;②巩固客户忠诚度，适应客户多变的需求;③高效的运营;④精确的风险及成本控制;⑤消除各种技术壁垒。
要做到上述目标并不容易。
对高层管理者来说，由于统计口径的关系，很难获取一致
性数据进行比对，很难及时监控到业务状况，不能有效地进行决策支持。
对于业务部门主
管与业务分析员，所需报表难以及时获取，即使取得的数据也难用于多视角、全方位地分
析业务问题。
对于IT部门来说，要不断帮助业务部门制作报表，时间相对较长，而且开
发的报表越多，特别是分析型的报表越多，业务系统性能越受影响。
以某人寿保险有限公司为例，该公司的数据支持情况如下：
1保单管理系统中大致有50张左右的报表在运行，但随着公司业务的发展，数据分析及用于日常管理的制式报表与日俱增，报表数量将很快无法满足业务发展需求。
2各业务管理部门有各自的制式报表及统计需求，但在将数据汇总时，时常出现因统
计时点不同、指标定义的理解差异等原因造成数据不一致，导致额外的数据校验工作。
3当前报表的IT实现基本上是按照单个报表需求来设计的，造成IT设计无法复用，
报表开发缺乏整体规划，呈一种临时性状态，随着报表及统计需求的增加，IT相应的工作将与日俱增。
4因当前报表及数据统计都在保单管理系统中运行，随着需求数量的增加，保单管理
系统将面临沉重的夜间批处理压力并严重影响日间日常业务操作的效率及稳定性。
针对上述系统现状，在建设中决定采用数据建模、ETL、数据分析以及数据展现等技术，实现风险管控分析、客户服务分析、客户维持分析、市场销售分析、综合分析和综合
管理6大功能，达到以下目标：①代替原有手工报表方式，为业务人员节省时间;②提供
精细的分析数据。
业绩分析可以从营业部，钻取到营业组，甚至每个FC理财顾问，保全
分析可以分析每种保全项目的明细;③统一的分析口径。
各部门统计指标，可以在统一的
时间点上进行公司级汇总;名称一致的统计口径，可以唯一定义一种统计方式;④唯一的报
表平台。
从报表需求获取到报表需求分析以及最后的实现都在一个体系下完成，公司数据
分析工作逐步系统化和实用化。
3 系统设计
统计分析系统采用灵活架构，在构建一个统一、稳定的企业级数据仓库基础上，分步
构建各个独立的分析应用数据集市，满足灵活性、扩展性要求，系统架构如图1所示。
保险数据仓库是一个中央的知识数据库，包含来自寿险系统、团险系统、短期险系统
和电话销售系统等源系统的源数据，数据模型分为3层：
1数据准备层Staging Layer：采用同源系统相似的数据结构存储源系统的每日增量
数据。
2保险企业模型层Insurance Enterprise Models Layer：作为保险数据仓库的核心，相应的保险企业模型部署在该层。
根据保险行业的业务视图，保险企业模型分为10个主题，根据保险信息的特性而非事务处理的目的来设计，企业级上所有保险业务信息根据历
史版本进行记录。
在数据准备层通过ETL数据抽取转换装载程序进行数据批处理，采用增
量机制装载进入保险企业模型。
3分析数据模型层Analysis Data Models Layer：各种各样的数据分析需求归类到
不同的数据集市，如市场及销售数据集市、运营效能数据集市、风险管控数据集市等。
分
析数据模型即为满足数据集市需求而采用维度建模方法特别设计的模型。
分析数据模型从
保险企业模型衍生而来，数据通过ETL 批处理，采用增量机制装载进入保险企业模型。
ETL采用增量机制，每日从源系统抽取变更数据至Staging层，接着将Staging层数
据转换至企业模型和分析模型。
在ETL批处理完成后，系统运行报表批处理生成报表并发
布到相应的报表文件服务器上。
OLAP元数据管理工具：提供OLAP 元数据管理工具，用于管理所有OLAP 业务元数据，包括指标定义、维度层次定义、指标与维度的关系及分析需求。
通过使用这个工具可帮助
保险企业统一KPI 定义及促进企业标准化管理，同时其管理的内容可作为统计分析系统所支持的知识库来使用。
OLAP平台：选择微软的SQL Server 2021作为OLAP平台。
OLAP 工具支持分析的类型包括管理仪表盘、平衡记分卡、制式化管理报表、临时查询、
数据挖掘等。
4 系统实现
4.1 ETL实现
ETL采用SQL Server集成服务来实现。
Microsoft Integration Services 是一个可
以生成高性能数据集成解决方案包括为数据仓库提取、转换和加载ETL包的平台。
Integration Services包括生成和调式包的图形工具和向导;执行工作流函数操作和执行SQL脚本等任务;提取和加载数据的数据源和目标;清除、聚合、合并和复制数据的转换;管理包执行和存储的管理服务，即Integration Services;用于Integration Services对象模型编程的应用程序编程接口API。
4.2 多维数据实现
创建报表之前，需要通过SQL Server分析创建多维数据模型。
之所以使用SQL
Server分析服务创建多维模型，主要是为了实现对业务数据的即席查询。
系统开发人员创建多维数据集以支持快速响应，并提供单个数据源以进行业务报告。
商业智能的重要性不
断提高，使用单一的分析数据源可确保将差异减到最小如果无法完全消除差异。
4.3 报表系统实现
报表系统实现使用了SQL Server报表服务，报表服务包含一整套管理报表的工具。
报表工具在微软的开发环境中工作，并与SQL Server无缝衔接。
通过报表服务，可以从
多种不同的数据源创建各种不同样式的报表。
5 应用效果
该系统目前已经在某人寿保险有限公司正式投入使用，结果显示，该系统使业务数据
的分析效率、分析能力大大提高，在一定程度上简化了业务人员数据统计工作，对公司决
策支持起到很大的帮助作用，系统良好的应用价值体现在以下几个方面：
①数据集成。
数据仓库能够把来自多个不同子系统的数据进行有效集成，提供统一的、一站式的业务报表系统;
②查询灵活方便。
统计分析系统能够根据不同的需求进行条件过滤，并支持数据向上
向下钻取，数据查询方式更加灵活，追溯更加简单直接，为业务分析人员提供了很大的便利;
③安全性高。
为了保证数据的安全性和可靠性，对数据仓库中的数据实行统一管理;
④降低成本。
统计分析系统的建立，可以代替原来的手工汇总操作，一次创建，只需
要进行简单的维护就可长期使用。
6 结语
本系统开发及系统运行工作得到如下经验及启示：
1理念的转变。
在数据分析上，需要从清单和简单汇总上升到数据分析，从单个部门
分析到全局分析，从数据库到数据仓库进行分析设计。
2平台统一管理要求。
在报表的管理上，一个统一的部门管理面向高管的报表，制定
统一的口径;对没有报表的部门需要严格确认数据准确性;对有报表的部门，不要局限于当
前的数据逻辑。
3系统扩展。
报表需要不断扩展和改进，不断提高深度和广度，收集更多数据，提供
更多报表;提升界面功能，精确授权，自动分发报表;提升可用性，全面取代现有的其它报
表系统;从明细数据到统计数据，进而分析数据，最终实现商业智能、数据挖掘的目标。
感谢您的阅读，祝您生活愉快。