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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
2.1.1 Microsoft SQL Server Analysis Services 8
2.1.2 IBM DB2 OLAP Server 13
2.2 常用的客户端分析工具 15
2.2.1 Excel和Access 15
2.2.2 Crystal Analysis 16
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 Services 21
3.2.2 安装Crystal Analysis 10 23
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 Manager 29
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