摘要
随着信息技术的快速发展和互联网金融的兴起，银行个人信贷业务规模不断扩大，对信贷风险管理提出了更高的要求。
传统的信贷系统难以满足海量数据处理、风险识别和决策支持等方面的需求。
数据仓库技术作为一种面向分析的数据库系统，能够有效整合、存储和管理来自不同业务系统的数据，为银行个人信贷风险管理提供数据支持和决策依据。
本文首先分析了银行个人信贷业务的特点和数据需求，以及现有信贷系统存在的问题；然后介绍了数据仓库技术的概念、体系结构和关键技术；接着设计了一个基于数据仓库的银行个人信贷系统，包括系统总体架构、数据仓库模型、ETL流程和功能模块等；最后对系统进行了评价和展望。
关键词：数据仓库；银行个人信贷；风险管理；数据挖掘；ETL
#1.1数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
（1）面向主题：数据仓库围绕企业特定的主题构建，例如客户、产品、市场等，以便于分析和决策。
（2）集成：数据仓库整合来自企业不同业务系统的数据，消除了数据孤岛，提供了统一的数据视图。
（3）相对稳定：数据仓库中的数据主要用于历史分析和决策支持，一般不会频繁更新，数据相对稳定。
（4）反映历史变化：数据仓库保存了企业各个时间段的历史数据，可以用于分析历史趋势、预测未来发展。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
