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基于商空间理论的数据仓库模型研究的中期报告
本研究旨在基于商空间理论，针对数据仓库的特点和需求，构建出适合于商业环境下的数据仓库模型。本中期报告总结了前期的研究成果，并且对研究进展作出评估和规划。
在前期的研究中，我们首先确定了商空间理论在数据仓库建模中的重要性和优越性。商空间理论是一种基于商业行为和商业空间的理论，可以提供细致的商业环境描述，对于数据仓库的建模非常有帮助。此外，我们还考虑了数据仓库的特点，包括数据源的多样性，数据的复杂度和选择性查询等，这些都需要在建模中得以考虑。
基于以上思考，我们提出了基于商空间理论的数据仓库模型。该模型主要由三个部分组成：商空间维度、业务过程维度和时间维度。商空间维度体现了商业空间特征，包括商场、商铺、品牌等，这是一个核心部分，也是一个基础部分。业务过程维度体现了商业行为的特征，例如购买、折扣等，它能够更全面地描述商业环境。时间维度是一个通用的维度，在数据仓库中也非常重要，能够反映出商业环境的变化、趋势等信息。
为了验证该模型的实用性，我们还设计了一个针对零售行业的数据仓库系统。该系统包含了多个数据源，例如各个商店的交易数据、库存数据、物流数据等。我们将这些数据整合到数据仓库中，并运用我们提出的模型进行分析。我们设计了一些查询方式，例如按照商场或商铺对交易数据进行筛选，按照购买时间对商品进行排序等。通过这些查询方式的使用，我们发现我们所提出的数据仓库模型能够很好地满足商业环境下的需求，并且能够方便地进行数据分析和挖掘。
目前，我们还需要对该模型进行改进和完善。例如，细化商空间维度，考虑到商场、商铺的空间分布、规模等因素；增加更多的业务过程维度，例如退货、售后等；优化查询方式，提高查询效率等。我们将继续深入研究和实践，以便能够更好地利用商空间理论构建数据仓库模型，来更好地辅助商业环境下的数据分析决策。