全文共分四部分：第一部分对数据仓库技术进行概述,介绍数据仓库的定义、特征、基本体系结构、数据仓库关键技术等,并且对各级数据模型、粒度划分、分割、元数据、多种OLAP实现方式、维建模技术、MDX语言、数据挖掘等概念进行了介绍.第二部分结合数据仓库及数据分析、挖掘技术的最新进展,对数据仓库解决方案进行了分析比较.第三部分在分析零售业业态后,使用信息动态打包方法,结合逻辑建模工具,进行了以“数据驱动”为系统设计方法的数据仓库设计,为第四部分的数据分析进行数据准备.第四部分则使用OLAP分析与数据挖掘工具,结合零售业业务特点,对数据仓库进行了各种数据分析以及数据挖掘,并进行了最后的评价.该论文有助于零售业管理层更好的进行数据的钻取、切片等分析,把握经营状态;使用数据挖掘技术通过对用户数据的分析,划分客户群,可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息,从而为商业决策提供了可靠的依据.