联机分析处理(OLAP)是决策支持系统(DSS)中一款重要的分析工具。它提供了数据立方的多维视图，用户可以通过一系列的上卷下钻操作来发现感兴趣的模式和趋势。随着移动设备和无线网络技术的快速发展，用户希望在移动环境中也能享受OLAP服务。移动联机分析处理将OLAP服务移植到移动设备上，与传统OLAP相比，它在提供更多的方便与快捷的同时，也带来了新的机遇和挑战。如没有持续稳定的网络连接，数据传输瓶颈以及移动设备的存储空间限制等等。本文的目标就为上述这些问题寻找合适的解决方案并实现一个移动联机分析处理的原型系统。首先，我们介绍了一种新的数据立方存储结构Contour Cube，它本身就是一个无损压缩表示，并且可以在给定的误差界限内被进一步压缩。其次，我们在传输过程中采用了渐进式的传输方法。我们假定用户对于数据精度的期望满足特定的概率分布，并提出了随机，最优和启发式3个算法为不同用户定制传输计划，在数据传输量和数据精度之间寻找较优的平衡点。再次，我们通过对用户在观察精度和探索范围两方面做出限制，保证移动设备端的数据量不会超过存储容量上限。最后，基于上述成果，我们实现了Gradual Cube，一个移动联机分析的原型系统。在网络通畅时用户可以自由地调整数据精度和探索范围，在网络不畅时，用户依然可以利用本地压缩聚集进行离线查询。并且上述两个状态的转换是非常平滑的。此外，一系列详尽的实验证明了我们方法的有效性。