OLAP是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。本文首先研究了数据仓库的相关知识与技术,分析处理和传统的事务处理有着很多不同的地方,直接使用数据库技术来进行信息分析是不合适的,需要专门的针对信息分析的技术,数据仓库的概念的产生正是基于这个目的。接着主要研究了OLAP的相关技术,其中介绍了OLAP的两种主要类型：MOLAP和ROLAP及对提升OLAP性能方面一些比较重要的技术。然后讨论了数据立方体中的重要概念视图的相关知识,并对视图的物化选择中现有算法的问题,提出了通过分析分析人员兴趣来对视图物化的选择提供帮助,在基于强化学习的思路上讨论了如何进行兴趣发现,最后针对其中的主要算法提出一种新的思路进行改进。综合前面讨论的各项知识和技术,根据实验室课题设计了一个面向社区服务的数据分析系统,并应用在利安公司的商业智能系统中。最后对本系统做了相关的总结和展望。