数据仓库安全模型分析

数据仓库的逻辑模型介绍
数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持管理决策过程。

逻辑模型是数据仓库的核心，它描述了数据仓库中数据的组织和存储方式，以及数据仓库的结构和功能。

本文将介绍数据仓库的逻辑模型，包括数据仓库的数据源、数据存储、数据集市和数据访问。

一、数据源
数据仓库的数据源可以是多种类型的，包括关系数据库、OLAP 数据库、文件系统、外部数据源等。

不同的数据源具有不同的特点和优势，需要根据实际情况选择合适的数据源。

二、数据存储
数据仓库的数据存储是指将数据源中的数据加载到数据仓库中，并对数据进行处理和转换，以满足数据仓库的需求。

数据存储通常采用分布式存储架构，以支持大量数据的存储和查询。

三、数据集市
数据集市是数据仓库中面向特定主题的数据集合，它将数据仓库中的数据按照业务需求进行分类和组织。

数据集市通常包括多个表，每个表代表一个主题，例如销售、客户、产品等。

数据集市中的数据可以根据业务需求进行查询和分析。

四、数据访问
数据访问是指数据仓库中的数据如何被访问和使用。

数据仓库的数据访问通常采用OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术。

OLAP技术支持用户对数据仓库中的数据进行快速查询和分析，数据挖掘技术则可以帮助用户从大量数据中发现有价值的信息和规律。

总之，数据仓库的逻辑模型是数据仓库的核心，它描述了数据仓
库中数据的组织和存储方式，以及数据仓库的结构和功能。

数据仓库的数据源、数据存储、数据集市和数据访问是数据仓库逻辑模型的重要组成部分，它们共同构成了一个完整的数据仓库系统。

数据仓库的多维数据模型数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和表示数据仓库中数据的结构化方法。

它通过将数据组织成多维数据立方体来提供灵活的数据分析和查询能力。

本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的定义、特点、设计原则以及常用的多维数据模型。

一、定义数据仓库的多维数据模型是一种基于事实表和维度表的数据结构，用于描述和组织数据仓库中的数据。

事实表包含与业务过程相关的数值型度量数据，而维度表包含与事实表相关的描述性属性。

通过将事实表和维度表进行关联，可以构建多维数据立方体，实现对数据的多维分析和查询。

二、特点1. 多维性：多维数据模型将数据组织成多维数据立方体，可以同时从不同的维度对数据进行分析和查询，从而提供全面的视角和深入的洞察力。

2. 灵活性：多维数据模型可以根据业务需求进行灵活的扩展和调整，可以添加新的维度或度量，以适应不断变化的业务环境。

3. 高性能：多维数据模型通过预计算和聚合技术，可以提高数据查询的性能，加快数据分析的速度，满足用户对实时和快速的数据响应的需求。

4. 可理解性：多维数据模型采用直观的图形化表示方式，使用户能够直观地理解和探索数据，从而更好地支持决策和业务分析。

三、设计原则1. 选择合适的粒度：在设计多维数据模型时，需要根据业务需求选择合适的粒度，即事实表中的度量数据的精度。

粒度的选择应该能够满足用户对数据分析和查询的需求，同时避免数据冗余和过度复杂性。

2. 定义清晰的维度：维度是多维数据模型的核心，需要定义清晰、一致和可理解的维度。

维度应该包含与事实表相关的描述性属性，如时间、地理位置、产品等，以支持多维分析和查询。

3. 建立正确的关联：事实表和维度表之间的关联是多维数据模型的关键，需要确保关联的正确性和一致性。

关联的建立应该基于业务规则和数据的语义，避免数据的冗余和错误。

4. 使用合适的聚合：为了提高数据查询的性能，可以使用聚合技术对数据进行预计算和汇总。

聚合的选择应该基于业务需求和数据的访问模式，以平衡性能和精度的要求。

数据仓库建模方法论数据仓库建模是指将数据仓库中的数据按照某种标准和规范进行组织和管理的过程。

数据仓库建模方法论包括了多种方法和技术，用于帮助用户理解和分析数据仓库中的数据，从而支持决策制定和业务分析。

一、维度建模方法维度建模方法是数据仓库建模的核心方法之一，它以维度为核心，将数据按照维度进行组织和管理，从而提供给用户灵活和高效的数据查询和分析能力。

1.1 星型模型星型模型是最常见和简单的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和多个维度表通过共享主键的方式进行关联。

事实表包含了衡量业务过程中的事件或指标，而维度表包含了用于描述和过滤事实记录的属性。

星型模型的结构清晰，易于理解和使用，适用于绝大部分的数据仓库场景。

1.2 雪花型模型雪花型模型是在星型模型的基础上进行扩展和优化的一种模型，它通过拆分维度表中的属性，将其拆分为多个维度表和子维度表，从而使得数据仓库更加灵活和高效。

雪花型模型适用于维度表中的属性比较复杂和层次结构比较多的情况。

1.3 天际线模型天际线模型是一种比较先进和复杂的维度建模方法，它通过将事实表和维度表按照一定的规则进行分组和划分，从而实现多个星型模型之间的关联。

天际线模型适用于数据仓库中包含多个相互关联的业务过程和多个不同的粒度的情况。

二、多维建模方法多维建模方法是在维度建模方法基础上进行进一步抽象和简化的一种方法，它通过创建多维数据立方体和维度层次结构来组织和管理数据。

2.1 数据立方体数据立方体是多维建模的核心概念，它将数据按照事实和维度进行组织和管理，从而提供给用户直观和高效的数据查询和分析能力。

数据立方体包含了多个维度和度量，用户可以通过选择和组合维度和度量进行数据分析和挖掘。

2.2 维度层次结构维度层次结构是多维建模的关键技术，它通过将维度进行分层和组织，从而实现维度之间的关联和上下级关系。

维度层次结构可以有效地减少数据的冗余和复杂性，提高数据仓库的查询和分析效率。

三、模式设计方法模式设计方法是在维度建模方法和多维建模方法的基础上进行进一步的抽象和规范的一种方法，它通过定义模式和规则来组织和管理数据仓库中的数据。

深入分析比较八个信息安全模型（1）状态机模型：无论处于什么样的状态，系统始终是安全的，一旦有不安全的事件发生，系统应该会保护自己，而不是是自己变得容易受到攻击。

（2）Bell-LaPadula模型：多级安全策略的算术模型，用于定于安全状态机的概念、访问模式以及访问规则。

主要用于防止未经授权的方式访问到保密信息。

系统中的用户具有不同的访问级（clearance），而且系统处理的数据也有不同的类别（classification）。

信息分类决定了应该使用的处理步骤。

这些分类合起来构成格（lattice）。

BLP是一种状态机模型，模型中用到主体、客体、访问操作（读、写和读/写）以及安全等级。

也是一种信息流安全模型，BLP的规则，Simplesecurityrule，一个位于给定安全等级内的主体不能读取位于较高安全等级内的数据。

（-propertyrule)为不能往下写。

Strongstarpropertyrule，一个主体只能在同一安全登记内读写。

图1-1 Bell-Lapodupa安全模型解析图基本安全定理，如果一个系统初始处于一个安全状态，而且所有的状态转换都是安全的，那么不管输入是什么，每个后续状态都是安全的。

不足之处：只能处理机密性问题，不能解决访问控制的管理问题，因为没有修改访问权限的机制；这个模型不能防止或者解决隐蔽通道问题；不能解决文件共享问题。

（3）Biba模型：状态机模型，使用规则为，不能向上写：一个主体不能把数据写入位于较高完整性级别的客体。

不能向下读：一个主体不能从较低的完整性级别读取数据。

主要用于商业活动中的信息完整性问题。

图1-2 Biba安全模型解析图（4）Clark-Wilson模型：主要用于防止授权用户不会在商业应用内对数据进行未经授权的修改，欺骗和错误来保护信息的完整性。

在该模型中，用户不能直接访问和操纵客体，而是必须通过一个代理程序来访问客体。

从而保护了客体的完整性。

数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它被广泛应用于企业和组织中，用于支持决策制定和业务分析。

在数据仓库中，多维数据模型是一种常用的数据建模方法，它能够提供灵活、高效的数据查询和分析功能。

本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的概念、特点和设计原则。

一、概念多维数据模型是一种以多维方式组织和表示数据的模型。

它将数据组织成多个维度和事实表的形式，通过维度之间的关联关系和事实表中的度量指标，可以对数据进行多维分析。

多维数据模型的核心思想是将数据组织成一个多维的立方体结构，其中每个维度都代表一个数据属性，而事实表则包含了度量指标和与维度相关的外键。

二、特点1. 多维性：多维数据模型能够同时考虑多个数据维度，包括时间、地理位置、产品、客户等。

通过在不同维度上进行切片、钻取和旋转等操作，可以快速获取不同层次的数据分析结果。

2. 立方体结构：多维数据模型可以被看作是一个立方体，其中每个维度都代表一个轴，而事实表则代表立方体的中心。

通过在不同维度上进行切片和钻取操作，可以从不同角度对数据进行分析。

3. 易于理解和使用：多维数据模型的结构清晰，易于理解和使用。

用户可以通过直观的界面进行数据查询和分析，无需编写复杂的SQL语句。

4. 高性能：多维数据模型采用了预计算和聚合等技术，可以提高数据查询和分析的性能。

通过事先计算和存储聚合结果，可以避免对大量数据进行复杂的计算操作。

三、设计原则1. 维度设计：在设计多维数据模型时，需要合理选择和定义维度。

维度应该具有明确的含义和层次结构，以便于用户理解和使用。

同时，维度之间应该具有清晰的关联关系，以支持多维分析。

2. 事实表设计：事实表是多维数据模型的核心，它包含了度量指标和与维度相关的外键。

在设计事实表时，需要选择合适的度量指标，并确定与维度之间的关联关系。

同时，事实表的结构应该尽量简化，以提高数据查询和分析的性能。

3. 聚合设计：为了提高数据查询和分析的性能，可以使用聚合技术对数据进行预计算和存储。

数据仓库的物理模型维护和优化数据仓库的物理模型是一个关键的组成部分，它定义了如何存储和组织数据以支持数据仓库的查询和分析需求。

维护和优化物理模型对于保证数据仓库的性能和可靠性非常重要。

本文将介绍一些常见的数据仓库物理模型维护和优化技术。

1. 索引设计和优化：索引在数据仓库中起到加速查询操作的作用。

在设计物理模型时，需要考虑选择合适的列作为索引列，并且根据查询模式调整索引的类型和顺序。

定期评估和优化现有索引的性能，包括删除不必要的索引、创建缺失的索引和重建损坏的索引等。

2. 数据分区和划分：数据分区和划分是将数据根据一定的规则和策略划分成多个片段或分区存储的技术。

通过分区可以提高查询性能和数据加载速度，同时可以减少对物理存储的需求。

要根据数据仓库的访问模式和查询需求合理划分数据分区，并定期进行分区管理和优化。

3. 压缩和归档：数据仓库中通常存储着大量的历史数据，为了节省存储空间和提高查询性能，需要对数据进行适当的压缩和归档。

压缩技术可以减小存储空间的占用，并且在查询时能够更快地读取和解析数据。

归档策略可以将低频访问的数据移至较便宜的存储介质，提高性能和节省成本。

4. 定期统计和优化：定期统计和优化是保持数据仓库性能的关键活动。

需要收集并分析查询日志和执行计划，了解查询的性能瓶颈和优化机会。

根据这些信息，进行性能调优，例如重写查询、重新分配数据和重新计划任务等。

5. 故障恢复和备份：数据仓库是企业重要的决策支持系统，因此需要确保数据的安全性和可靠性。

定期进行备份和故障恢复测试，以防止数据丢失和避免系统故障对业务的影响。

物理模型的维护和优化应该与故障恢复和备份计划相结合，确保数据仓库的可用性和恢复能力。

综上所述，数据仓库的物理模型维护和优化是确保数据仓库性能和可靠性的关键环节。

通过索引设计和优化、数据分区和划分、压缩和归档、定期统计和优化以及故障恢复和备份等技术手段，可以改善数据仓库的查询性能、减小存储空间、提高数据可用性，并确保数据的安全性和完整性。

业务驱动任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的.但是数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求,分析,设计,测试等通常的软件声明周期之外;他还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的物理模型异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键.数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式:概念模型: 也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果.逻辑模型：用来构建数据仓库的数据库逻辑模型。

根据分析系统的实际需求决策构建数据库逻辑关系模型,定义数据库物体结构及其关系。

他关联着数据仓库的逻辑模型和物理模型这两头.物理模型：构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。

如上图所示,在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力的支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可.实际上,我有意的扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延.在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论,资源,以及软硬件选型等等;而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等.一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业的标准两个方面,业务需求即包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以引导升华,和用户一起进行需求分析工作;不能满足用户的需求,项目也就失去原本的意义了.物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基->层层建筑->封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免的要考虑到数据库的物理设计.接下来,将详细阐述数据仓库概念模型(业务模型),逻辑模型,物理模型的意义.概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:界定系统边界确定主要的主题域及其内容确定主题域的关系概念模型设计是，在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。

数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史的数据集合，用于支持管理决策。

而多维数据模型是数据仓库中用于表示和组织数据的一种方式。

本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型，包括其定义、特点、设计原则和常用的模型类型。

一、多维数据模型的定义多维数据模型是一种以多维数据结构来组织和表示数据的模型。

它通过将数据组织成多个维度和度量值的组合，以便更好地支持数据分析和决策。

多维数据模型以事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）为核心，通过它们之间的关联关系来描述数据。

二、多维数据模型的特点1. 多维性：多维数据模型可以同时考虑多个维度，例如时间、地理位置、产品等，以便更全面地分析数据。

2. 高度会萃：多维数据模型中的事实表通常包含大量记录，每条记录代表一个事实的度量值，这些度量值可以是数值型、文本型等。

通过对事实表进行会萃操作，可以提高查询性能。

3. 灵便性：多维数据模型可以根据需求灵便地进行扩展和调整，以适应不同的分析需求。

4. 易于理解：多维数据模型以直观的方式表示数据，通过维度和度量值的组合，可以形成易于理解的数据立方体结构。

三、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循以下原则：1. 主题导向：多维数据模型应该以业务主题为导向，以满足特定的分析需求。

每一个主题应该对应一个事实表和相关的维度表。

2. 维度层次：维度表应该包含多个层次，以便更好地组织和表示数据。

例如，时间维度可以有年、季度、月等层次。

3. 一致性：多维数据模型中的维度和度量值应该保持一致，以便更好地进行数据分析和比较。

4. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，以便在数据量增加或者业务需求变化时进行调整。

四、常用的多维数据模型类型1. 星型模型（Star Schema）：星型模型是最常见的多维数据模型类型之一。

它以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表，形成星型的结构。

信息安全大数据分析模型研究一、引言信息安全是当前数字化社会的重要组成部分，而大数据技术则在不断地带来新的变革。

因此，建立信息安全大数据分析模型也成为社会各界关注的焦点。

本文旨在系统分析信息安全大数据分析模型的研究现状和发展趋势，旨在为该领域的研究提供部分参考和启示。

二、信息安全大数据分析模型诠释信息安全大数据分析模型是指应用大数据技术，结合信息安全的特殊需求，通过对海量数据进行整合、分析、处理，发现信息系统安全漏洞，防范和化解侵害安全的有害行为的过程。

具体而言，信息安全大数据分析模型包括以下几个方面：1. 数据的采集搜集信息安全领域的各个方面的数据，包括网络数据，移动数据，终端数据，并以此建立数据仓库，以保证数据的准确性和完整性。

2. 数据处理根据数据采集的结果进行数据挖掘、数据清洗以及去重，提炼数据的有效信息，为后续的数据分析做好数据准备。

3. 数据分析将准备好的数据，通过数据分析的算法、方法和模型，发掘出蕴含在海量数据中的规律、特征和异常，并生成相应的信息安全分析报告。

4. 数据呈现通过可视化的手段，将复杂的数据分析结果以图表、报表等形式呈现给决策者和操作人员，为他们提供有用的指导意见。

5. 保障模型安全性在建立信息安全大数据分析模型的过程中，保障模型的数据安全性和隐私性。

同时还需要充分考虑法律和隐私保护法律法规，以避免违法嫌疑。

三、信息安全大数据分析模型的应用和前景作为新兴技术，信息安全大数据分析模型的应用广泛，具有很强的前景和优势。

具体方面有：1. 加强信息安全综合管理建立信息安全大数据分析模型，可以通过全局、多角度的方式，增加管理设计的目光视野和难度。

该模型可以提供对网络、终端、软件、资产等所有方面的数据整合，从而减少了信息孤岛，将所有数据统一在一个平台上，以便于对此进行管理和控制。

2. 分析网络攻击和入侵行为对于一些特定的网络攻击，如DDOS、SQL注入等，通过建立分析模型，可以实现实时监测和预警，增强网络安全能力。

基于财务数据分析的数据仓库模型数据仓库模型是一种用于存储和分析大规模数据的架构，基于财务数据的数据仓库模型则是将财务数据作为其核心内容进行建模和分析的一种特殊模型。

本文将介绍基于财务数据分析的数据仓库模型，并探讨其应用场景、优势以及一些实施的要点。

首先，基于财务数据分析的数据仓库模型适用于需要进行财务分析和决策的企业和组织。

财务数据是指包括财务报表、会计科目、经济指标等与财务活动相关的数据。

通过将这些数据建模为数据仓库模型，可以更好地支持财务分析和决策的需求。

建立基于财务数据分析的数据仓库模型有以下优势。

其次，数据仓库模型可以支持复杂的财务分析和报表需求。

财务数据往往具有复杂的关联关系和多级聚合需求，例如，需要计算财务指标、制作财务报表、进行分析比较等。

数据仓库模型可以提供灵活的数据结构和多维度的分析能力，满足不同层次和粒度的财务分析需求。

此外，数据仓库模型还可以提供历史数据的存储和分析能力。

财务数据通常需要进行历史数据的比较和趋势分析，例如，对比过去几年的财务表现、分析销售和收入的增长趋势等。

数据仓库模型可以将历史数据进行存储和索引，支持基于时间序列的财务分析和报告需求。

在实施基于财务数据分析的数据仓库模型时，有几个关键要点需要注意。

首先，需要明确确定财务数据的维度和度量。

财务数据的维度通常包括时间、地点、产品、客户等，度量则可以是财务指标和经济指标。

在建模和设计数据仓库模型时，需要根据具体的财务分析需求确定正确的维度和度量。

其次，需要考虑数据的粒度和聚合策略。

不同的财务分析需求可能需要不同的数据粒度和聚合策略。

例如，一些报表要求按月、季度或年度进行聚合，而其他报表可能要求按产品、地点或其他维度进行聚合。

在建模和设计数据仓库模型时，需要根据具体的财务分析需求确定正确的粒度和聚合策略。

最后，需要考虑财务数据的更新和同步策略。

财务数据通常需要定期更新和同步，以保持数据的准确性和实时性。

在建立数据仓库模型时，需要明确数据更新和同步的机制和频率，并确保与财务系统和业务系统的协调和一致性。

数据治理及数据仓库模型设计数据治理是指针对组织的数据资产进行管理和控制的一系列策略、规则、流程和工具的框架。

数据仓库模型设计是指根据组织的需求和业务规则设计数据仓库的结构，包括数据模型、数据流程和数据定义等。

数据治理的目标是确保数据准确、完整、一致和可信，以支持组织的决策和业务运营。

数据治理包括以下几个方面的内容：1.数据质量管理：对数据进行质量评估、监控和改进，确保数据的准确性和可靠性。

2.数据安全与隐私管理：制定数据安全和隐私政策，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和滥用。

3.数据规范管理：制定数据规范和标准，确保数据的一致性和可比性，方便数据的集成和共享。

4.数据访问和权限管理：定义数据访问和权限控制策略，保护敏感数据的访问和使用，确保数据的合规性和合法性。

5.数据生命周期管理：对数据的创建、存储、共享、使用和销毁进行管理，确保数据的有效性和可管理性。

在数据治理的基础上，设计数据仓库模型是实现数据驱动决策的关键环节。

数据仓库模型设计包括以下几个步骤：1.需求分析：了解组织的业务需求和决策需求，确定需要收集和分析的数据。

2.数据建模：根据需求分析结果设计数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，确保数据的一致性和可查询性。

3.数据抽取和加载：确定数据从各个源系统抽取的策略和方法，并设计数据加载过程，确保数据的准确性和完整性。

4.数据集成和转换：将来自不同源系统的数据进行集成和转换，统一数据的格式和定义，方便数据的分析和查询。

5.数据存储和索引：确定数据的存储结构和索引策略，提高数据的查询性能和可扩展性。

6.数据访问和查询：设计数据访问和查询接口，方便用户通过查询工具和报表系统获取数据。

7.数据维护和更新：设计数据维护和更新的策略和过程，包括数据清洗、数据转换和数据更新等。

8.数据安全和备份：制定数据安全和备份策略，保护数据的安全性和可恢复性，防止数据丢失和损坏。

综上所述，数据治理和数据仓库模型设计是组织实现数据驱动决策和业务运营的重要环节。

基于数据仓库的移动通信系统反欺诈分析模型移动网络的普及给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时，也给通信系统带来了新的安全威胁，其中之一就是移动通信系统中的欺诈行为。

为了应对这一挑战，开发一种有效的反欺诈分析模型就显得尤为重要。

本文将介绍基于数据仓库的移动通信系统反欺诈分析模型。

数据仓库是一个集成、主题导向的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策。

在移动通信系统中，数据仓库可以用于存储和处理用户通信数据、网络流量数据、位置数据等多种数据类型，为反欺诈分析提供有力支持。

下面将详细介绍基于数据仓库的移动通信系统反欺诈分析模型的设计和实施过程。

首先，我们需要确定反欺诈分析的目标和指标。

反欺诈分析旨在识别和预防欺诈行为，因此我们需要确定欺诈行为的定义和分类。

常见的移动通信系统欺诈行为包括SIM卡被盗用、虚假身份认证、长时间通信或流量异常等。

针对每一种欺诈行为，我们需要定义相应的指标，例如SIM卡平均通信时长、通信和流量突发异常情况的次数等。

接下来，我们需要从数据仓库中提取相关的数据。

移动通信系统产生的数据量庞大且多样，因此我们需要选择合适的数据提取和清洗方法。

在数据提取过程中，我们可以利用数据仓库的聚合和连接操作，从多个维度综合分析数据，以获取更准确的指标。

同时，我们还需要利用数据仓库的数据挖掘功能，发现潜在的模式和异常行为，以提升欺诈检测的准确率。

然后，我们需要对提取到的数据进行分析和建模。

可以使用统计学方法、机器学习算法等进行建模和分析，以发现欺诈行为的规律和特征。

同时，我们还可以利用数据仓库的数据可视化功能，以图形化的方式展示分析结果，方便决策者理解和利用。

最后，我们需要对建立的模型进行评估和改进。

评估模型的性能可以使用准确率、召回率、精确率等指标进行量化，以判断模型的有效性。

如果模型效果不佳，我们可以通过调整模型参数、增加数据维度、引入其他数据源等方式进行改进。

综上所述，基于数据仓库的移动通信系统反欺诈分析模型可以有效识别和预防欺诈行为。