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银行非现场稽核是在现代信息处理和传递方式下迅速发展起来的一种审计监督方式。银行非现场稽核系统是一个面向分析的系统，它需要实现银行海量交易数据和历史数据的存储、查询、分析、管理。在非现场稽核系统的监控功能中，很大一部分是通过对指标的分析来实现风险评估的，所以指标的计算是这类系统一个重要的后台计算引擎。为了能够快速有效的计算系统中存在的大量指标，我们根据银行数据稀疏，基于RDBMS组织数据这两个特点，决定在系统中引入CUBE计算算法——BUC算法。本文就是围绕BUC算法在银行非现场稽核系统中的实现和应用展开，从以下几个方面做了有意义的工作：首先通过总结BUC算法在类似系统中的应用经验，确定在银行非现场稽核系统中引用BUC算法的可行性。接着介绍了BUC算法，并基于CUBE部分物化策略，提出了它的改进算法BUC_PC来计算部分数据立方体(PCUBE)，同时研究了BUC_PC的优化技术。最后在实践中把改进后的BUC算法运用到某商业银行的非现场稽核系统中。设计了相应的数据模型、元数据以及开发了计算程序，使得BUC_PC算法在指标计算、统计计算等功能中都得到了很好的应用。