建立多维数据集数据仓库实验报告讲解

建立多维数据集数据仓库实验报告讲解
建立多维数据集数据仓库实验报告讲解

大连海事大学

实验报告

课程名称:数据仓库与挖掘

院(系):交通运输管理学院

专业:信息管理与信息系统

班级:2班

学号:222010XXX

姓名:Michael

任课教师:胡松X

实验日期 2013 年 04 月16日

一、题目:建立多维数据集

二、实验内容:

根据Analysis教程给定的样本数据库FoodMart建立多维数据集

三、实验步骤:

1)在SQL Server中打开Analysis Manager。

2)在控制台根目录中注册本机器命名的服务器,名为120-52

3)在新注册的120-52服务器下新建一个名为newmd的数据库。

4)在多维数据集目录下建立多维数据集。

5)运行向导

6)点击下一步选择新数据源。

7)选择数据源名称为FoodMart 2000的数据源。

8)从事实数据源中选择名为sales_fact_1997的事实数据表。

9)选择store_cost数字列

10)新建维度,运行向导。

11)选择星型架构。

12)选择名为product的维度表。

13)维度级别选择BrandName、ProductName维度级别。

14)点击下一步,最后维度名称命名为product。完成。

15)同样的方法建立customer维度和time维度。下图分别是customer和time 维度选择的维度级别。

16)多维数据集名称取名为:销售97。

17)进入多维数据集编辑器界面,点击保存。

18)多维数据集编辑器界面,点击工具,进入存储设计向导,然后一直点击下一步,直至处理完成。

1)右击销售97,选择浏览数据。

五、实验总结

通过这次建立多维数据集的实验,掌握了在SQL Sever2000中建立多维数据集的技术,尤其对维的概念由抽象的认识变得更加具体了,明白了为何说维是人们观察数据的特定角度;同时,也对维的层次的重要性有了理解。

自己在实验的开始,在建立time维时,维的层次划分的就有问题。在time 维中,一开始划分的层次为time-id和day,后来在听了老师的讲解之后,才明白了维的层次的划分是应该有限制的,它们得在同一角度下,后来将time 维的层次划分改为了year和month,这时候,才正确实现了钻取,聚合等操作。

感谢老师的指导与耐心的讲解,让我在实验中,通过具体的操作对书本中钻取、聚合、旋转、维、维的层次这些抽象概念有了形象的认识,让我对数据挖掘技术有了初步的了解,激发了学习的兴趣,希望今后能学习掌握更多的数据

挖掘技术!

实验1_建立多维数据集

实验1 建立多维数据集 实验目的 通过使用SQL Server建立多维数据集,使学生理解和掌握建立多维数据集的一般过程和方法。 实验内容 1、建立FoodMart多维数据集 实验条件 1.操作系统:Windows XP SP2 2.SQL Server 2000 实验要求: 1、按照实验步骤中练习建立FOODMART多维数据集。 实验步骤 第一步, 建立系统数据源连接 1.单击“开始”按钮,指向“设置”,单击“控制面板”,然后双击“管理工具”,再双击“数据源(ODBC)”。 1.在“系统DSN”选项卡上单击“添加”按钮。 2.选择“Microsoft Access 驱动程序(*.mdb)”,然后单击“完成”按钮。 3.在“数据源名”框中,输入“教程”,然后在“数据库”下,单击“选择”。 4.在“选择数据库”对话框中,浏览到“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples”,然后单击“FoodMart 2000.mdb”。单击“确定”按钮。 5.在“ODBC Microsoft Access 安装”对话框中单击“确定”按钮。 6.在“ODBC 数据源管理器”对话框中单击“确定”按钮。 第二步, 启动Analysis Manager

单击“开始”按钮,依次指向“程序”、“Microsoft SQL Server”和“Analysis Services”,然后单击“Analysis Manager”。 第三步,建立数据库和数据源 1.在Analysis Manager 树视图中展开“Analysis Servers”。 2.单击服务器名称,即可建立与Analysis Servers 的连接。 3.右击服务器名称,然后单击“新建数据库”命令。 4.在“数据库”对话框中的“数据库名称”框中,输入“教程”,然后单击“确定”按钮。 5.在Analysis Manager 树窗格中展开服务器,然后展开刚才创建的“教程”数据库。 6.在Analysis Manager 树窗格中,右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹,然后单击“新数据源” 命令。 7.在“数据链接属性”对话框中,单击“提供者”选项卡,然后单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。

图销售分析”的多维数据集模型的设计共8页word资料

数据仓库与数据挖掘 实验报告 姓名:岩羊先生 班级:数技2011 学号:XXXXXX 实验日期:2013年11月14日 目录 实验.............................................. 错误!未定义书签。 【实验目的】............................... 错误!未定义书签。 1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能 和操作特点; ................................ 错误!未定义书签。 2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各 选项面板和操作方法; ........................ 错误!未定义书签。 3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工 作流程。................................... 错误!未定义书签。 【实验内容】............................... 错误!未定义书签。 1.打开SQLserver manager studio软件,逐一操作各选项,熟悉

软件功能; (4) 2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构,新建立数据库并导出; (4) 3.打开VisualStudio2008,导入已有数据库、或新建数据文件,设计一个“图书销售分析”的多维数据集模型。并使用各种输出节点,熟悉数据输入输出。 (4) 【实验环境】............................... 错误!未定义书签。【实验步骤】............................... 错误!未定义书签。 1.打开 SQL Server manager studio; (5) 2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF 并且做出优化; (5) 3.修改数据库属性; (5) 4.建立数据仓库所需的数据库bb(导出); (5) 5. 创建新的分析服务项目; (5) 6. 新建数据源(本地服务器输入“.”) (5) 7.建立多维数据集 (6) 8.处理多维数据集,得出模型: (6) 9.模型实例: (6) 【实验中的困难及解决办法】................. 错误!未定义书签。问题1:SQLserver中数据库的到导出. (6)

数据仓库的建立实验一

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 (2014 —2015 学年第 1 学期) 课程名称:数据库仓库与数据挖掘开课实验室:信自楼4442014 年12月28日 一、实验内容和目的 目的: 1.理解数据库与数据仓库之间的区别与联系; 2.掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法; 3.掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图) 数据库(DataBase,DB)是长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享,具有较小的冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。构成的三要素是数据结构、数据操作、约束性条件。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等) PC机和Microsoft SQL Server 2008 四、实验方法、步骤

1、登录SQL Server 登录名:localhost 2、使用SQL语句构建数据库(1)还原数据库

(2)建立数据 --建立数据 USE cd CREATE DATABASE[DW]ON PRIMARY (NAME=N'DW',FILENAME=N'G:\DW.mdf') LOG ON (NAME=N'DW_log',FILENAME=N'G:\DW_log.ldf') GO (3)建立数据库:数据库→新建数据库 (4)建维表 ①SQL语句 USE DW -------------------------------- --1、建维表 /*1.1 订单方式*/ CREATE TABLE DIM_ORDER_METHOD (ONLINEORDERFLAG INT,DSC VARCHAR(20)) /*1.2 销售人员及销售地区*/ CREATE TABLE DIM_SALEPERSON (SALESPERSONID INT, DSC VARCHAR(20), SALETERRITORY_DSC VARCHAR(50))

数据仓库的多维数据模型定义 作用 实例

数据仓库的多维数据模型定义作用实例 2010年08月19日06:53 来源:网站数据分析作者:佚名编辑:李伟评论:0条 本文Tag:信息化频道商业智能数据仓库参考文献BI行业信息化【IT168 信息化】 可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建,用于OLAP的数据平台,通过上一篇文章——数据仓库的基本架构,我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点,也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面,通过在数据的组织和存储上的优化,使其更适用于分析型的数据查询和获取。 多维数据模型的定义和作用 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型,其基本的应用是为了实现OLAP (Online Analytical Processing)。 当然,通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现,但其真的作用的实现在于,通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型,并组成数据集市开放给不同的用户群体使用,也就是根据需求定制的各类数据商品摆放在数据集市中供不同的数据消费者进行采购。 多维数据模型实例 在看实例前,这里需要先了解两个概念:事实表和维表。事实表是用来记录具体事件的,包含了每个事件的具体要素,以及具体发生的事情;维表则是对事实表中事件的要素的描述信息。比如一个事件会包含时间、地点、人物、事件,事实表记录了整个事件的信息,但对时间、地点和人物等要素只记录了一些关键标记,比如事件的主角叫“Michael”,那么Michael到底“长什么样”,就需要到相应的维表里面去查询“Michael”的具体描述信息了。基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型,包括星形模型、雪花模型和星座模型。这里不再展开了,解释概念真的很麻烦,而且基于我的理解的描述不一定所有人都能明白,还是直接上实例吧:

数据仓库与数据挖掘实验指导书王浩畅资料

数据仓库与数据挖掘
实 验 指 导 书
东北石油大学计算机与信息技术系 王浩畅

实验一 Weka 实验环境初探
一、实验名称: Weka 实验环境初探
二、实验目的: 通过一个已有的数据集,在 weka 环境下,测试常用数据挖掘算法,熟悉 Weka
环境。 三、实验要求
1. 熟悉 weka 的应用环境。 2. 了解数据挖掘常用算法。 3. 在 weka 环境下,测试常用数据挖掘算法。 四、实验平台 新西兰怀卡托大学研制的 Weka 系统 五、实验数据 Weka 安装目录下 data 文件夹中的数据集 weather.nominal.arff,weather.arff
六、实验方法和步骤 1、首先,选择数据集 weather.nominal.arff,操作步骤为点击 Explorer,进入主界 面,点击左上角的“Open file...”按钮,选择数据集 weather.nominal.arff 文件, 该文件中存储着表格中的数据,点击区域 2 中的“Edit”可以看到相应的数据:

选择上端的 Associate 选项页,即数据挖掘中的关联规则挖掘选项,此处要 做的是从上述数据集中寻找关联规则。点击后进入如下界面:
2、现在打开 weather.arff,数据集中的类别换成数字。

选择上端的 Associate 选项页,但是在 Associate 选项卡中 Start 按钮为灰色的, 也就是说这个时候无法使用 Apriori 算法进行规则的挖掘,原因在于 Apriori 算法 不能应用于连续型的数值类型。所以现在需要对数值进行离散化,就是类似于将 20-30℃划分为“热”,0-10℃定义为“冷”,这样经过对数值型属性的离散化, 就可以应用 Apriori 算法了。Weka 提供了良好的数据预处理方法。第一步:选 择要预处理的属性 temperrature

数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)

一、实验内容和目的 目的: 1.理解维(表)、成员、层次(粒度)等基本概念及其之间的关系; 2.理解多维数据集创建的基本原理与流程; 3.理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法; 内容: 1.运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建(模拟案例)。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 二、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等) 操作系统平台:Windows 7 数据库平台:SQL Server 2008 SP2 三、实验原理 在数据仓库系统中,联机分析处理(OLAP)是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的,OLTP是以数据库为基础的,面对的是操作人员和低层管理人员,对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性(online)和多维分析(multi-dimension analysis)的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能,是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤,因此,它的决策支持能力更强。 建立OLAP的基础是多维数据模型,多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式,其中MOLAP(multi-dimension OLAP)是基

于多维数据库的OLAP,简称为多维OLAP;ROLAP(relation OLAP)是基于关系数据库的OLAP,简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段,提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展,OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力,这些能力称为广义OLAP操作。 四、实验方法、步骤 要求:利用实验室和指导教师提供的实验软件,认真完成规定的实验内容,真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程,并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后,应根据实验情况写出实验报告。 五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础,使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具,建立OLAP相关模型,并实现OLAP的一些简单基本功能。 首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具,新建一个Analysis Service项目,命名为:DW

SQL Server 2005 多维数据集创建过程

SQL Server 2005 多维数据集创建过程 一.创建新的Analysis Services项目 1.单击“开始”,指向“所有程序”,再指向Microsoft SQL Server 2005,再单击SQL Server Business Intelligence Development Studio,打开Microsoft Visual Studio 2005开发环境。 2.在Visual Studio的“文件”菜单上,指向“新建”,再单击“项目”。 3.在“新建项目”对话框中,从“项目类型”窗格中选择“商业智能项目”,再在“模板”窗格中选择“Analysis Services项目”。 4.将项目名称更改为Analysis Services Tutorial1,这也将更改解决方案名称,然后单击“确定”。 至此,在同样名为Analysis Services Tutorial1的新解决方案中基于Analysis Services项目模板成功创建了Analysis Services Tutorial1项目。 二.定义新的数据源 1.在Microsoft Visual Studio 2005开发环境中,打开解决方案资源管理器,右键单击“数据源”,然后单击“新建数据源”,将打开数据源向导。

2.在“欢迎使用数据源向导”页上,单击“下一步”。 3.在“选择如何定义连接”页上,单击“新建”。 4.在“提供程序”的下拉列表框中,选中“本机OLE DB\Microsoft OLE DB Provider for SQL Server”,然后单击“确定”。 5.在“服务器名称”文本框中,键入localhost。 6.确保已选中“使用Windows身份验证”。在“选择或输入数据库名称”列表中,选择AdventureWorksDW,然后单击“确定”。 7.在“新建数据源向导”页上,然后单击“下一步”。 8.选择“使用服务帐户”,然后单击“下一步”。 9.在“完成向导”页上,单击“完成”以创建名为Adventure Works DW的新数据源。 10.打开解决方案资源管理器,可以看到“数据源”文件夹中的新数据源。 三.定义一个新的数据源视图 1.在解决方案资源管理器中,右键单击“数据源视图”,再单击“新建数据源视图”。 2.在“欢迎使用数据源视图向导”页中,单击“下一步”。

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法(KNN)是基于统计的分类方法,是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点,目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法,首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法,详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域,最后在matlab环境里仿真实现,并对实验结果进行分析,提出了改进的方法。 关键词:K 近邻,聚类算法,权重,复杂度,准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展,人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据,用机器学习的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,这两者的结合促成了数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases,简记 KDD)的产生,也称作数据挖掘(Data Ming,简记 DM)。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程:初期的是简单的数据收集和数据库的构造;后来发展到对数据的管理,包括:数据存储、检索以及数据库事务处理;再后来发展到对数据的分析和理解, 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要[1]。目前,数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法(简称 KNN)是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类,因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点,从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中,对任意两个向量: x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量:欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略:一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离:如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合,以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量,仅计算待分类向量到所有类别向量的距离,选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显,距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系,这使得距离的计算不精确,从而影响分类的效果。

BI_数据仓库基础

1 BI Business Intelligence,即商业智能,商务智能综合企业所有沉淀下来的信息,用科学的分析方法,为企业领导提供科学决策信息的过程。 BOSS业务运营支撑系 BPM企业绩效管理 BPR业务流程重整 CRM客户关系管理 CUBE立方体 DM(Datamart)数据集市数据仓库的子集,它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少,一般只能为某个局部范围内的管理人员服务,因此也称之为部门级数据仓库。 DM(DataMine)数据挖掘 DSS决策支持系统 EDM企业数据模型 3 ERP Enterprise Resourse Planning企业资源规划。它是一个以管理会计为核心的信息系统,识别和规划企业资源,从而获取客户订单,完成加工和交付,最后得到客户付款。换言之,ERP将企业内部所有资源整合在一起,对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划,从而达到最佳资源组合,取得最佳效益。 4 ETL 数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终 按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。 KDD数据库中知识发现 5 KPI 企业关键业绩指标(KPI:KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设臵、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标,是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具,是企业绩效管理的基础。 LDM逻辑数据模型 6 MDD 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。 Metadata(元数据),它是“关于数据的数据,其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。 MOLAP自行建立了多维数据库,来存放联机分析系统数据 7 ODS(四个特点) (Oprational Data Store)操作型数据存储,是建立在数据准备区和数据仓库之间的一个部件。用来满足企业集成的、综合的操作型处理需要,操作数据存储是个可选的部件。对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储,支持一些同时关连到历史数据与实时数据分

多维数据模型与OLAP实现

多维数据模型与OLAP实现 近年来,随着网络技术和数理分析在银行业中的广泛应用,西方商业银行开始广泛采用人口地理统计理论,运用数据挖掘及商业智能 对用户请求的快速响应和交互式操作。 OLAP技术在国内兴起和发展的过程中,人们对某些基本概念还有不同的理解。比如,OLAP与多维数据模型的关系,多维数据模型与多维数据库(MDD,MultiDimensionalDatabase)的关系,MOLAP(Multidime

nsionalOLAP,多维联机分析处理)、ROLAP(RelationalOLAP,关系联机分析处理)和HOLAP(HybridOLAP,混合联机分析处理)间的差异,多维数据库与多维联机分析处理是不是完全一致等问题,还有待于进一步澄清。 一、多维数据模型及相关概念 同的维属性。 2.维:是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性。 属性的集合构成一个维(如时间维、机构维等)。 3.维分层:同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面(如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等)。

4.维属性:维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述(例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 5.度量:立方体中的单元格,用以存放数据。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Rollup,Drilldown)、切片(Slice)、切块(Dice)及旋转(P 钻取包含向下钻取和向上钻取 在多维数据结构中 OLAP多维数据模型的实现有多种途径,其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式,人们通常称之为MOLAP、ROLAP和HOLAP。但MOLAP的提法容易引起误解,毕竟根据OLAP的多维概念,ROLAP也是一种多 维数据的组织方式。

数据仓库实验报告

数据仓库与数据挖掘上机实验报告 实验目的:学习Analysis Services的操作 实验内容: 浏览SQL Server 2000 Analysis Services 随机教程;规划需求分析;仓库设计;建立分析数据库,设置数据源;建立多维数据库(Cube);设置多维数据库的数据存储方式及访问权限实验分析: 下面进行实验,建立多维数据库(使用Northwind数据库),先用数据清洗转换,将需要的表从源库转换到新数据库,为数据仓库提供需要的数据,要形成的维表有Products,Category,Employees,Dates,Facts(事实表),在实验二中Products和Category将组成雪花架构的维表。 实验过程:建立多维数据库 内容:建立多维数据库(cube),要建立事实表Facts和维表Products,Categories,Employees,Dates,设置多维数据库的数据存储方式 目的:学会建立事实表,度量,时间维度,雪花表,使用数据存储方式 步骤: 1) 设置数据源,建立myNorthwind数据库。 2) 建立多维数据集的事实表,使用Analysis Server的向导。此时显示刚才选中的myNorthwind数据集,还有一个系统自带的FoodMart数据集。向导提示选择事实数据表,在这里我们选好了Facts表作为事实表。

*在下一步用了定义度量值的数据中选择TotalPrice,UnitPrice,Quantity,Discount作为度量,度量值的选择与决策者关心的项目有关。在这里假设决策者关心的是价格对销量产生的影响,从这些数据中可以得出进一步的经营方针。 3)定义好事实表后,我们要建立cube的维度表 ①选择维度的创建方式,维度表的结构有星型架构,雪花架构等等,在本实验中,只用到前两个架构,因为本实验中根本没必要用到其他的结构。而雪花架构的运用也只是用于学习和研究,在实际中,如此简单的数据仓库结构也不需要雪花架构,因为它会降低系统的性能。

多维数据集

数据集通过其度量值和维度定义。多维数据集中的度量值和维度派生自多维数据集所基于的数据源视图中的表和视图。多维数据集由基于一个或多个事实数据表的度量值和基于一个或多个维度表的维度组成。维度基于属性,而属性映射到数据源视图中的维度表或视图中的一列或多列,然后通过这些属性定义层次结构。 多维数据集示例 请考虑下面的“进口”多维数据集,其中包含“包”和“上一次”两个度量值以及“路线”、“源”和“时间”三个相关维度。 多维数据集周围更小的字母数字值是维度的成员。示例成员为“陆地”(“路线”维度的成员)、“非洲”(“源”维度的成员)以及“第一季度”(“时间”维度的成员)。 度量值 多维数据集中的值表示两个度量值:“包”和“上一次”。“包”度量值表示进口包的数量,使用 Sum 函数聚合其事实数据。“上一次”度量值表示收到的日期,使用 Max 函数聚合其事实数据。 维度 “路线”维度表示进口货物到达目的地的方式。该维度的成员包括“陆地”、“非陆地”、“航空”、“海路”、“公路”或“铁路”。“源”维度表示进口货物的原产地,如“非洲”或“亚洲”。“时间”维度表示一年的四个季度以及上半年和下半年。 聚合 多维数据集的业务用户可以确定多维数据集每个维度的每个成员的度量值,不用考虑维度中成员的级别,因为 Analysis Services 将按需在更高级别中聚合值。例如,上图中的度量值按下面的方式在“时间”维度中的标准日历层次结构内聚合。

除了在一个维度内聚合之外,度量值还可以聚合来自不同维度的成员的各种组合。这样使业务用户得以同时按多个维度中的成员对度量值进行评估。例如,如果业务用户要分析各个季度通过航空运输从东半球和西半球进口的货物,则业务用户可以对多维数据集发出相应的查询以检索以下数据集。 定义完多维数据集之后,可以定义聚合以确定处理过程中预先计算的聚合范围与查询时计算的聚合范围。有关详细信息,请参阅聚合和聚合设计 (SSAS)。 映射度量值、属性和层次结构 多维数据集的度量值、属性和层次结构派生自多维数据集事实数据表和维度表中的下列各列。

数据仓库多维数据模型的设计

1、数据仓库基本概念 1.1、主题(Subject) 主题就是指我们所要分析的具体方面。例如:某年某月某地区某机型某款App的安装情况。主题有两个元素:一是各个分析角度(维度),如时间位置;二是要分析的具体量度,该量度一般通过数值体现,如App安装量。 1.2、维(Dimension) 维是用于从不同角度描述事物特征的,一般维都会有多层(Level:级别),每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性(Attribute),可以用下图来展示下维的结构和组成:以时间维为例,时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level,每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性,这几个公共属性不仅适用于时间维,也同样表现在其它各种不同类型的维。 1.3、分层(Hierarchy) OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取,或者自下而上地聚合。所以我们一般会在维的基础上再次进行分层,维、分层、层级的关系如下图:

每一级之间可能是附属关系(如市属于省、省属于国家),也可能是顺序关系(如天周年),如下图所示: 1.4、量度 量度就是我们要分析的具体的技术指标,诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。我们或者将该数据汇总,或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等,这样的数据称为量度。 1.5、粒度 数据的细分层度,例如按天分按小时分。 1.6、事实表和维表 事实表是用来记录分析的内容的全量信息的,包含了每个事件的具体要素,以及具体发

生的事情。事实表中存储数字型ID以及度量信息。 维表则是对事实表中事件的要素的描述信息,就是你观察该事务的角度,是从哪个角度去观察这个内容的。 事实表和维表通过ID相关联,如图所示: 1.7、星形/雪花形/事实星座 这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式 上图所示就是一个标准的星形模型。 雪花形就是在维度下面又细分出维度,这样切分是为了使表结构更加规范化。雪花模式可以减少冗余,但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道,而且多个表联结操作会降低性能,所以一般不用雪花模式设计数据仓库。 事实星座模式就是星形模式的集合,包含星形模式,也就包含多个事实表。

数据仓库和数据挖掘实验报告

一、上机目的及内容 目的: 1.理解数据挖掘的基本概念及其过程; 2.理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3.理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程,掌握数据挖掘相关工具的使用。 内容: 将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据,并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出购买自行车模式。请将要挖掘的维度(事例维度)设置为客户,再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。然后算法将使用决策树从中确定模式。下一步需要训练模型,以便能够浏览树视图并从中读取模式。市场部将根据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件,认真完成规定的实验内容,真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程,并根据实验案例绘出模型及操作过程。实验完成后,应根据实验情况写出实验报告。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) 关联分析:关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。 时序模式:通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。 分类:分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述,代表了这类数据的整体信息,既该类的内涵描述,一般用规则或决策树模式表示。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等) 创建Analysis Services 项目 1.打开Business Intelligence Development Studio。 2.在“文件”菜单上,指向“新建”,然后选择“项目”。 3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。 4.在“名称”框中,将新项目命名为AdventureWorks。 5.单击“确定”。

多维数据组织与分析

多维数据组织与分析 Prepared on 22 November 2020

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 ( 2016 — 2017 学年第二学期) 一、上机目的 目的: 1.理解维(表)、成员、层次(粒度)等基本概念及其之间的关系; 2.理解多维数据集创建的基本原理与流程; 3.理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法; 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库,构建地铁公司收入的多维数据 集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意:可参照Analysis Services的教程,构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件,认真完成规定的实验内

容,真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程,并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后,应根据实验情况写出实验报告。 三、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) 请描述联机分析处理的相关基本概念(MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等)。 1.M OLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数 据。 特点:将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中,所以以空间换效率,查询时效率高,但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.R OLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构 划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中,聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低,不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片,切片的 结果是得到一个二维平面数据。 4.切块:在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块, 切块的结果得到一个子立方体。 5.旋转:维度变换的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互 换)。 6.钻取:改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻 取。 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程) 1.多维数据集

数据仓库与数据挖掘实验报告

数据仓库与数据挖掘课程APRIORI算法学习

一简介 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。它是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集[1]。 二基本思想 该算法的基本思想是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递归的方法。挖掘步骤: (1) 依据支持度[2]找出所有频繁项集(频度)。 (2) 依据置信度[3]产生关联规则(强度)。 三核心流程 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。是基于这样的事实:算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k-项集用于探索(k+1)-项集。首先,找出频繁1-项集的集合。该集合记作L1。L1用于找频繁2-项集的集合L2,而L2用于找L3,如此下去,直到不能找到频繁k-项集。找每个Lk需要一次数据库扫描。 这个算法的思路,简单的说就是如果集合I不是频繁项集,那么所有包含集合I的更大的集合也不可能是频繁项集。 算法原始数据如下: TID List of item_ID’s T100 T200 T300 I1,I2,I5 I2,I4 I2,I3

建立多维数据集和关联规则分析

成都理工大学管理科学学院 教学实验报告 2013~2013学年第二学期 2.定义数据源: 为了让挖掘服务器能够正确地找到被挖掘的数据,需要对数据源进行设置,步骤如下: 步骤一:在解决方案资源管理器中,右击“数据源”文件夹,在弹出的快捷菜单中选择【新建数据源】命令,之后将会出现数据源向导,如下图所示:

步骤三:如下图所示,在“提供程序”下拉列表中选择分析合适的提供程序, Provider for SQL Server”选项;服务器名在下拉列表中选择网络中存在的 身份验证”单选按钮;选中“选择或输入一个数据库名”单选按钮,在下拉列表框中,选择或输入数据库名,本案例中我们选择 Adventure Works DW 示例数据库,作为挖掘时使用的数据库;设置完成后,单击【测试连接】按钮,如果连接成功,会弹出【连接测试成功】对话框;单击【确定】按钮。 步骤六: 在上一步中,单击【确定】按钮后,会重新切换到【选择如何定义连接】页面,点击【下一步】按钮,出现如下图所示的【模拟信息】页面;选中“默认值”单选按钮,单击【下一步】按钮,切换到下一个页面。 步骤七:在“数据源名称”框中输入数据源名称“销售分析数据源” 图所示:

步骤三:单击【下一步】按钮,切换到【选择表和视图】页面,如下图所示:在左侧“可用对象”列表框中,选择下列表,Dim Customer(客户维表 (产品维表),Dim Time(时间维表),FactInternet Sales(网上销售事实表) 步骤四:单击【下一步】按钮,切换到【完成向导】页面,如下图所示:在“名称”中输入“销售分析视图”,单击【完成】按钮,即可。

数据仓库与数据挖掘实验报告范文

河北大学数学与计算机学院 课程名称:数据仓库与数据挖掘成绩: 综合实验题目 基于正交最小二乘拟合算法的图像矢量化 课程号: 课序号:02 任课教师:邢红杰 班级:2011软工 姓名:连冰川 学号: 填写日期:5月18日

河北大学数学与计算机学院 基于正交最小二乘拟合算法的图像矢量化 2011软件工程连冰川 1.实验问题 形图形(或图像)在计算机里主要有两种存储和表示方法。矢量图是使用点、直线或多边形等基于数学方程的几何对象来描述图形,位图则使用像素来描述图像。一般来说,照片等相对杂乱的图像使用位图格式较为合适,矢量图则多用于工程制图、标志、字体等场合。矢量图可以任意放缩,图形不会有任何改变。而位图一旦放大后会产生较为明显的模糊,线条也会出现锯齿边缘等现象。 矢量图从本质上只是使用曲线方程对图形进行的精确描述,在以像素为基本显示单元的显示器或打印机上是无法直接表现的。将矢量图转换成以像素点阵来表示的信息,再加以显示或打印,这个过程称之为栅格化(Rasterization),栅格化的逆过程相对比较困难。假设有一个形状较为简单的图标,保存成一定分辨率的位图文件。我们希望将其矢量化,请你建立合理的数学模型,尽量准确地提取出图案的边界线条,并将其用方程表示出来。 问题分析与建模(或所使用方法的算法描述及算法流程) 2.1问题分析 题目要求我们针对形状较为简单的位图,通过建立合理的数学模型,将其矢量化,并准确地提取出图案边界线条,找出线条的曲线方程。 初步分析可知:由于位图放大后较为模糊,其线条将会出现明显地锯齿边缘,为了转换为精确、可以任意放缩的矢量图,我们需要通过对二值化图像进行矢量化和有效地拟合。 基于以上分析,为了得到有效地二值化图像,我们需要采取多种方法对图像进行分割,在多种分割的图像结果的比较中,选出作为完美的分割结果。 然而,图像有效地分割需要我们首先对扫描后的灰度图像进行处理,即进行多尺度边缘检测。在采取多种边缘检测算子的基础上,我们通过对灰度图像的膨胀与腐蚀的处理,得到较为完美的多尺度边缘检测结果,作为图像分割的基础。从而实现从位图到矢量图的完美转化。 2.2问题假设 (1)假设原位图是二维的、简单的图像; (2)假设原图像是单色图; (3)假设所采用的边缘检测方法抽取到最佳线类型特征; (4)假设细化后的图像不会造成原先连续图形的断裂,从而不破坏图形的连通性; (5)假设细化后保持了原图形的基本特征,不会破坏图形间的拓扑关系; (6)假设运用的细化算法具有稳定性和收敛性; (7)假设经过预处理的二值图是确切的矢量图; (8)假设基于模糊识别的非线性系统的参数收敛性最佳; (9)假设基于正交最小二乘的非线性系统模糊识别得到的矢量化方程误差最 第1页

数据仓库的构建及其多维数据集分析

科技广场 2007.6 208 入 (Import 、导出 (Export 以及转换的服务。 DTS 中最常用的两大工具是DTS向导和 DTS设计器, 因为本文涉及的数据转换是由多个表取得数据并转换至目的数据库, 因此选择 DTS设计器。 将Northwind数据库中的数据转移到数据仓库的目的数据库中, 遵循以下步骤:①设置数据源;②设置数据目的地; ③设置转换方式;④将数据转移任务存储为一个包;⑤执行包进行实际数据转移。 在正式进行数据转换之前, 首先要为Northwind的数据仓库新建一个数据库Northwind_DW, 这样数据源和数据目的地分别为数据库Northwind和 Northwind_DW。然后激活DTS 设计器并创建转移数据包NorthwindToNorthwind_DW。接下来便可以进行事实表和维度表的数据转换任务了, 这个过程是将源数据库中的某些表中的字段抽取出来, 进行相应的组合和转换,

生成目的数据库中的事实表或维度表, 这些工作都可用SQL语句及VB转换脚本语句来完成。以事实表 Sales 为例, 在其转换数据任务属性中, 对应的 SQL 语句如下: SELECT e.EmployeeID,p.ProductID,s.SupplierID,c. CustomerID,o.OrderDate,od.Quantity,od.UnitPrice,od. Discount FROM Orders o,[Order Details]od,Employees e, Products p,Suppliers s,Customers c WHERE o.OrderID=od.OrderID AND o.EmployeeID=e. EmployeeID AND o.CustomerID=c.CustomerID AND od. ProductID=p.ProductID AND p.SupplierID=s.SupplierID 除了以上抽取出的字段外, 事实表Sales还包含一个度量值字段Total, 是将已抽取出的字段UnitPrice、 Discount、 Quantity进行组合转换而成, 对应的VB转换脚本语句如下 : Function Main( DTSDestination("Total"=DTSSource("UnitPrice" *D T S S o u r c e (" Q u a n t i t y " *(1. 0-D T S S o u r c e ("Discount" Main=DTSTransformStat_OK End Function 员工维度表Employee数据转换方法同事实表数据转换方法, 其它维度表数据 转换更容易, 方法基本相同, 只是在进行转换选项时, 不需要选择新建选项。 至此, 数据转换包设计完毕, 保存并执行, 便将数据由 Northwind数据库加载到Northwind_DW中。最后进行设置表的主键和外键工作。 3多维数据集分析 在分析数据时, 用户往往并不是以单一的维度为基准, 而是以多个维度为依据。譬如在Northwind的数据仓库中包括了员工、顾客、产品、供货商以及时间等 5个维度, 就会经常有查询某供应商于某年提供了多少金额的某产品或查询某员工于

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