数据仓库与大数据工程实验报告
数据仓库实习报告
数据仓库实习报告毕业实习期间，我在⼀家⼩公司做⼀个关于数据仓库的⼩项⽬，虽然以前没有学过这⽅⾯的理论，更没有开发过类似的项⽬，不过在上司的帮助下，⾃⼰的努⼒更好项⽬做的也差不多了，感觉在这⽅⾯也有了⾃⼰的认识，下⾯我就⾃⼰对这⽅⾯学习到的⼀些东西给⼤家分享⼀下：⼀、导读部分：说起数据仓库，可能很多同学⾸先就会想到数据库，毕竟就错了⼀个字，但是就是这⼀个字使这⼆者差异很⼤：传统的数据库技术是以单⼀的数据资源，即数据库为中⼼，进⾏事务处理、批处理等各种数据处理⼯作，主要是操作型处理，操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的⽇常操作，通常是对⼀个或⼀组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应⽤服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性。
⽽数据仓库则是⾯向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，⽤以⽀持经营管理中的决策制定过程，主要⽤于分析型处理(也叫信息型处理) 分析型处理则⽤于管理⼈员的决策分析，经常要访问⼤量的历史数据。
这只是数据库与数据仓库的⼀个概念性的⼤致区别，可见⼆者差别之⼤，另外它们在我们编程⼈员最关⼼的建⽴与操作各⽅⾯也差别很⼤，因此如果你没有这⽅⾯的知识想只凭借数据库发⾯的知识来开发数据仓库的产品是很不可能的，这就要求你要从数据仓库最基础的知识学起。
⼆、数据仓库的基础知识：1.数据仓库概念始于上世纪80年代中期，⾸次出现是在被誉为“数据仓库之⽗”WilliamH．Inmon的《建⽴数据仓库》⼀书中。
随着⼈们对⼤型数据系统研究、管理、维护等⽅⾯的深刻识认和不断完善，在总结、丰富、集中多⾏企业信息的经验之后，为数据仓库给出了更为精确的定义，即“数据仓库是在企业管理和决策中⾯向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。
数据仓库并没有严格的数据理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于⼯程，具有强烈的⼯程性。
通常按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本⽅⾯。
数据仓库实验报告
数据仓库实验报告本次实验的目的是设计和构建一个数据仓库，并通过使用该数据仓库来进行数据分析。
本报告将分为三个部分：实验设计、实验过程和结果分析。
一、实验设计1. 数据需求：选取了一个电商平台的数据作为实验对象，包括订单数据、用户信息数据、产品数据等。
2. 数据清洗和预处理：对原始数据进行了清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理等。
3. 数据模型设计：根据需求，设计了一个星型模型，以订单信息作为事实表，以用户信息和产品信息作为维度表。
4. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具进行了数据仓库的构建，包括创建表结构、导入数据等。
二、实验过程1. 数据清洗和预处理：首先对原始数据进行了去重操作，保证数据的唯一性。
然后对缺失值进行了处理，采用填充的方式进行处理。
2. 数据模型设计：根据数据需求，设计了一个星型模型，以订单信息表作为事实表，以用户信息表和产品信息表作为维度表。
通过主键和外键的关系，将这些表进行了关联。
3. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具，将设计好的数据模型导入到数据仓库中，并创建相应的表结构。
然后将清洗好的数据导入到对应的表中。
三、结果分析1. 数据质量评估：对数据仓库中的数据进行质量评估，包括数据准确性、完整性等。
通过查询数据仓库中的数据，对每个维度表和事实表的数据进行了验证。
2. 数据分析：通过在数据仓库上进行复杂查询和分析操作，获取了一些有价值的信息。
例如：最受用户欢迎的产品、用户购买行为的趋势等。
根据实验结果可以得出以下结论：1. 数据仓库可以提供高效的数据访问和分析能力，对于大规模数据的查询和分析非常高效。
2. 数据仓库可以提供数据一致性和数据质量保证的能力，可以对数据进行清洗和预处理操作。
3. 数据仓库可以满足复杂查询和分析需求，可以提供多维分析、数据挖掘等功能。
总结：本次实验通过设计和构建一个数据仓库，对电商平台的数据进行了分析，得到了一些有价值的信息。
通过实验，我们了解到数据仓库的设计和构建过程，并掌握了使用数据仓库进行数据分析的方法和技巧。
大数据工程实习报告
一、实习基本情况实习单位：XX科技有限公司实习时间：2023年6月1日至2023年8月31日实习岗位：大数据工程师实习目的：通过本次实习，我将所学的大数据理论知识与实践相结合，了解大数据工程的实际应用，提升自己的专业技能和团队协作能力。
二、实习内容1. 数据采集与处理在实习期间，我主要负责以下工作：（1）了解并熟悉了各种数据采集工具，如Flume、Kafka等，能够根据业务需求选择合适的数据采集方式。
（2）掌握了数据清洗、去重、排序等基本数据处理技能，使用Hadoop、Spark等大数据处理框架对数据进行初步处理。
（3）学习了数据仓库的概念和构建方法，使用Hive对数据进行存储和管理。
2. 数据分析与挖掘（1）学习了SQL语言，能够对数据进行查询、统计和分析。
（2）了解了常用的数据挖掘算法，如决策树、聚类、关联规则等，使用Python、R等编程语言进行算法实现。
（3）学习了数据可视化技术，使用ECharts、Tableau等工具对数据进行可视化展示。
3. 大数据平台搭建与维护（1）学习了Hadoop、Spark等大数据平台的基本原理和架构，能够进行平台搭建和配置。
（2）了解了Kubernetes、Docker等容器技术，能够使用它们进行大数据平台的自动化部署和运维。
（3）掌握了Zookeeper、Kafka等分布式协调工具的使用，能够进行分布式系统的管理和维护。
4. 项目参与（1）参与了公司某大数据项目的需求分析、方案设计和实施过程。
（2）与团队成员紧密合作，完成项目开发、测试和上线等工作。
（3）根据项目需求，对现有大数据平台进行优化和升级。
三、实习收获与体会1. 理论与实践相结合通过本次实习，我将所学的大数据理论知识与实践相结合，加深了对大数据技术的理解，提高了自己的实际操作能力。
2. 提升专业技能在实习过程中，我学习了多种大数据处理工具和技术，提升了自身的专业技能，为今后的工作打下了坚实基础。
大数据专业实习报告
大数据认知实习报告专业数据科学与大数据技术班级学号姓名完成日期2018-11-30在洛理的第13周，我们终于迎来了大数据的实习周。
我的内心满怀喜悦，终于能对大数据有个更直观的了解，也能更系统全面地认识大数据并了解它的发展前景与行业需求。
在周一，我们参观了学校的大数据实验室以及机房。
在潘老师的讲解下，通过几个曙光大数据系统了解了大数据的具体作用，怎样与产业结合以及怎样运作。
首先农业大数据，尤其是智能大棚，通过各种传感器采集大棚内的温度以及湿度等，再将采集到的数据进行可视化处理，使其更直观地呈现出来，以次来检测大棚内的温度和湿度是否达标，从而对大棚进行智能培养。
其次为智能汽车监控系统，它只要是通过大量的存储数据来确定汽车的行车轨迹。
这其中也用到了数据可视化处理技术来形成更直观的轨迹路线，从而实现对一辆汽车的监控。
最后为反洗钱系统，它体现了大数据技术中数据挖掘和分析技术，系统先将你的历史交易信息抽取出来，然后对它进行分析，以此来检测你是否有高危交易信息。
通过这三个实例了解了大数据在各行各业中的应用并认识到大数据的核心技术是数据可视化处理和数据的挖倔和分析。
在中科曙光的19000大数据生态系统中分为三个模块，数据集，数据转换和数据上传，运行这三个模块需要大量的技术支持，主要有数据导入语预处理，分布式数据库原理与应用，数据分析于内存计算，数据可视化技术，数据挖掘与应用，Hadoop大数据技术等，这也是我们大学四年要掌握的技术与能力。
这也让我认识到数据的魅力，数据的价值。
而对于怎样去高效地学习这些技术并提高学生的实践能力，在“数据中国，百校工程”项目中具体列出了1个计划，2个实体，3个职能和1个超级平台。
1个计划是指数据中国—产教融合促进计划，即与百所高校联合办学培养大数据人才。
不得不说，与企业联合办学益处多多，通过企业的工程是我们了解了大数据行业的最新技术和发展方向。
2个实体为大数据学院，大数据应用创新中心，3个职能为人才培养，科研创新，应用服务，1个超级平台为大数据应用协同创新网络，此超级平台提供了600TB数据规模存储，共100个计算节点，提供3000核心的并行能力，搭载GPU具备9984核流处理能力，看到这几组数据真的感受到数据之大，之多。
大数据数据库实训报告
一、摘要随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，数据库作为大数据技术的基础，其重要性不言而喻。
本次实训旨在通过实际操作，加深对大数据数据库的理解和应用，提高数据库的设计、开发、维护和管理能力。
二、实训背景大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快的数据集合。
随着物联网、移动互联网、云计算等技术的快速发展，大数据已经成为企业、政府、科研机构等各个领域的重要资源。
数据库作为大数据处理的核心，其性能和稳定性直接影响到大数据应用的效率和质量。
三、实训目的1. 掌握大数据数据库的基本概念、原理和关键技术；2. 熟悉常见大数据数据库（如Hadoop、Hive、HBase、Cassandra等）的架构、功能和使用方法；3. 能够独立设计、开发、维护和管理大数据数据库；4. 提高数据库性能优化和故障排除能力。
四、实训内容1. 大数据数据库基本概念（1）数据仓库：用于存储、管理和分析大量数据，为决策提供支持。
（2）分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，以提高数据处理的并行性和扩展性。
（3）NoSQL数据库：非关系型数据库，适用于大数据场景，如文档存储、键值存储、列存储等。
2. 常见大数据数据库介绍（1）Hadoop：一个开源的大数据处理框架，用于存储和处理海量数据。
（2）Hive：Hadoop上的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为Hive表，并使用类似SQL的查询语言进行数据操作。
（3）HBase：基于Google的Bigtable构建的分布式存储系统，适用于存储非结构化和半结构化数据。
（4）Cassandra：一个开源的分布式NoSQL数据库，适用于处理大量数据的高并发读写操作。
3. 大数据数据库设计（1）需求分析：根据业务需求，分析数据仓库的数据模型，确定数据仓库的架构和功能。
（2）概念结构设计：将需求分析得到的数据模型转换为E-R图，确定实体、属性和关系。
数据仓库实习报告
一、前言随着大数据时代的到来，数据仓库作为一种高效的数据管理工具，在各个行业都得到了广泛的应用。
为了更好地了解数据仓库的实际应用，我选择在一家知名企业进行为期一个月的实习。
以下是我在实习过程中的心得体会。
二、实习目的1. 了解数据仓库的基本概念、架构和功能；2. 掌握数据仓库的搭建、维护和优化技巧；3. 学习数据仓库在实际业务中的应用案例；4. 提高自己的数据分析和处理能力。
三、实习内容1. 数据仓库搭建在实习期间，我参与了公司数据仓库的搭建工作。
首先，我学习了数据仓库的基本概念和架构，了解了数据仓库的分层设计，包括数据源、数据仓库、数据集市和前端应用。
然后，我参与了数据源的选择、数据清洗、数据转换和数据加载等环节，掌握了数据仓库搭建的基本流程。
2. 数据仓库维护在数据仓库搭建完成后，我负责对数据仓库进行日常维护。
这包括数据备份、数据清理、数据同步和数据优化等工作。
通过实际操作，我熟悉了数据仓库的维护方法，提高了自己的动手能力。
3. 数据仓库优化在实习过程中，我还参与了数据仓库的优化工作。
通过对数据仓库的性能分析，我发现了一些性能瓶颈，并提出了相应的优化方案。
例如，针对数据加载慢的问题，我优化了数据加载脚本，提高了数据加载效率。
4. 数据仓库应用在实习期间，我还学习了数据仓库在实际业务中的应用案例。
通过分析公司业务数据，我了解了数据仓库在销售、营销、生产等方面的应用，提高了自己的业务分析能力。
四、实习收获1. 理论知识与实践相结合，提高了自己的动手能力；2. 掌握了数据仓库的基本概念、架构和功能；3. 学会了数据仓库的搭建、维护和优化技巧；4. 提高了数据分析和处理能力；5. 了解了数据仓库在实际业务中的应用，为今后的工作打下了基础。
五、总结通过这次实习，我对数据仓库有了更深入的了解，掌握了数据仓库的搭建、维护和优化技巧。
在今后的工作中，我将不断学习，提高自己的业务能力和技术水平，为公司的发展贡献自己的力量。
大数据统计实践实训报告(2篇)
第1篇一、实训背景与目的随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据以其海量、多样、快速、复杂等特点，对各个行业产生了深远的影响。
为了使我国高校学生更好地适应这一发展趋势，提高学生的数据分析能力，我校特开设了大数据统计实践实训课程。
本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握大数据处理的基本方法，提高数据统计分析能力，为今后从事相关领域工作打下坚实基础。
二、实训内容与方法本次实训主要包括以下内容：1. 数据采集与预处理：学习如何从各种渠道获取数据，了解数据预处理的基本方法，包括数据清洗、数据整合等。
2. 数据存储与管理：学习使用Hadoop、Spark等大数据存储与管理工具，了解分布式存储架构。
3. 数据挖掘与分析：学习使用Python、R等编程语言进行数据挖掘与分析，掌握常用的数据挖掘算法。
4. 可视化展示：学习使用Tableau、ECharts等工具进行数据可视化展示，提高数据表达效果。
实训过程中，我们采用了以下方法：1. 理论教学与实践操作相结合：在理论教学的基础上，通过实际操作使学生更好地理解和掌握相关知识。
2. 小组合作学习：将学生分为若干小组，共同完成实训项目，培养学生的团队协作能力。
3. 案例分析与实战演练：通过分析实际案例，使学生了解大数据在各个领域的应用，提高解决实际问题的能力。
三、实训过程与成果1. 数据采集与预处理：我们选取了电商、社交网络等领域的公开数据集，通过数据清洗、整合等方法，为后续分析做好准备。
2. 数据存储与管理：我们使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储数据，并利用Hive进行数据查询与分析。
3. 数据挖掘与分析：我们使用Python进行数据挖掘与分析，实现了用户行为分析、商品推荐等应用。
4. 可视化展示：我们使用Tableau进行数据可视化展示，将分析结果以图表形式呈现，便于理解和传播。
经过一段时间的实训，我们取得了以下成果：1. 掌握了大数据处理的基本方法：通过实训，我们熟悉了Hadoop、Spark等大数据存储与管理工具，掌握了数据清洗、整合、挖掘等基本方法。
数据仓库实验报告
数据仓库实验报告数据仓库实验报告实验报告实验一基于SQLServer2005示例数据库的多维数据模型实验名称一.实验目的通过本实验的学习，使学生掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下建立多维数据模型过程的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续数据挖掘技术的学习奠定基础。
二.实验内容在SQL Server 2005示例数据仓库环境下建立多维数据模型。
针对Adventure Works Cycle公司的销售分析需求，从Adventure WorksDW示例数据库中导出数据，建立并部署“销售分析”多维数据集，进而从多角度对Adventure Works Cycle 公司的销售状况作分析研究。
三.实验步骤1.创建一个新的数据仓库分析项目打开Visual Studio 2005分析项目，选择Analysis Serveices项目，并将项目名称更改为“销售分析示例”2.定义数据源在“数据源”文件夹上右击，在弹出的快捷菜单上选择“新建数据源”命令。
启动新建数据源向导，单机新建按钮。
出现”连接管理器“对话框，在“提供程序”下下拉列表框中确保已选中服务账户，并命名数据源为”销售分析数据源”。
3.定义数据源视图选择“数据源视图” 文件夹，新建一个数据原视图。
数据源选择上一步新建的“销售分析数据源”。
在“可用对象”列表框中，选择下列表（同时按下Ctrl键可选择多个表）。
4.定义多维数据集右键单击“多维数据集”，从弹出的快捷菜单中选择“新建多维数据集”命令；已选中“使用数据源生成多维数据集”选项和“自动生成”选项；在“时间维度表”下拉列表中选择“时间”别名。
下一步设置时间维，将时间属性名称映射到已指定为“时间”维度和维度表中的相应列。
选择事实表的度量值(去掉不是度量值的列），可以对度量值重新命名。
设置和校验维度的属性及层次结构和属性，在“查看新建维度”页上，通过展开树控制件显示该方向导检测到的三个维度的层次结构和属性，查看其中每个维度的维度层次结构（可根据需要去掉部分为度属性）。
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数据仓库与大数据工程实验报告数据仓库与大数据工程实验二
成员：
学号：
北京交通大学
2019年9月
1达成目标【1级标题，三号黑体字】
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内容为小四号宋体。
]
2详细实验环境【1级标题，三号黑体字】
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内容为小四号宋或楷体字。
] 2.1【2级标题，小三号黑体字】
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内容为小四号宋或楷体字。
] 2.1.1【3级标题，四号黑体字】
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内容为小四号宋或楷体字。
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3实验步骤【1级标题，三号黑体字】
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内容为小四号宋或楷体字。
] 3.1【2级标题，小三号黑体字】
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内容为小四号宋或楷体字。
] 3.1.1【3级标题，四号黑体字】
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内容为小四号宋或楷体字。
]
4所遇到的问题及解决方式【1级标题，三号黑体字】[鼠标左键单击选择该段落，输入替换之。
内容为小四号宋或楷体字。
] 4.1【2级标题，小三号黑体字】
[鼠标左键单击选择该段落，输入替换之。
内容为小四号宋或楷体字。
] 4.1.1【3级标题，四号黑体字】
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内容为小四号宋或楷体字。
] 5实验心得体会
6成员分工【1级标题，三号黑体字】
7。