数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)
《数据仓库与数据挖掘》实验二聚类分实验报告37
实验二、聚类分析实验报告一、实验目的通过计算机编程实现并验证谱系聚类法的模式分类能力，了解和掌握最小距离归类原则在模式识别中的重要作用与地位。
二、实验内容1）用Matlab 实现谱系聚类算法，并对给定的样本集进行分类；2）通过改变实验参数，观察和分析影响谱系聚类算法的分类结果与收敛速度的因素；三、实验原理、方法和手段人类认识世界往往首先将被认识的对象进行分类，聚类分析是研究分类问题的多元数据分析方法，是数值分类学中的一支。
多元数据形成数据矩阵，见下表1。
在数据矩阵中，共有n 个样品 x 1，x 2，…，x n （列向），p 个指标（行向）。
聚类分析有两种类型：按样品聚类或按变量（指标）聚类。
距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度。
按相似程度的大小，将样品（或变量）逐一归类，关系密切的类聚到一个小的分类单位，然后逐步扩大，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚集完毕，形成一个表示亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品（或变量）进行分类。
⑴ 分类统计量----距离与相似系数① 样品间的相似性度量----距离用样品点之间的距离来衡量各样品之间的相似性程度（或靠近程度）。
设(,)i j d x x 是样品 ,i j x x 之间的距离，一般要求它满足下列条件：1)(,)0,(,)0;2)(,)(,);3)(,)(,)(,).i j i j i j i j j i i j i k k j d x x d x x x x d x x d x x d x x d x x d x x ≥=⇔==≤+且在聚类分析中，有些距离不满足3），我们在广义的角度上仍称它为距离。
欧氏距离1221(,)()pi j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ 绝对距离1(,)||pi j ik jk k d x x x x ==-∑⏹ Minkowski 距离11(,)()pmm i j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ Chebyshev 距离1(,)max ||i j ik jk k pd x x x x ≤≤=-⏹ 方差加权距离12221()(,)pik jk i j k k x x d x x s =⎡⎤-=⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑ 其中 221111,().1n n ik k ik k i i x x s x x n n ====--∑∑ ⏹ 马氏距离112(,)()()T i j i j i j d x x x x S x x -⎡⎤=--⎣⎦其中 S 是由样品12,,...,,...,j n x x x x 算得的协方差矩阵：1111,()()1n n T i i i i i x x S x x x x n n ====---∑∑ 样品聚类通常称为Q 型聚类，其出发点是距离矩阵。
数据仓库与数据挖掘实验报告
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”。
更改存储数据挖掘对象的实例1.在 Business Intelligence Development Studio 的“项目”菜单中，选择“属性”。
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念。
数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统，而数据挖掘则是指通过分析大数据集中的模式和关联来发现有价值的信息。
本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲，包括实验目的、实验内容、实验流程和实验评估等方面。
一、实验目的：1.1 了解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理1.2 掌握数据仓库的构建和管理方法1.3 熟悉数据挖掘的常用算法和技术二、实验内容：2.1 数据仓库的构建和管理2.1.1 数据仓库的架构和组成2.1.2 数据仓库的数据抽取、转换和加载2.1.3 数据仓库的查询和分析2.2 数据挖掘的基本任务和方法2.2.1 数据预处理和特征选择2.2.2 分类和聚类算法2.2.3 关联规则和异常检测2.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例2.3.1 电商行业的用户购买行为分析2.3.2 医疗领域的疾病预测和诊断2.3.3 金融行业的信用评估和风险控制三、实验流程：3.1 数据仓库的构建和管理实验流程3.1.1 确定数据仓库的需求和目标3.1.2 设计数据仓库的模式和结构3.1.3 实施数据抽取、转换和加载3.1.4 进行数据仓库的查询和分析3.2 数据挖掘的基本任务和方法实验流程3.2.1 数据预处理和特征选择的步骤3.2.2 实施分类和聚类算法3.2.3 进行关联规则和异常检测3.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例实验流程3.3.1 收集和清洗相关领域的数据集3.3.2 运用数据挖掘技术进行分析和预测3.3.3 根据分析结果提出相应的应用建议四、实验评估：4.1 根据实验目的和内容，设计实验评估指标4.2 进行实验数据的收集和整理4.3 对实验结果进行分析和评估4.4 根据评估结果优化实验方案和方法综上所述，《数据仓库与数据挖掘》实验大纲包括实验目的、实验内容、实验流程和实验评估等方面。
通过实验的学习，可以帮助学生深入理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理，掌握构建和管理数据仓库的方法，熟悉数据挖掘的常用算法和技术，并能应用于实际案例中。
数据仓库中的多维数据挖掘方法研究
数据仓库中的多维数据挖掘方法研究随着信息技术的快速发展，企业纷纷将业务数据数字化管理。
然而，原始的数据往往庞大且散乱，如何有效地从中提取有用信息成为亟待解决的问题。
这时，数据仓库的出现为数据挖掘提供了更为便捷的途径。
在数据仓库中，多维数据挖掘技术得到广泛应用，本文将对这一领域进行探讨和总结。
一、数据仓库概述数据仓库是指企业将业务数据从生产数据库中提取，经过清洗、集成、转换等处理，将其整合为一个统一、标准的数据源，并存储在专门的数据仓库中。
其主要目的是支持企业决策和分析，为企业提供历史和当前的信息，支持分析和预测。
数据仓库通常采用星型或雪花型的结构，将事实表和维度表相结合，构成多维数据模型，方便基于维度的数据分析和查询。
二、多维数据挖掘概述多维数据挖掘是指在多维数据中寻找潜在的模式、关联和趋势的过程。
它包括多种技术，如关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。
多维数据通常指由多个维度构成的数据集合，其中每一个维度表示一种属性，如地区、时间、产品等。
多维数据建模时通常采用数据立方体的方式，各个维度之间互相独立，构成一个包含聚合数据的数据立方体。
三、OLAP与数据挖掘OLAP（联机分析处理）是用来分析多维数据的一种技术和工具。
它的主要目的是支持在线分析和交互式查询，常用于数据仓库中的数据分析。
OLAP核心是多维数据模型，支持数据的多层次分析、钻取、切片、切块、旋转等操作。
虽然OLAP与数据挖掘领域有相交之处，但二者还是有区别的。
OLAP通常用来挖掘已知模式，而数据挖掘则是寻找未知模式。
OLAP侧重于数据的交互式分析和查询，而数据挖掘则强调的是自动化的挖掘过程。
四、多维数据挖掘方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指在数据集中寻找频繁项集和关联规则的过程。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的项集，关联规则是基于频繁项集从一个属性集合推导出其他属性集合的规则。
关联规则挖掘通常用于市场篮子分析、网络流量分析等领域。
2. 分类分类是指将数据集中的数据按照一定属性进行分类的过程。
数据仓库中的多维数据挖掘与分析方法研究
数据仓库中的多维数据挖掘与分析方法研究近年来，随着信息技术的快速发展，数据规模呈指数级增长。
面对海量的数据，如何从中发现有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。
数据挖掘技术作为一种从大规模数据中自动发现隐藏模式、关联规则和趋势的方法，成为了解决这一问题的有效手段。
而在数据仓库中进行多维数据挖掘与分析，更是利用数据挖掘技术的重要应用之一。
数据仓库是一个用于集成和存储大量来自不同数据源的数据的数据库系统。
它通常包括一个或多个关系数据库管理系统（RDBMS）以及一组面向分析的工具和技术，用于有效地组织、管理和分析数据。
数据仓库中的数据以多维方式组织，即通过构建多维数据模型来表示和分析数据。
多维数据模型是以事实和维度为基础的模型，事实是描述业务过程的数值数据，维度是描述事实所处的环境的属性。
通过将数据以多维方式组织，我们可以更加方便地进行复杂的数据分析和查询。
在数据仓库中进行多维数据挖掘和分析，主要包括以下几个方面的方法和技术。
首先，是多维数据建模。
多维数据建模是指将数据按照事实和维度进行组织和表示的过程。
多维数据模型通常采用星型或雪花型结构，其中一个中心表表示事实表，周围的表表示维度表。
事实表包含了各种业务过程的数值数据，维度表包含了描述事实所处环境的属性。
通过多维数据建模，我们可以将复杂的业务过程和关联的属性进行有效地表示和分析。
其次，是多维数据存储和索引技术。
由于数据仓库中的数据规模较大，传统的关系数据库存储和索引技术往往无法满足高效地查询和分析需求。
因此，数据仓库中通常采用一些特殊的存储和索引技术来提升性能。
例如，基于列存储的数据仓库系统将数据按列进行存储，而不是按行，从而提高了查询效率。
此外，数据仓库中还可以使用多维索引来加速多维数据查询，例如B树、R 树等索引结构。
再次，是多维数据查询和分析技术。
数据仓库中的多维数据主要用于复杂的查询和分析，如OLAP（联机分析处理）查询、数据切割、数据切块、数据钻取等。
数据仓库与数据挖掘验指导书
数据仓库与数据挖掘实验指导书实验一数据仓库的建立一、实验目的理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；掌握典型数据仓库系统的工作原理以及应用方法；掌握基于Analysis Service建立数据仓库和多维数据集的方法。
二、实验内容以Analysis Service为系统平台创建数据仓库，并创建多维数据集。
三、实验步骤1．启动Analysis Service2．建立系统数据源连接(1) “控制面板”，然后双击“管理工具”，再双击“数据源(ODBC)”。
(2) 在“系统DSN”选项卡上单击“添加”按钮。
(3) 选择“Microsoft Access 驱动程序(*.mdb)”，然后单击“完成”按钮。
(4) 在“数据源名”框中，输入“mySysDsn”，然后在“数据库”下，单击“选择”。
(5) 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3．建立数据仓库⑪如何建立数据库结构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“myWarehouse”，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“myWarehouse”数据库。
⑫建立数据源在Analysis Manager 树窗格中，右击“myWarehouse”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令。
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”。
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。
数据仓库与数据挖掘实验指导书
数据仓库与数据挖掘实验指导书一、实验平台SQL Sever2000 Analysis Services数据仓库是信息业界的明日之星，数据库与联机事务处理（OLTP）是过去十几年来最热门的信息领域，它们的目标是以计算机来取代许多当前的作业，使得工商企业自动化。
在现今竞争激烈的信息领域之中，人们已经开始把注意力由传统的数据库与OLTP加以转移，转而将注意力集中在积极层面的应用领域之上，工商企业也开始注意到他们所拥有的大量计算机数据，这些数据是公司极为重要的资产。
传统的数据库与OLTP平台并不是为了分析数据而设计的，为了要充分满足数据分析的请求，近几年来兴起了一种新的信息技术——数据仓库，工业分析师们预测在未来的20年之内，数据仓库将在信息业界占有可观的一席之地。
微软公司在SQL Server 2000上提供了Analysis Services，它是数据仓库的解决方案，也是微软决策支持服务的主要组件。
我们在数据仓库中常会看到一个名词OLAP，OLAP是Online Analytical Processing的缩写，即联机分析处理，它目前是决策支持的解决方案。
SQL Server 2000的Northwind数据库为模板，循序渐进的引导读者从无到有添加一个数据仓库所使用的数据库，以作为Analysis Services的目标数据库。
作者使用DTS设计器来介绍如何由Northwind数据库将数据转移至目标数据库。
多维数据集是分析数据的基础，使用向导与编辑器来设计维度与多维数据集，并说明使用向导与编辑器的优劣点。
除了分析管理器所提供的工具之外，Excel也是一个用来分析多维数据集的前端工具，它是通过数据透视表来存取多维数据集的数据。
使用Excel 2000的数据透视表功能来分析数据仓库的数据外，多重维度表达式，它使得数据的分析多元化。
微软将数据仓库与Web整合在一起，用户可以使用IE 5．x通过互联网来分析数据。
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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
◆新建：数据源，连接实验一中建立的数据仓库
◆
◆新建数据源视图，选择OLAP中要用到的所有表
◆建立维度表和事实表之间的主外键关系，如下
根据订单主题建立分析维度：发货方式、下单方式、订单状态、订单价值、销售人员、日期（年月日/年月旬日/年季月日/年月周日）、客户（年龄/性别/客户类型/所在地区/年收入/职称/受教育程度/婚姻状况/拥有车辆数/子女数量）
以【订单价值】维度为例，说明如下：
选择使用现有表，选择订单价值表：V_SUBTOTAL_VALUES
选择所有属性，设置维度名称为：订单价值，完成
添加一个层次结构，处理维度，查看效果
显示字段按字符排序，显然不符合习惯，给维度添加一个属性关系，做为字段排序依据，重新处理后查看效果
其他各维度建立完成后效果如下(部分)：
建立多维数据集，确定度量值（修改相应度量值的显示名称），选择已经建好的维度
OLAP 模型建立完成，如下为对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取的操作示例 切片【订单价值-订单数量】
切块【订单价值-订单数量-客户受教育程度】
旋转【订单价值-订单数量-客户受教育程度→客户受教育程度-订单数量-订单价值】
钻取【客户所在地区：国家→省→市-订单数量】
六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。
其中，绘制曲线图时必须用计算纸）
通过本次实验，我们理解了OLAP的多维数据分析的概念，简单实现了一个多维数据分析模型，对多维数据分析的基本操作（切片、切块、钻取、旋转）有一个基本的认识。
同时，在进行模型建立过程中，因为建立数据仓库过程中数据导入问题，需要我们重新检查数据仓库的ETL过程，寻找问题并予以解决，这一过程是一个循环往复的过程，直至所有问题都得以解决，OLAP的多维数据集才能顺序建立并进行相关操作，所以在ETL过程中认真细心，尽量考虑周全，可以避免建立OLAP多维数据集时的很多问题。