构建基于FoodMart数据库的数据仓库建立与OLAP试验一
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。
构建基于FoodMart数据库的数据仓库建立与OLAP(实验一)资料
• 这时会在BI Studio环境中打开用于设计SSIS的 各种工具和窗口，数据提取、转换和加载的操作 都在这个界面下进行。 • （2）选择【项目】→【SSIS导入和导出向导】 命令，这时会弹出SSIS导入和导出向导的欢迎界 面，单击【下一步】按钮。 • （3）在“选择数据源”窗口中的“数据源”下拉 列表框中选择Access数据源选项，如图2-4所示。 然后在路径选择中选择此项目文件夹中的 foodmart 2000.mdb文件。
2-7
• 这时会让用户选择源表和源视图，如图2-7 所示。按照前面对数据仓库的设计，这里 选择原始表中的time_by_day、 promotion、product、product_class、 customer、store和sales_fact_1998表 作为需要输入的表。
• 这里对原始表中需要导入到数据仓库的数据有很 强的可定制性，对这些已经选择的表中的字段还 可以进行筛选和改变，对不需要的字段进行去除 操作，这就是所谓的数据清洗。当然也可以选择 其他的表一起导入数据仓库中。可以看到，不一 定所有的业务数据库中的数据都必须体现在数据 仓库中，数据仓库中的数据也有可能是经过业务 数据库中的数据运算而得到的，这都据源视图
• 数据源提供与数据库的简单连接，但更 多高级功能，如缓存元数据、添加关系、 创建计算和设置逻辑键等还需要使用数据 源视图来完成。为了对多维数据集进行这 些高级操作，这一步定义数据源视图。
• 可以在“数据源视图”文件夹对象上单击鼠标右 键，在弹出的快捷菜单中选择【新建数据源视图】 命令，然后在弹出的“数据源视图向导”窗口中 选择foodmartsaleDW选项作为关系数据源，单 击【下一步】按钮。这时会弹出如图2-13所示的 “名称匹配”窗口，其原因是在前面SSIS的数据 装载操作中没有为数据仓库中的表设置主键及其 关系，SSAS试图在匹配的列上创建逻辑关系， 可以选择“与主键同名”单选按钮，单击【下一 步】按钮继续
浅谈零售业数据仓库的建立及数据分析
浅谈零售业数据仓库的建立及数据分析引言概述：在当今信息时代，数据成为了企业决策的重要依据。
对于零售业来说，建立一个高效的数据仓库并进行数据分析，可以帮助企业更好地了解市场需求、优化供应链、提高销售效率等，从而取得竞争优势。
本文将从数据仓库的建立和数据分析两个方面进行探讨。
一、数据仓库的建立1.1 数据收集与整合数据仓库的建立首先需要进行数据收集与整合。
零售业的数据来源广泛，包括销售数据、库存数据、会员数据等。
企业需要通过合理的手段收集这些数据，并进行整合，以便后续的分析使用。
1.2 数据清洗与转换在数据收集与整合的过程中，数据可能会存在重复、缺失、错误等问题。
因此，进行数据清洗与转换是十分必要的。
通过数据清洗，可以去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据，确保数据的准确性和完整性。
1.3 数据存储与管理建立一个高效的数据存储与管理系统是数据仓库建设的关键。
可以采用关系型数据库或者大数据平台等技术，将清洗后的数据进行存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。
二、数据分析的方法与工具2.1 描述性分析描述性分析是对数据进行概括性描述和统计分析的方法。
通过对销售数据、库存数据等进行描述性分析，可以了解产品的销售趋势、库存周转率等关键指标，为企业的决策提供参考。
2.2 预测性分析预测性分析是通过建立数学模型，基于历史数据进行未来趋势的预测。
在零售业中，可以通过预测性分析来预测销售额、库存需求等，帮助企业进行合理的生产和供应链管理。
2.3 关联性分析关联性分析是通过挖掘数据中的关联规则，找出不同维度之间的关联关系。
在零售业中，可以通过关联性分析来发现产品之间的关联关系，从而进行交叉销售和推荐系统的优化。
三、数据分析的应用场景3.1 销售趋势分析通过对销售数据进行分析，可以了解产品的销售趋势，找出销售的高峰期和低谷期，为企业的销售策略和促销活动提供指导。
3.2 库存管理分析通过对库存数据进行分析，可以了解产品的库存周转率、滞销品等情况，帮助企业进行合理的库存管理，减少库存积压和损失。
Foodmart批发店销售分析系统
课程设计任务书目录第一章系统需求 (1)1.1需求分析 (1)第二章数据仓库设计 (2)2.1 确定基本信息 (2)2.2 事实表与维度表的设计 (2)2.2.1 设计事实表 (2)2.2.2 设计维度表 (3)第三章数据准备 (5)3.1 数据验证 (5)3.2 数据清理 (5)3.2.1 重复行数据的清理 (5)3.2.2 空值的处理 (6)3.3 数据转换 (7)3.3.1 数据类型转换 (7)3.3.2 对象名的转换 (7)3.3.3 数据编码的转换 (7)3.4数据表及字段的选择 (7)第四章多维数据集构建 (8)4.1自下而上的构建多维数据集 (10)4.1.1 创建项目 (10)4.1.2 添加新的度量值 (10)4.1.3添加新的维度 (11)4.1.4 构架生成 (11)4.2 多维数据集视图 (12)第五章数据分析 (13)5.1按时间级别分析不同商店的销售额、销售成本额 (13)5.2按时间级别分析每个产品的销售额、销售成本额 (14)5.3 按时间级别分析不同批发店的销售额、销售成本额 (15)5.4按时间级别分析不同批发店类型的的销售额、销售成本额 (16)5.5按时间级别分析不同商店销售产品的销售额 (17)5.6 按时间级别分析不同地区的销售额、销售成本额。
(18)5.7 按时间级别分析不同类产品的销售额、销售成本额 (19)结论 (20)参考文献 (21)结束语 (22)第一章系统需求1.1需求分析在本案例中，作为批发店的决策者，最关注的信息就是销售额以及销售成本额。
批发店的决策者可以通过Foodmart批发店销售分析系统，按时间级别的不同浏览不同地区、不同批发店、不同商店、不同类产品的销售额及销售成本额等信息。
更透彻的了解市场，为今后更好地作出销售决策以及相应的调整策略提供较全面的辅助和支持。
要创建好这一系统，使其满足批发店决策者的使用要求。
通过分析知，需满足以下需求：基本要求：1、按时间级别分析不同商店的销售额、销售成本额；2、按时间级别分析每个产品的销售额、销售成本额；3、按时间级别分析不同批发店（每个、城市、省、国家）的销售额、销售成本额；4、按时间级别分析不同批发店类型的销售额、销售成本额；5、按时间级别分析不同商店（每个、城市、省、国家，管理者）销售产品的销售额、销售成本额；6、时间级别分析不同地区的销售额、销售成本额；7、时间级别分析不同类产品的销售额、销售成本额；高级要求可分析按不同汇率显示销售额和销售成本额。
完整word版数据仓库与数据挖掘试验二-OLAP
数据仓库与数据挖掘实验实验2、创建多维数据集。
■创建多维数据集（Windows XP）◆在“Analysis Manager”窗口中→选择“Sample”→选择“多维数据集”→右击）…W新建多维数据库”→向导（◆选择“◆单击“下一步”” Sales_fact_1998“→选择“默认构架””→展开2000 FoodMart “选择◆建立事实表。
．◆单击“浏览数据(R). . .”◆浏览数据后，关闭浏览数据窗口，单击“下一步”◆选择销售金额、销售成本和销售数量为事实表的度量值。
双击“ store_sales”、“ store_cost”、“ unit_sales”，然后单击“下一步”◆建立时间维度表。
在“选择多维数据集的维度”步骤中，单击“新建维度”◆单击“下一步”◆选择“星型构架（T）：单个维度表”→单击“下一步””time_by_day◆选择时间表。
单击表“◆单击“浏览数据（R）. . .”单击“下一步”→◆浏览数据后，关闭浏览数据窗口．◆选择“时间维度（T）”→单击“下一步”→单击“下一步”的右侧，选择“年、季度、月”(S)◆在选择时间级别◆单击“下一步”◆在维度名称(D)的右侧，输入：Time →选中“与其它多维度数据集共享此维度”→单击。
“完成”◆建立产品维度。
在建立时间维度后，再单击“新建维度（E）. . .”◆单击“下一步”◆选择“雪花构架（W）：多个相关维度表”→单击“下一步”◆选择并双击“product”和“product_class”→将它们添加到“选定的表”中◆单击“下一步”◆单击“下一步”◆定义三个维度级别，依次为：产品类、产品子类和品牌。
选择并双击“product_category”和“product_ subcategory ”和“brand_name”→将它们添加到“维度级别(D)”中◆单击“下一步”◆单击“下一步”◆单击“下一步”◆在维度名称(D)的右侧，输入：Product →选中“与其它多维度数据集共享此维度”→单击“完成”。
餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现
维普资讯
第 ２ 卷 第 ２ 期 ７ １
ＶＯ ． １２７
Ｎ Ｏ ２１ ．
客户关系管理分析与数据挖掘——基于Foodmart数据库
数据展示
SPSS进行K-均值快速聚类分析结果
最终聚类中心
Recency Frequency Money
1 335.93
47.09 $316.25
2 139.87
7.07 $44.10
3 354.96
129.10 $864.96
4 305.27
13.30 $85.04
每一类客户的描述统计量
பைடு நூலகம்
value
20.26
分类
Common
个数
1127
33.18
Important
2144
37.96
Best
309
18.68
Uncetain
4244
以Customer_Segment表 为事实表， Segment_category表 、customer表和 region表为维度建立多维数据集Cube
以建立的Cube为数据源，建多维报表。
以“Country”，“State Province”，“City”，“Cluter Name”和“Gender”为维度，Value为度量建立的多维报表。
数据挖掘(Microsoft决策树）
分析客户的类别与什么相关。把CluterName作为 Customer表的属性，然后以CluterName作为可预测 列，然后进行数据挖掘。
对于Foodmart而言，不同的客 户具有不同的内在价值。 公司的首要问题就是采取有效方法对客 户进行分类，发现客户内在价值的变化规律 与分布特征，并以此制定客户的差别化服务 政策，通过政策的实施将客户分类的结果作 用于企业实践。
RFM模型经常使用的三个指标分别是： 近度(Recency) 、频度( Frequency) 、值 度(Monentary) ，以RFM模型为基础，通过 客户的RFM行为特征衡量分析客户忠诚度与 客户内在价值。
数据仓库中的OLAP多维模型设计与应用
数据仓库中的OLAP多维模型设计与应用导言：在当今信息时代，数据成为企业决策的重要基础。
为了更好地管理和分析海量数据，数据仓库通过采集、整合和存储数据，为企业提供决策支持。
而OLAP多维模型作为数据仓库中的数据分析和报表工具，具有较高的灵活性和可视化性，大大提高了企业对数据的利用价值。
本文将深入探讨数据仓库中OLAP多维模型的设计和应用。
一、数据仓库中OLAP多维模型的设计原则在进行数据仓库中OLAP多维模型设计时，需要遵循以下原则，以保证模型的有效性和可用性。
1. 根据业务需求进行建模：在设计多维模型之前，需要明确和全面理解企业的业务需求。
建模过程应该根据业务需求对数据进行合理、清晰的组织，使得数据结构可被直观理解和使用。
2. 划分维度和度量：多维模型中的维度和度量是构成模型的重要要素。
维度是描述业务的属性，例如客户、时间、地理位置等；度量是需要被分析和计量的指标，如销售额、利润、库存等。
在设计多维模型时，需要将维度和度量分类清晰。
3. 设计合适的粒度：模型的粒度决定了分析的详细程度。
过大的粒度可能导致信息丢失，而过小的粒度则会增加模型维度和冗余数据。
因此，在设计多维模型时，需要根据业务需求和数据的可用性选择合适的粒度。
4. 使用层次结构：利用层次结构可以对维度进行组织和层次化展示，方便用户进行数据分析。
例如，时间维度可以包含年、季度、月、日等层次。
在设计多维模型时，需要充分利用层次结构来提供灵活的分析能力。
5. 进行性能优化：多维模型中的数据量通常较大，为了保证查询和分析的效率，需要进行性能优化。
可以通过设计合适的聚集表、索引和分区等方式来提高查询性能，减少数据的读取和计算时间。
二、数据仓库中OLAP多维模型的应用案例在实际应用中，OLAP多维模型可以广泛用于企业的各个领域，以满足不同的决策支持需求。
以下以销售数据分析为例，介绍数据仓库中OLAP多维模型的应用。
1. 销售业绩分析：通过构建销售多维模型，可以对销售业绩进行多维度的分析。
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? 如前所述，这里只着眼于销售方面的数据，因 而把与销售相关的表提炼出来进行分析。在 foodmart 数据库中，销售业务的数据和时间、促 销手段、产品和店铺等都有关系，它们的关系体 现在表与表之间的逻辑关系上。
? 要从业务数据出发设计数据仓库的结构，必须 明确业务数据本身的结构，而业务数据的关系一 般是基于关系数据库设计的范式。数据仓库中表 的关系不受关系数据库设计范式的约束，但也要 遵循一定的结构规范，如星形结构和雪花形结构 即是这种类型的规范。同时这也是数据仓库逻辑 结构的两种类型。。
? 另一类是维度数据表（简称为“维度表” ），用来存储数据仓库中的维度数据，如 这里的关于时间、促销手段和产品等分析 要素的表均为维度表。
? 注意，在本例中设计的维度表和事实表与原始数 据中的表名及结构都一致，这主要是由原始数据 的特点和本章作为入门章节的定位决定的。在实 际设计的时候，通常需要根据需求情况重新建立 与原始数据不同的表结构。这主要是由于传统业 务的数据库是用来进行事务处理的（即 OLTP ）， 而数据仓库则是用来进行分析处理的（即 OLAP ），用途的不同决定了其结构的不同。这一点在 以后复杂的数据仓库设计中会通过示例体现出来 。
? 库存管理业务中的仓库类型存储在 warehouse_class表中
? 具体的仓库存储在warehouse中。
2.1.2 设计数据仓库逻辑模型
? 福马特市场部的商务需求是要对1998年 进行的所有销售业务数据进行多角度分析 ，以便市场分析人员能在查询数据库时获 取快速的响应，高层管理人员也能从总体 上把握影响本年度销售的因素。这需要利 用存储在公司业务数据库中的数据，建立 数据仓库，进而创建可用于分析的多维数 据结构。
基于FoodMart数据库的福马特商 业智能系统
构建基于FoodMart数据库的福马特商业智能系统。按照 学习理论，“大处着眼，小处着手”是快速学习的好方法， 它既能把握全局，又能掌握细节
内容安排上属于实践中的“务实”，理论上理论，目的在于明确一 个商业智能应用的全貌
2-7
? 这时会让用户选择源表和源视图，如图2-7 所示。按照前面对数据仓库的设计，这里 选择原始表中的time_by_day、promotion 、product、product_class、customer、 store和sales_fact_1998表作为需要输入的 表。
? 这里对原始表中需要导入到数据仓库的数据有很 强的可定制性，对这些已经选择的表中的字段还 可以进行筛选和改变，对不需要的字段进行去除 操作，这就是所谓的数据清洗。当然也可以选择 其他的表一起导入数据仓库中。可以看到，不一 定所有的业务数据库中的数据都必须体现在数据 仓库中，数据仓库中的数据也有可能是经过业务 数据库中的数据运算而得到的，这都取决于具体 商务活动的需求。
? 这里希望用雪花形结构来构建福马特商店 的销售数据仓库，逻辑结构设计图如图2-2
所示
销售数据仓库雪花形结构设计图
? 在数据仓库的逻辑结构中，数据表可以划 分为两类：一类是事实数据表（简称为“ 事实表”），用来存储数据仓库中的实际 数据，如这里存储1998年销售数据的 sales_fact_1998表即为事实表；
2.1.3 创建foodmartsaleDW 数 据仓库
? 数据仓库也是一种数据库，其管理同样是 通过数据库管理系统（DBMS）来进行的。 因此数据仓库可以像普通数据库一样进行 创建、修改和删除。当数据仓库的逻辑结 构设计完后，就可以创建物理数据仓库了
? 这时可以在SQL Server Management ? 。Studio 中按照一般的建立数据库的方法建
? FoodMart数据库涉及到公司经营的各个方 面，包括产品、库存、人事、客户和销售 等。一个真正的商业智能应用应该对这些 业务需求进行全面地考虑。本章截取这些 需求中的销售部分构建商业智能
? 打开配套文件中附带的foodmart.mdf文件， 可以看到如图2-1所示的表
? 人事管理中的员工信息存储在employee表中 ? 员工所属部门信息存储在department表中 ? 职务信息则存储在position表中
? （2）选择【项目】 →【SSIS导入和导出向导】 命令，这时会弹出 SSIS导入和导出向导的欢迎界 面，单击【下一步】按钮。
? （3）在“选择数据源”窗口中的“数据源”下拉 列表框中选择 Access数据源选项，如图 2-4所示 。然后在路径选择中选择此项目文件夹中的 foodmart 2000.mdb 文件。
”对话框，展开“商业智能项目”，在“ 模板”窗格中，单击“Integration Services 项目”，把项目命名为“foodmartsale ETL”，如图2-3所示。
? 这时会在BI Studio环境中打开用于设计 SSIS的各 种工具和窗口，数据提取、转换和加载的操作都 在这个界面下进行。
? 这里的任务就是要把数据从其他类型数据 库或其他类型数据载体中装载到 foodmartsaleDW数据仓库中。需要使用到 SQL Server Integration Services服务，即 SSIS
? （1）打开Business Intelligence Development Studio，选择【文件】→【 新建】→【项目】命令，弹出“新建项目
立一个名为“foodmartsaleDW”的数据库， 然后把这里设计的表创建好，数据类型依 据原始数据库中的各个表和字段的数据类 型设置
? 但由于这里数据仓库的表结构与原始数据 库中的表结构基本一致，因此，创建 foodmartsaleDW 数据仓库的物理结构过 程也可以在ETL阶段完成
2.2 设计和使用ETL
? FoodMart 数据库是SQL Server 以前版本所带的 示例数据库，它模拟了一家大型的食品连锁店的 经营业务所产生的数据。
? 其商业数据保存在一个数据库中，其中包括了 客户管理数据、销售数据、分销数据和库存数据 等。随着业务量的增加，这个食品连锁店的老板 迫切需要多方位地掌握其经营状况，而传统的报 表形式和数据处理方式已经不能满足这一要求， 因此在保留历史数据的基础上构建商业智能应用 已经迫在眉睫。下面就描述满足这一商务需求的 技术实现过程。