数据仓库的构建及其多维数据集分析
数据仓库的构建和数据分析方法
数据仓库的构建和数据分析方法随着互联网技术的飞速发展，如今各个行业都在不断积累着大量的数据。
如何进行这些数据的有效分析，已经成为各个公司和组织不可或缺的一部分。
数据仓库的构建和数据分析方法，是帮助企业和组织有效处理大数据，解决业务问题的关键。
一、数据仓库的构建在数据仓库的构建中，最为关键的一步是数据清洗。
这一步是为了在将数据存入数据仓库之前，对数据进行清理和标准化，以确保数据的正确性和一致性。
在此过程中，重要的工具包括ETL （抽取，转换，加载）工具，数据质量管理工具以及元数据管理工具等。
在数据清洗完成之后，数据就可以被存入数据仓库中。
数据仓库的构建过程中，可以选择不同的技术和架构来实现。
例如，企业数据仓库技术（EDW）可以用于大规模的企业级数据仓库，而Hadoop生态系统则可以用于构建大规模的分布式数据仓库。
不同的组织和企业，将面临着不同的数据仓库构建需求。
通过了解数据仓库的构建流程和不同的技术架构，可以帮助企业和组织有效地将数据存储到数据仓库中，并确保数据的质量和易于管理。
二、数据分析方法在数据仓库构建完成后，数据分析的过程也变得更加容易。
下面介绍几种广泛使用的数据分析方法：1. 大数据分析大数据分析是利用大量的数据进行分析、开发和总结的过程。
大数据分析可以帮助企业和组织挖掘出隐藏在海量数据中的价值和潜力，驱动业务增长和创新。
大数据分析常用的技术包括Hadoop MapReduce、Apache Spark、Hive等技术。
2. BI分析BI（Business Intelligence）分析是指利用数据仓库中的数据，通过分析和可视化工具帮助企业和组织更好地理解企业和市场信息，分析趋势和模式，并制定出改进策略。
BI分析包括的主要技术及工具包括ETL、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘、报表及仪表板。
3. 预测分析预测分析是利用数据仓库中的历史数据，查找趋势并预测未来的事件。
预测分析可以帮助企业和组织制订出长期的业务策略。
数据仓库模型设计与多维分析
数据仓库模型设计与多维分析数据仓库模型设计与多维分析是现代数据管理与分析领域的重要组成部分。
本文将介绍数据仓库模型设计的基本原则和多维分析的概念与方法。
一、数据仓库模型设计数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库模型的设计是数据仓库系统开发的第一步，合理的数据仓库模型设计决定了数据仓库系统的性能和分析灵活性。
1. 确定主题在开始设计数据仓库模型之前，首先需要明确分析的主题。
主题决定了数据仓库模型中的维度和度量，是进行多维分析的基础。
2. 设计维度模型维度模型是数据仓库模型中最常用的一种模型，它将事实数据按照某一主题进行分类，并定义了维度和度量之间的关系。
在设计维度模型时，需要确定事实表和维度表，通过维度表对事实表进行扩展和丰富。
3. 建立规范化的数据库模式在设计数据仓库模型时，需要使用规范化的数据库模式进行数据存储。
这样可以提高数据的一致性和完整性，降低数据冗余度，并便于数据的更新和维护。
4. 考虑性能优化在设计数据仓库模型时，需要考虑到数据仓库系统的性能问题。
可以通过合理的索引、分区、压缩等技术手段来提高数据仓库的查询效率，减少数据加载和转换的时间。
二、多维分析多维分析是数据仓库模型设计的核心应用之一，它通过对数据进行多维度的分析和切片，帮助用户发现数据中的潜在关联和趋势，从而提供决策支持。
1. 维度分析维度分析是多维分析的基础，它通过对数据进行不同维度的切分和聚合，帮助用户从不同角度理解数据。
常用的维度包括时间维度、地理维度、产品维度等。
2. 指标分析指标分析是通过对数据中的指标进行分析，了解业务的发展趋势和关键影响因素。
指标分析可以帮助用户发现数据中的异常和规律，以支持决策的制定和调整。
3. 切片和钻取切片和钻取是多维分析中常用的操作，它们可以帮助用户对数据进行更深入的分析和挖掘。
切片是在给定维度下对数据进行过滤和筛选，钻取则是在维度层次之间进行切换和深入分析。
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用随着互联网技术的快速发展和应用，数据分析市场也变得越来越重要。
数据分析是一个灵活的工具，可帮助企业了解客户，了解市场趋势，预测未来发展趋势，掌握最佳业务决策，并且可以在这些信息的基础上制定更好的营销策略，提高公司生产和战略决策的效率。
而数据仓库是支持数据分析的核心设施，因为该设施具备存储、管理和分析海量数据的功能。
本文将重点介绍数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用。
数据仓库的定义数据仓库是企业信息系统（EIS）中一个用于存储、管理和分析大量数据的集成和静态数据存储。
该存储器抽取有用的数据（数据集）从多个源头，而后将这些数据进行处理、存储和管理。
数据仓库中存储的数据使用的是主题或内容相关，而不是与实时业务过程相关的数据。
数据仓库比数据集更加灵活，通常会按数据主题建立，从而方便数据访问、交互分析和应用查询。
多维数据分析的定义多维数据分析（MDA）是一个非常重要的数据分析技术，可以通过将数据组织成多维数据模型来为用户展示基于多个维度数据的深入见解。
这些维度可以是时间、地理位置、产品等方面。
多维数据分析是一种适合分析特定主题或追踪业务流程变化的数据分析技术。
多维数据模型的定义多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一，它以多维数组形式组织数据，以满足决策支持要求。
多维数据模型包括一些维度、指标和层次结构。
维度是数据集中最基本的部分，它表示数据的类别或主题。
例如，日期和产品都是通常用于多维数据模型中的维度。
指标是用于衡量数据的变量，而层次结构描述了维度之间的关系。
多维数据分析技术的应用多维数据分析技术可以帮助企业更有效地利用数据仓库中的数据，并且进行更深入的分析和研究。
例如，在零售行业中，多维数据分析技术可以帮助企业了解其客户的购买习惯和趋势，预测未来市场需求，更好地制定销售策略。
在健康医疗领域，多维数据分析技术可以帮助研究者了解疾病流行趋势，预测未来疾病爆发和扩散的可能性，并提供治疗方案等。
数据仓库的构建及其多维数据集分析
数据仓库的构建及其多维数据集分析什么是数据仓库？数据仓库（Data Warehouse）是指某一个组织中各类数据集合的集中存储，以支持企业决策和分析等活动。
据此可以看出，数据仓库的设计是为了支持和提高企业的数据决策和分析能力，以支持企业的高效决策和优化作用。
数据仓库是在业务数据的基础上构建的，通过对数据挖掘、数据分析等处理，将原始业务数据集合转换成为信息化的数据仓库。
数据仓库的构建过程在进行数据仓库的构建过程中，常用的方法是ETL，即Extract、Transform、Load的缩写。
这种构建方法是从源数据中抽取数据，进行转换和清洗，然后载入数据仓库。
抽取（Extract）抽取是指从一定范围内，不同来源的业务数据中，确定需要抽取的数据。
在抽取数据的时候，主要要考虑到数据的完整性和准确性。
对于不必要的数据或者错误的数据可以过滤掉，以便提高数据的质量。
转换（Transform）数据转换主要是指将抽取出来的数据进行清洗、矫正、数值变换等等操作。
在数据转换时，可以对数据进行简单的汇总、聚集，或者通过复杂的算法来产生派生数据。
载入（Load）在数据转换操作完成后，需要将数据载入数据仓库中。
载入数据仓库时，需要考虑到数据的完整性和一致性。
同时在进行载入的时候还要对数据进行一些检测，以避免数据存入后对整个数据仓库造成影响。
由此可见，数据仓库的构建涉及到多个环节，每个环节都需要严格执行，以保证数据的准确和完整性。
多维数据集分析通过数据仓库的构建，可以很方便地进行多维数据集分析，也就是OLAP（On-Line Analytical Processing）分析。
OLAP与传统的数据分析有所不同，它可以在不同纬度下查看数据，比如按时间、地区、产品等不同的纬度进行数据分析，以更好地满足企业的需要。
多维数据集多维数据集也就是指超过三个维度的数据。
在多维数据集中，每个维度都有其属性和层次结构，并且在维度之间存在着关系和交互作用。
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。
多维数据分析中的数据仓库建模与挖掘
多维数据分析中的数据仓库建模与挖掘数据仓库建模与挖掘在多维数据分析中起着至关重要的作用。
数据仓库是一个经过加工和集成的、面向主题的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持决策和分析。
而数据仓库建模与挖掘则是指对数据仓库中的数据进行建模和挖掘，以发现隐藏在数据背后的有价值的信息和模式。
数据仓库建模是在数据仓库中建立数据模型的过程。
数据模型是对数据仓库中数据的组织和表示的逻辑描述。
常用的数据模型有多维模型、星型模型和雪花模型等。
多维模型是最常见的数据模型，它以事实表和维度表为基础，通过多维分析来进行数据展示和查询。
星型模型和雪花模型则是对多维模型的一种扩展，通过建立多个维度表，更加灵活地支持复杂的业务需求。
在数据仓库建模的过程中，需先确定数据仓库的主题，即分析业务所关注的主要内容。
主题的设定需要根据业务需求来确定，以确保数据仓库的建模能够准确地反映业务的要求。
然后，需分析业务的维度，并将维度抽象为维度表，维度表包含描述维度的属性和关联的维度键。
维度表中的数据元是描述业务数据的逻辑构件，是数据分析和查询的基础。
再者，还需分析业务的指标，并将指标抽象为事实表，事实表包含描述指标的度量和关联的维度键。
事实表中的数据元是描述业务度量数据的逻辑构件，是数据分析和查询的结果。
数据仓库建模的设计不仅要考虑数据结构，还要考虑数据质量。
因为数据质量直接关系到最终分析结果的准确性和可靠性。
在数据仓库建模中，可采用多种方法来提高数据质量。
例如，可以通过数据清洗和错误修正来消除数据中的冗余、重复和错误。
同时，还可以通过数据整合和集成来统一数据的格式和标准。
此外，在数据仓库建模的过程中，还需考虑数据的安全和隐私保护，以确保数据的机密性和完整性。
数据仓库建模完成后，就可以进行数据挖掘。
数据挖掘是从大量的、复杂的、多源的数据中，通过自动或半自动的方法发现隐藏在数据背后的有价值的信息和模式的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现潜在客户、挖掘市场机会、预测趋势、优化业务流程等。
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP071070012 李骁数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，用以支持经营管理中的决策支持过程，数据模型是数据仓库研究的核心问题之一，由于传统数据模型不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义，也难以有效地支持OLAP，因此，需要建立多维数据模型来支持分析。
本报告创建了多维数据模型，定义了数据仓库的度量和维度结构，并以此为基础，进行了简单的OLAP操作并得到了相关结论。
由于数据仓库操作面向的是大量的、各阶段的详细数据，直接创建是不现实的，这里直接采用了SQL Server自带的Foodmart 2000数据源作为操作基础。
数据仓库包含了4个层次的体系结构，分别是数据源、数据的存储和管理、OLAP服务器和前端工具。
报告只深入到基于数据的存储和管理的简单OLAP服务分析，microsoft的Analysis server在人性化方便做得很好，容易上手，基本不存在较大的操作问题。
（一）建立用于OLAP的数据库及数据源连接本次作业是在系机房的windows server 2003系统环境中完成的，建立数据源连接首先单击“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)”。
在弹出的“ODBC数据源管理器”中选定“系统DSN”选项卡，单击“添加”添加数据源，由于本人并没有好的数据源，因此直接采用系统数据库中的样本作为数据源对象。
具体操作是在随后弹出的“ODBC Microsoft Access安装”中命名并找到样本数据库（windows server 2003在D盘），点击“确定”即可在SQL Server2000中，右击数据库名，建立新数据库如下：建立好数据库后，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。
在随后弹出的“数据链接属性”对话框中，单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。
(数据仓库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。
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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
某年销售了多少金额的产品给某顾客等这类查询。
正因为用户查询具有使用多重维度的特点, 所以应该将多个维度集合在一起成为一个单位, 即构成一个多维数据集。
微软公司在SQL Server2000上提供了Analysis Ser- vices [5],是数据仓库的解决方案,其主要组件是分析服务
器Analysis Server, 它是执行于 Windows2000或Windows
NT服务器上的一个服务, 会由数据仓库中抽取信息, 并且生
成多维数据集 [6]。
激活管理分析服务器的工具Analysis Manager, 创建一
个存储多维数据集的数据库Northwind_OLAP, 设置数据源为
前面已创建好的数据库Northwind_DW, 然后按以下步骤创建
多维数据集:
①从数据源中选择事实数据表Sales。
②从事实表中选取字段 Total、 Quantity、 UnitPrice、 Discount作为多维数据集度量值。
③创建星型架构维度。
从数据源中分别选择与Sales表
呈星型架构的维度表Customer、 Supplier、 Employee、 Time
创建顾客维度、供货商维度、员工维度和时间维度, 其中顾
客维度包括Country、 Region、 City和CustomerName四个级
别, 前者为父级别, 后者为子级别;供货商维度和员工维度
包括的级别分别为SupplierName和Name;时间维度级别选
择【年,季度,月】。
④创建雪花架构维度。
从数据源中同时选中维度表 Product和Category创建与Sales事实表呈雪花架构的产品
维度, 维度级别包括Category Name和Product Name, 前者
为父级别, 后者为子级别。
创建好所有的维度后, 将多维数据集命名为CUBE5并存
储处理,即可浏览数据了,如图二所示。
4结束语
在进行数据仓库项目开发过程中, 数据的抽取转换工作
是重点, 直接关系到数据仓库中数据的好坏, 而如何访问数
据仓库中的数据也是用户所关心的问题, 本文以SQL Server
2000中的Northwind数据库为模板, 探讨了一个商用数据仓
库的创建以及对其进行多维数据集分析的一般过程。
如何对
已有的数据仓库采用适当的算法进行数据挖掘, 为高层领导
提供有用的决策信息, 是笔者下一步要研究的方向。
参考文献
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By Wiley Computer Publishing,John Wiley&Sons,Inc.1998.
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[3]罗会兰.数据提取、转换和装载技术研究[J].计算机
工程与设计,2004, (255:761-765.
[4]郭和伟,孙德宝等.数据仓库实现过程及在线分析
[J].计算机与应用化学,2004, (212:293-298.
[5]沈兆阳.SQL Server2000OLAP解决方案:数据仓库与Analysis Services[M].清华大学出版社,2001.
[6]周冬婉, 周伟等.企业数据仓库多维数据模型的建
立[J].微机发展,2005,(6.
作者简介
严丽平, 女, 安徽桐城人, 华东交通大学信息工程学院
讲师。
数据仓库的构建及其多维数据集分析。