编辑多维数据集,浏览分析多维数据集、筛选数
补充内容：编辑多维数据集，浏览分析多维数据集、筛选数据（切片与切块）、深化或者淡化筛选数据（下钻与上钻）
■编辑多维数据集。
◆开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager→右击要编辑的多维数据集（本例：右击“Sales”→编辑）
◆单击编辑后，启动的多维数据集编辑器：
在多维数据集编辑器中，可以对多维数据集进行维度的添加、删除；度量值的新建、删除等修改操作。
◆向维数据集添加维度。
在多维数据集编辑器中，选择“插入”菜单→“表”命令
◆选择“promotion”
◆选择“添加”，将表“promotion”添加到“多维数据集编辑器”
◆单击“关闭”
◆将表“promotion”的列“promotion_name”定义为新的维度。双击表“promotion”的列“promotion_name”
◆选择“维度”→单击“确定”
◆右击多维数据集编辑器中树视图中的“promotion_name”→选择“重命名”→将维度名称“promotion_name”改为“promotion”
说明：使用该方法，生成的维度为专用维度，即只能用于当前所处理的多维数据集。
使用向导方法生成的维度为共享维度，即可以用于所有待处理的多维数据集。
■设计存储和处理多维数据集。
◆开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager→右击要
处理的多维数据集（本例：右击“Sales”→编辑）
◆在多维数据集编辑器中，选择“工具”菜单→“设计存储”命令
◆单击“下一步”
◆选择“MOLAP(M)”→单击“下一步”
◆选择“性能提升达到（P）”→在右侧输入：40
◆单击“开始”
◆单击“下一步”
◆选择“立即处理（P）”→单击“完成（F）”
◆单击“关闭（C）”
■浏览分析多维数据集。分析多维数据集必须在“设计存储和处理多维数据集”之后进行。
◆启动与关闭“浏览分析多维数据集”
开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→Analysis Manager→右击要分析的多维数据集（本例：右击“Sales”）→浏览数据(B)
◆启动“浏览分析多维数据集”后的界面如下：
◆单击“关闭（C）”
◆替换和添加网格中的维度（旋转）。
替换：拖动上方方框中的维度按钮到网格中要与其交换的维度列上，待鼠标指针变为双箭头时松开鼠标即可。
添加：拖动上方方框中的维度按钮到网格中的空间位置即可。（请进行相应的操作）。
◆筛选数据（切片与切块）。
可以在维度方框中，选择相应的维度值，筛选出相应的数据。
例如：查看1998年第一季度的数据→单击“Time”维度右侧的箭头，展开“所有Time”和“1998”节点→单击“Quarter 1”
◆深化或者淡化筛选数据（下钻与上钻）。
下钻：双击带“+”的维度成员，展开下级成员；即深化或下钻。上钻：双击带“-”的维度成员，折叠下级成员；即淡化或上钻。
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”。
spss的数据分析案例精选文档
s p s s的数据分析案例 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin （起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的
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：
spss的数据分析案例
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够 了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 上表及其 直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教
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”。
SPSS软件进行主成分分析的应用例子
SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下： 第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中； 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。
数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选择，这里介绍怎么进行数据的Z标准化。 所的结论： 标准化后的所有指标数据。 注意： SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。 factor过程对数据进行因子分析（指标之间的相关性判定略）。 【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡，将要进行分析的变量选入“变量”列表；
【2】设置“描述”，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框； 【3】设置“抽取”，勾选“碎石图”复选框； 【4】设置“旋转”，勾选“最大方差法”复选框； 【5】设置“得分”，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框； 【6】查看分析结果。 所做工作： a.查看KMO和Bartlett 的检验 KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析； Bartlett 球度度检验的Sig值越小于显著水平0.05，越说明变量之间存在相关关系。 所的结论： 符合因子分析的条件，可以进行因子分析，并进一步完成主成分分析。 注意： 1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin) KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般； 0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。 2.Bartlett 球度检验： 巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的，如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，那么应该拒绝零假设，认为相关系数矩阵不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于做主成份分析；相反，如果该统计量比较小，且其相对应的相伴概率大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是单位阵，不宜于做因子分析。 Bartlett 球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位矩阵，Sig值为0.001小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。 所做工作： b. 全部解释方差或者解释的总方差(Total Variance Explained)
SPSS大数据案例分析实施报告
SPSS数据案例分析 目录 _Toc438655006 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (2) 1.4变量操作化定义 (2) 1.5问卷设计 (2) 二．实证研究 (2) 2.1基础数据分析 (2) 2.2频数分布及相关统计量 (2) 2.3相关分析 (2) 2.4回归分析 (2) 2.5假设检验 (2)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响
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。
SPSS概览--数据分析实例详解
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：
1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、
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。
【精品管理学】spss因子分析案例 共(13页)
[例11-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。
图 ???对话框（图框。 图 钮返回 图11.3?描述性指标选择对话框 ???点击Extraction...钮，弹出FactorAnalysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法： 图11.4?因子提取方法选择对话框 ???Principalcomponents：主成分分析法；
???Unweightedleastsquares：未加权最小平方法； ???Generalizedleastsquares：综合最小平方法； ???Maximumlikelihood：极大似然估计法； ???Principalaxisfactoring：主轴因子法； ???Alphafactoring：α因子法； ???对话框。 ???5种因图 ???旋转的目的是为了获得简单结构，以帮助我们解释因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。 ???点击Scores...钮，弹出弹出FactorAnalysis:Scores对话框（图11.6），系统提供3种估计因子得分系数的方法，本例选Regression（回归因子得分），之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框，再点击OK钮即完成分析。
图11.6?估计因子分方法对话框? ?11.2.3?结果解释 ??在输出结果窗口中将看到如下统计数据： ??系统首先输出各变量的均数（Mean）与标准差（StdDev），并显示共有25例观察单位进入分析；接着输出相关系数矩阵（CorrelationMatrix），经Bartlett检验表明：Bartlett值=326.28484，P<0.0001，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。 好。今KMO值 NumberofCases?=?????25 CorrelationMatrix: X1???????X2???????X3???????X4???????X5???????X6???????X7 X1????????1.00000 X2?????????.58026??1.00000
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。
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
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。
SPSS相关分析案例讲解
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0 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数据仓库的构建及其多维数据集分析