数据仓库主题域创建实例
面向电子政务决策支持系统中的数据仓库设计
括【ｌ１ 。而 数据 仓 库 的特 点 能很 好 地满 足 Ｄｓ对数 据的要求 ， 以把 Ｄｓ 可 Ｓ数据 以便于 使 用的 标 准 组织 到数 据 仓 库 之 中 ，使 得数 据 仓库 可 以 利用 这 些信 息 向决 策 者提 供 无 限 地 分 析 其 业 务 信 息 的 能 力 。 因 此 ， 在 Ｄ ｓ中应用数据仓库技 术 ， ｓ 既可以 弥补 Ｄｓ ｓ 中 数据 组 织 的 不足 ，又 可以 充 分 发挥 数 据 仓 库 面 向 主题 、适 于 分 析 的特 点 。 （ ）数 据 仓 库 主 题 域 描 述 一
采 用 Ｓ ａｙ ｉ Ｓ ｒ ｉｅ ０ ０建立 ＱＬ Ａｎ ｌｓｓ ｅｖｃ ｓ ２ ０ 数 据仓 库 ，根 据 决 策 分 析 的需 求 与 预 测 目 标 ，为 某地 区某 行 业 是 否存 在 经 济 过 热现 象 ，从 而 制定 相 关 政 策 。根 据 政 府 主 管领 导 和相 关 职 能部 门的 决 策 人 员提 供的 一 个 本地 区经 济发 展近 ｌ 年的信 息 源 ，经过数 ０ 据 清洗 、整 理 以 后 ，电 子政 务 决 策 分 析的 主要 任 务是 分析 统计 数 据仓 库 ， 立政 府 、 确 社 区、行 业 ３个 主题 。其 中， 政府主 题描述 了政府 经 济 发 展的 基 本 指导 思 想 和 相关 信 息 、本 届政 府 中 的主 要 决 策 信息 及 指导 信 息 等 ；社 区 主题 描 述 了各 社 区 的基 本 信 息 及 相 关 经济 信 息 等 ；行 业 主 题描 述 了不 同 行 业的基本信 息 、采购信 息、销 售信息 、库 存信息等 ［ 】 ６ 。电子政务 ＤＳ ｓ中 Ｄｗ 的主题 域 如表 ｌ所示 。
面 向 电 子 政 务 决 策 支持 系 统 【 响 数 据 仓 库 设计 ｌ 】
数据仓库与数据挖掘技术 第二章 数据仓库
第2章数据仓库2.1数据仓库的基本概念1. 数据仓库的数据是面向主题的数据仓库与数据挖掘技术图2-1主题间的重叠关系2. 数据仓库的数据是集成的3. 数据仓库的数据是不可更新的数据仓库与数据挖掘技术4. 数据仓库的数据是随时间不断变化的图2-2数据仓库体系结构2.2数据仓库的体系结构数据仓库与数据挖掘技术图2-3数据仓库数据组织结构2.2.1元数据1. 元数据在数据仓库中的作用2. 元数据的使用3. 元数据的分类4. 元数据的内容2.2.2粒度的概念1. 按时间段综合数据的粒度2. 样本数据库2.2.3分割问题1. 分割的优越性2. 数据分割的标准3. 分割的层次2.2.4数据仓库中的数据组织形式1. 简单堆积结构图2-4简单堆积结构数据组织形式2. 轮转综合结构数据仓库与数据挖掘技术图2-5轮转综合结构数据组织形式3. 简单直接结构图2-6简单直接结构数据组织形式4. 连续结构图2-7连续结构数据组织形式数据仓库与数据挖掘技术2.3数据仓库的数据模型2.3.1概念数据模型图2-8商品、顾客和供应商E-R图2.3.2逻辑数据模型2.3.3物理数据模型2.3.4高层数据模型、中间层数据模型和低层数据模型1. 高层数据模型2. 中间层数据模型3. 低层数据模型数据仓库与数据挖掘技术2.4数据仓库设计步骤图2-9数据仓库设计步骤2.4.1概念模型设计1. 界定系统边界2. 确定主要的主题域3. 实例2.4.2技术准备工作2.4.3逻辑模型设计1. 分析主题域2. 划分粒度层次3. 确定数据分割策略4. 定义关系模式5. 定义记录系统2.4.4物理模型设计1. 确定数据的存储结构数据仓库与数据挖掘技术2. 确定索引策略3. 确定数据存放位置4. 确定存储分配2.4.5数据仓库的生成1. 接口设计2. 数据装入2.4.6数据仓库的使用和维护1. 开发DSS应用图2-10DSS应用开发步骤2. 进一步理解需求，改善系统，维护数据仓库图2-11William H.Inmon数据仓库设计步骤数据仓库与数据挖掘技术2.5利用SQL Server 2005构建数据仓库图2-12使用Visual Studio 2005系统新建项目图2-13新建Analysis Services项目图2-14新建数据源数据仓库与数据挖掘技术图2-15新建数据源向导图2-16选择如何连接数据源图2-17连接管理器图2-18连接管理器连接测试成功窗口图2-19选择已经连接的数据库作为数据源图2-20选择连接数据源的凭证图2-21新建数据源向导完成图2-22右击新建数据源视图图2-23新建数据源视图向导图2-24选择视图的数据源图2-25选择表和视图图2-26完成新建数据源视图向导图2-27新建多维数据集图2-28多维数据集向导图2-29选择生成多维数据集的方法图2-30选择多维数据集的数据源视图图2-31检测事实数据表和维度表图2-32标示事实表和维度表图2-33选择度量值图2-34扫描维度图2-35查看维度结构图2-36完成多维数据集向导图2-37创建完成数据仓库界面习题21. 如何理解数据仓库是面向主题的、集成的、不可更改的和是随时间不断变化的。
oracle创建数据库实例
oracle创建数据库实例Oracle数据库是由美国甲骨文公司推出的关系型数据库管理系统，是当今企业应用软件的主流数据库平台之一。
在实际应用中，创建Oracle数据库实例是一个必不可少的操作。
本文将详细深入讲解Oracle实例的创建，以及关于它的一些注意事项。
1. 什么是Oracle实例在理解如何创建实例之前，我们先来认识一下什么是实例。
Oracle实例是由Oracle数据库服务器维护的一个内存空间，并用于控制数据库内所有数据和操作。
一个Oracle数据库可以包含多个实例，每个实例都有独立的内存空间，可以监控数据库中的所有数据。
2. Oracle创建实例的方法创建Oracle实例的方法有多种，其中包括安装数据库软件时自动创建实例、手动创建实例、使用数据库配置管理器来进行实例配置等。
我们先来看看如何在安装数据库软件时自动创建实例。
（1）安装数据库软件为了创建实例，我们首先需要安装Oracle数据库软件，执行以下步骤：a、下载最新的Oracle数据库安装文件，可以从Oracle官网下载；b、使用Oracle Universal Installer安装Oracle数据库软件，请留意是否安装过程中需要选择新实例；c、如果安装过程中没有选择新实例，可以在安装结束后手动创建实例。
（2）手动创建实例如果安装数据库软件时没有选择新实例，我们可以使用Oracle Database Configuration Assistant软件来手动创建实例，具体步骤如下：a、定位Database Configuration Assistant软件，[开始]菜单，程序，Oracle-OraDb11G_home1，Database Configuration Assistant；b、运行Database Configuration Assistant软件，选择“Create a Database”；c、进行实例配置；d、进行实例名称配置；e、不启用Oracle Flex ASM；f、设置管理员用户名和密码；g、选择表空间和字符集；h、创建实例；i、完成配置。
数据仓库
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数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
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概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
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数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
3
事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
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事务型处理
事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的联机操作 处理OLTP。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
数据仓库
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实施数据仓库的条件
数据积累已达到一定规模 面临激烈的市场竞争 在IT方面的资金能得到保障
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数据仓库(Data Warehouse)
A warehouse is a subject-oriented,integrated,time-variant and non-volatile collection of data in support of management’s decision making process. ——Bill Inmon 1990 A data warehouse is a copy of transaction data，specially restructured for queries and analysis.
数据挖掘 解决的业务问题
OLAP 分析
业务人员
数据挖掘
访问工具 投资组合分析 投资组合分 析 /KPI 平衡计分卡 平衡记分卡
利润成本分析 利润成本分 析
资产分析
营销分析
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数据仓库流程
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BW基本原理
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数据仓库系统的组成（1）
数据仓库系统的组成（1） 源数据：数据仓库中的数据来源于多个数据源， 它不仅可以是企业内部的关系型数据库，还包括 非传统数据，如文件、HTML文档等。 数据仓库管理系统：
元数据库及元数据管理部件：元数据库用来存储由定义 部件生成的关于源数据、目标数据、提取规则、转换规 则以及源数据与数据仓库之间的映射信息等。 数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来，依 定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓 库的数据格式并装载进数据仓库。 数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各源 数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义的数 据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。 数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数据， 备份、恢复数据以及管理数据的安全权限问题。
数据仓库技术在旅游行业中的应用案例分析(四)
数据仓库技术在旅游行业中的应用案例分析引言：数据仓库技术的出现和发展，为各行各业提供了强大的数据分析和决策支持能力。
旅游行业作为一个信息密集型行业，也逐渐开始应用数据仓库技术，旨在提高运作效率、优化用户体验以及预测市场趋势。
本文将通过分析一个旅游公司的实际案例，来探讨数据仓库技术在旅游行业中的应用。
一、需求分析与系统设计1. 公司介绍：以某旅游公司为例，该公司拥有众多分布在各地的销售渠道、供应商、酒店、航空公司等，在传统的业务运作中，数据散落在不同的系统和数据库中，导致数据管理和分析困难。
2. 需求识别与分析：通过与公司内部相关岗位人员的访谈、需求调研等方式，从业务角度明确了公司对数据仓库的需求，如实时查询销售报表、分析市场趋势、预测航空座位需求等。
3. 数据模型设计：基于需求分析的结果，设计数据模型，定义主题域、事实表、维度表等。
结合旅游行业特点，构建销售、供应商、酒店、航空等多个主题域，并定义了相关的事实表和维度表。
二、数据采集和清洗1. 数据采集：通过与各销售渠道、供应商、酒店、航空公司等合作，建立数据接口，实现与各个数据源的数据同步。
设计了数据采集任务，定期从各个数据源中抽取数据，并进行数据质量验证和转换。
2. 数据清洗：由于不同数据源的数据格式和粒度存在差异，需要进行数据清洗工作。
例如，对于销售渠道中的订单数据，需要进行数据合并和去重，确保数据的一致性和准确性。
三、数据存储和管理1. 数据存储：通过数据仓库技术，将清洗后的数据存储到数据仓库中。
采用星型模型或雪花模型来组织数据，减少数据冗余和复杂性，并提高数据查询和分析的效率。
2. 数据管理：设计了数据管理策略，包括数据备份和恢复、权限管理等，确保数据的安全性和可靠性。
此外，还建立了数据字典，记录了各个数据表的定义、说明和关系，方便用户对数据的理解和使用。
四、数据分析与应用1. 数据分析：基于数据仓库中的数据，进行多维分析和挖掘。
例如，可以通过销售数据分析用户行为，预测用户需求，进而优化销售策略。
创建OLAP实例(数据仓库与数据挖掘)
实验报告课程名称数据仓库与数据挖掘实验项目创建OLAP实例专业班级蔡国庆吧姓名猜测学号指导教师实验成绩2012年10月8日一、实验目的1、熟悉SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence Development Studio基本操作2、掌握数据仓库的基本构建方法3、理解数据浏览和分析的基本方法二、实验环境sql server 2005、Visual Studio 2005、Windows XP三、实验过程对华兴商业银行（一个虚拟的银行）在2000年至2005年之间的贷款数据进行的多维分析(原数据：华兴商业银行贷款数据_Data)，具体完成以下实验内容：1、将“华兴商业银行贷款数据_Data”数据库按要求转换成新的数据库“华兴商业银行贷款”，并装载到Manager Studio中。
在附加完“华兴商业银行贷款数据”数据库后，右击“导出数据”功能。
创建“华兴商业银行贷款分析”数据库，并选择为目标数据库：但由于软件问题，导出失败，无法建立数据流连接：最终操作停止：改用Transact-SQL语言执行：select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.贷款类别代码表from华兴商业银行贷款数据.dbo.贷款类别代码表select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.贷款期限代码表from华兴商业银行贷款数据.dbo.贷款期限代码表select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.法人基本信息表from华兴商业银行贷款数据.dbo.法人基本信息表select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.信贷机构代码表from华兴商业银行贷款数据.dbo.信贷机构代码表select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.贷款分析视图from华兴商业银行贷款数据.dbo.贷款分析视图2、建立“华兴商业银行贷款”的关系图。
在设置主码之前，先删除贷款类别代码表中的重复记录。
数据仓库的开发实践
ｄｗ Ｎ 为网 操咋系 ０ｓ１ 络 统 ¨Ｏ，ｅ 为数 库管理系 ｌ 为Ｗｅ Ｉ ａ＇ ｃ ８ 据 统． Ｉ ｓ ｂ 服务 Ａ Ｐ 据仓 器 Ｓ 为数 库与ｗｅ服务器 成的实 技术 ｂ 集 现 ｌ 是 连苻 建摸 ｓ ｓ ｗ面向 应链管 因此 题确 王莲 薮推 ＫＤ 供 理． 其主 定为 应 生 和销 供应主 描述了ＳＳ 业的 材斟 供 产 售． 题 Ｋ 企 原 采购 ＾ 库 出 库存 库 情况以 供应商 息 产主 述了 料消 产品 及 信 生 题描 原材 耗量 产 量等生 况 销售 描述了 库 销 况以 户信 产情 主题 产品 存 售情 及客 息 经丹 析 这 主 三个 题包含的 容 内 如下： 尊每立 三题：供 基本 应商 信息包 供应 码、 应商名 国 括： 商编 供 称 家 省份 城市名 电 号码 名 名、 话 等．原 基本 包括 原 编码、 材科 信息 材抖 原 耐料名 原 类别、 价格 原材 采购信 括： 料编 称 材抖 计划 等 抖 息包 原材 码 应商编 实 购 供 码 际采 价格． 采购日 采 量等．原材 库信 期、 贿数 料＾
维普资讯
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们 分布于 应 生 销售等 业务 供 产和 主要 部门 收集 ｌ 务丰 生的 应 生产和｛售部１数裾库的基础上 构建部 数据集市． 了Ｅ 茸业 所产 ＿ ］ 然后在数据 集
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数据仓库主题域创建实例
创建一个数据仓库主题域需要确定主题域的范围和业务含义，并设计相关的数据模型和数据存储方式。
以下是一个简单的数据仓库主题域创建实例，以电商网站的订单数据为例：
1. 确定主题域：订单
订单是电商网站的核心业务之一，涉及到用户、商品、支付等多个方面。
因此，可以将订单作为主题域，进行数据模型和数据存储的设计。
2. 设计数据模型
在设计数据模型时，需要将订单相关的实体抽象出来，并确定实体之间的关系。
在本例中，可以抽象出以下几个实体：
用户（User）：包括用户ID、用户名、邮箱、手机号等属性；
商品（Product）：包括商品ID、商品名称、商品描述、价格等属性；
订单（Order）：包括订单ID、用户ID、商品ID、订单状态（未支付、已支付、已发货等）、下单时间等属性；
支付（Payment）：包括支付ID、用户ID、订单ID、支付方式（支付宝、微信支付等）、支付时间等属性。
3. 设计数据存储方式
在设计数据存储方式时，需要考虑数据的存储效率和查询性能。
在本例中，可以采用以下几种方式：
将用户和商品信息存储在关系型数据库中，如MySQL；
将订单和支付信息存储在关系型数据库中，如MySQL；
使用分布式缓存系统（如Redis）存储热数据，以提高查询性能；
使用NoSQL数据库（如MongoDB）存储非结构化数据，如用户评论和
商品图片。
4. 数据导入和数据治理
完成数据模型和数据存储方式的设计后，需要进行数据导入和数据治理工作。
数据导入是指将原始数据进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
数据治理是指对数据进行质量检查、权限控制和版本控制等操作，以保证数据的准确性和安全性。
5. 数据应用和服务
完成数据仓库主题域的创建后，可以对外提供数据应用和服务。
例如，可以对订单数据进行数据分析，生成业务报告和仪表盘，为业务决策提供支持。
还可以对订单数据进行挖掘和预测，例如预测未来的销售趋势和用户购买行为。
同时，也可以通过API等方式提供数据服务，满足外部客户的需求。