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数据仓库

哈尔滨工业大学华德应用技术学院实验报告

课程名称：数据仓库与数据挖掘

系别：计算机应用技术系

专业：软件工程

学号：1099111130

姓名：陈天任

学期：2012春季学期

实验成绩：

实验项目列表

序号实验名称成绩1SQL Server Integration Services

2SQL Server Analysis Services

3SQL Server Reporting Services

指导教师签字：

实验名称：实验一SQL Server Integration Services

实验时间:2012.4.17实验地点:S201

实验目的：熟悉数据仓库的ETL操作,熟悉SQL Server2005中SSIS的使用；熟练掌握平面文件、excel文件和sql server三者之间的数据转换；

实验步骤：启动SSMS,在sql server2005中新建一个数据库命名为dw。在dw数据库上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中，选择“任务→导入数据”,设置表名字T2、选择文件源类型excel、选择文件地址、选择导入的数据库dw、设置字段名、设置字段类型。所有的设置完成点击“完成”.打开数据库，查看表，刷新，导入完成。

在Microsoft SQL Server2005中启动SQL Server Business Intelligence Development Studio，在文件菜单中选择“新建→项目”，在弹出的新建项目对话框中选择，填好名称和位置后，点击确定。（1）在Microsoft SQL Server2005的dw数据库中，新建user表，结构如下一图：新建系别表，结构如下二图：

（2）控制流中添加数据流任务，数据流中添加

，，。

（3）设置平面文件源，源文件text1,设置OLE DB，第四列“系别编号”参照新建的系别表中的“编号”，将test1中的前三列及系别表中的系别列导入到dw数据库中的user表中，建立三者的关系，点击文件点启动，等三个控件都变成绿色代表导入成功。

3.将AdventureWorks数据Production.TransactionHistoryArchive表里

ProductID,Quantity,ActualCost这三列的数据，按照下表列出的任务、容器、数据源和目标转换到results.xls文件中。

(1).控制流中添加数据流任务，数据流任务（Calculate Values）在包中执行数据流。

(2)数据流中添加设置名为Extract Data，数据库的TransactionHistoryArchive表中加载归档销售事务源。

(3)数据流中添加设置名为Calculate LineItemTotalCost。此转换通过将每个销售事务的成本与数量相乘（Quantity*ActualCost）并将其结果存储在新列中来创建一个新列LineItemTotalCost。然后，此新列会添加至每个输出行中。

(4)数据流中添加聚合转换Sum Quantity and LineItemTotalCost）按ProductID列对数据进行分组，并且对于每一个ProductID，都计算其Quantity列的和来作为QuantitySum列，然后计算LineItemTotalCost列的和作为TotalCostByID列。

(5)数据流中添加设置名为Calculate Average Cost）向每一个输出行添加一个新列AvgCostByID。此列包含由每一个ProductID的QuantitySum得来的TotalCostByID。

(6)数据流中添加设置名为Sort by ProductID按ProductID列对结果进行排序。

(7)数据流中添加设置名为Load Data将数据保存至excel文件results.xls。

(8)完成上述步骤，通过关系连接各个数据流任务。关系连接好之后，点击文件启动，等所有的任务都变成了绿色。

实验总结：

通过本次实验了解了SQL SERVER2005中的示例数据库，了解并熟练掌握数据的导入导出，使用并示例数据库中的表。并且熟练的掌握了其应用。

实验名称：实验二SQL Server Analysis Services

实验时间:2012.04.27实验地点:S203

实验目的：掌握决策树挖掘技术；掌握Microsoft时序挖掘技术;掌握Microsoft关联规则挖掘技术；掌握Microsoft时序分析与聚类分析挖掘技术；深刻的对数据挖掘相关名词进行理解和运用

实验步骤：1.创建一个Analysis Services项目

(1).打开Microsoft SQL Server Management Studio，连接好数据库，

确认是否有Adventure Works与Adventure Works DW两个数据库，

(2).打开Microsoft Visual Studio，点击文件—新建项目—Analysis Services项目，

然后将项目名称改为Adventure Works.点击确定完成。

2.创建一个数据源

（1）.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源。系统将打开数据源向导。在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮。单击“新建”按钮向AdventureWorks数据库添加连接。

（2）在“连接管理器”的“提供程序”列表中，选择“本机OLE

DB\Microsoft OLE DBProvider for SQL Server”；数据库服务器名为本地服务器也可填localhost；使用SQL server身份验证；在选择或输入一个数据库名栏中选择Adventure Works DW数据库；点击测试按钮，显示测试成功之后点击下一步继续。

（3）在“模拟信息”页中，选择“默认值”，再单击“下一步”。在“完成向导”页面中，数据源的默认名称为Adventure Works DW。单击“完成”。新的数据源Adventure Works DW将显示在解决方案资源管理器的“数据源”文件夹中。

3.创建数据源视图

（1）.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源视图”，选择“新建数据源视图”，在“欢迎使用数据源视图向导”页上，单击“下一步”。

（2）.在“选择数据源”页的“关系数据源”下，系统将默认选中您在上一个任务中创建的Adventure Works DW数据源。单击“下一步”。在“选择表和视图”页上,选择下列各表，然后单击右箭头键，将这些表包括在新数据源视图中：a.dbo.ProspectiveBuyer

b.dbo.vAssocSeqLineItems

c.dbo.vAssocSeqOrders

d.dbo.vTargetMail

e.dbo.vTimeSeries

(3).在“完成向导”页上，默认情况下，系统将数据源视图命名为Adventure Works DW。单击“完成”。系统将打开数据源视图设计器，显示Adventure Works DW数据源视图。点击完成按钮出现如下所示的Adventure Works DW数据源视图。

5.数据挖掘结果分析

1.Microsoft决策树挖掘技术—创建用于目标邮件方案的挖掘结构

(1).在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结构”。在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。

(2).在“选择定义方法”页上，确认已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。在“选择数据挖掘技术”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选择“Microsoft决策树”。

(3).在“选择数据源视图”页上，请注意已默认选中Adventure Works DW。在数据源视图中，单击“浏览”查看各表，然后单击“关闭”返回该向导。

(4).在“指定表类型”页上，选中vTargetMail表旁边“事例”列中的复选框，再单击“下一步”。

a.在“指定定型数据”页上，确保已选中CustomerKey列旁边Key列中的复选框。

b.选中BikeBuyer列旁边的“输入”和“可预测”。

c.选中以下各列旁边的“输入”复选框：Age、CommuteDistance、

EnglishEducation、EnglishOccupation、FirstName、Gender、GeographyKey、HouseOwnerFlag、LastName、MaritalStatus、NumberCarsOwned、

NumberChildrenAtHome、Region、TotalChildren、YearlyIncome。

(5)

a.在“完成向导”页上的“挖掘结构名称”中，键入Targeted Mailing。

b.在“挖掘模型名称”中，键入TM_Decision_Tree。

c.选中“允许钻取”复选框，点完成。

决策树结果分析：

（1）根据我们的条件什么样的因素影响着购买自行车的行为，通过我们挖掘的决策树我们可以看出，年龄是影响购买自行车行为的最重要的因素，所以根据年龄分组之后，基于年龄因素分组之上还有很多影响购买自行车行为的因素。从决策树上我们不难看出有没有汽车、是否单身，居住地区等因素都是影响购买自行车行为的因素。

（2）从图中可以看出年龄小于36，没有汽车的人购买的可能性最大。年龄在36-44之间没有汽车或者有一辆汽车购买的可能性也很大。

依赖关系网络结果分析：

（1）我们可以根据依赖关系网络图预测出各个属性之间的关系，也能推断出多种属性组合所影响的行为。通过节点能看出属性一向可预测属性的强度，根据选项卡颜色的比例可以看出所选节点预测哪些节点，它本身又是由哪些节点预测的。

（2）我们的关系网，购买自行车的行为为可预测属性，年龄，是否有车，居住地址，收入等这些因素就是会影响可预测属性结果的属性。从中我们不难看出年龄的颜色比例是最深的，各个属性之间也是相互影响的。

实验总结：

通过本次实验大致谅解了决策树挖掘技术、Microsoft时序挖掘技术、Microsoft关联规则挖掘技术、Microsoft时序分析与聚类分析挖掘技术；

同时对数据挖掘相关名词有了一定的理解。

实验名称：实验三SQL Server Reporting Services

实验时间:2012.5.10实验地点:S203

实验目的：1.复习前两次实验的数据挖掘技术.

2.根据挖掘结果生成报表服务。

实验步骤：

1.先利用实验一的知识把老师给的数据源导入数据库。

2.在利用实验二的知识对几个表和相关字段进行数据挖掘和分析。

3.生成报表服务：

（1）打开Business Intelligence Development Studio，文件→新建→项目→新建项目→项目类型→商业智能项目→模板→报表服务器向导。命名为fanqiang按“确定”按钮。

（2）弹出“报表向导”窗口，然后获取数据的数据源、设计对数据源执行的查询、选择要创建的报表类型、指定报表的基本布局、指定报表的格式设置等，按“下一步”继续。

（3）此时系统弹出“选择数据源”窗口，为报表选择或创建所需数据的来源，输入“fq”作为名称，选择Analysis Services作为数据连接的类型。点击→编辑，设置此数据源的连接属性，部署到“Analysis Services”的数据库，→测试连接→确定→下一步。

（4）设计查询”窗口→查询生成器→（TimeBy Day和the_month）→Product→（Product_Category、Product_Class和Product）→量度→（Store Cost和Store Sales）。

（5）因为分析1998年的销售数据，所以把Time By Day维度从“元数据”窗格拖曳到维度筛选窗格中，→确定→下一步。

（6）选择→表格格式→下一步→设计表。设置the_month为分页字段，Product维度为分组字段，2个量度为详细信息字段，单击“下一步”。（7）选择表布局窗口→递进→（“包括小计”和“启用明细”）→下一步。（8）选择“选择表样式”窗口→窗口样式选项→下一步→选择部署位置→下一步→完成，结束报表设计向导。

（9）查看“布局”选项卡，就会看到生成的报表如下图：

实验总结：经过本次实验我又对数据挖掘和分析技术有了进一步的了解，同时也对分析结果生成报表的过程有了一定的了解,为将来的课程设计做了一定的基础准备.

数据仓库设计指南

数据仓库设计指南在一般的数据仓库应用系统中，根据系统体系结构的不同，数据仓库设计的内容和范围不尽相同，并且设计方法也不尽相同，下面的两幅图示分别表示带有ODS的数据仓库应用系统体系结构和不带ODS的数据仓库应用系统体系结构。本文将说明两个体系结构上的差异以及这种差异造成的设计方法的不同，并且重点介绍带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法。GV1=p}` 在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。M)_m=}d 根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。_R)tJ Ro ODS（OperationalDataStore）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。4\&P~kI 一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设计为如下几个作用：#:1

1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。[t"C/;S! 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。,8mPV{U KU 2）转移一部分业务系统细节查询的功能 Cr

数据仓库报告

数据仓库学号：20111004458 班级：193113 姓名：华秀指导老师：李程俊 2015年1月20日

目录一、数据仓库的定义 (3) 二、实时数据仓库的技术基础和研究现状 (3) 1.技术基础： (3) 2.研究现状 (7) 三、什么是OLTP、OLAP它们的区别有哪些？ (8) OLTP： (8) OLAP: (8) OLAP和OLTP的区别 (8) 四、OLAP有哪些操作 (9) 五、数据立方体 (10) 六、数据挖掘分类 (11) 七、数据挖掘技术 (11) （1）决策树方法 (11) （2）关联规则 (12) （3）神经网络 (12) （4）遗传算法 (12) （5）聚类分析 (12) （6）统计学习 (12) （7）粗糙集 (13) 八、 K means聚类算法 (13)

一、数据仓库的定义数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库是近年来才提出的新概念.所谓数据仓库（Data Warehouse）是指这样一种数据的存储地,来自于异地、异构的数据源或数据库的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护.传统数据库主要面向业务处理,而数据仓库面向复杂数据分析、高层决策支持.数据仓库提供来自种类不同的应用系统的集成化和历史化的数据,为有关部门或企业进行全局范围的战略决策和长期趋势分析提供了有效的支持.数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由,而不干扰业务数据库的正常运行. 当前,一些企业已经在传统数据处理方面有了较丰富的经验,他们采用数据仓库希望能从中得到更多好处,例如,以合理的代价取得有效的决策支持、促进企业中业务处理过程的重组、改善并强化对客户的服务、强化企业的资产/负债管理、促进市场优化、加速资金周转、帮助实现企业的规模优化.数据仓库的产生和发展为数据采掘技术开辟了新的战场,同时也提出了新的要求和挑战.目前的研究还主要着眼于数据仓库的构建和维护的基本理论、方法上,例如数据仓库更新问题的研究,因为这是迈向实用化的第一步的、首要的任务.下一步将把重点放在数据仓库的有效应用研究上.为高级的决策支持服务是数据仓库的最终目的,因此基于数据仓库的数据采掘理论和技术的研究,自然成为信息科学学术界的热点问题. 二、实时数据仓库的技术基础和研究现状 1.技术基础：数据仓库系列技术，主要支撑技术有以下一些：数据库技术、ETL技术、OLAP技术、元数据管理技术、前台展现技术、报表技术、挖掘技术、仿真优化技术。这些支撑技术结合各行业业务后，可以生产各式各样的应用。当然这些技术中，重点突出了在数据仓库方面的特征，而忽略了计算机技术的一些特征。比如：OLAP技术，那么就需要计算机存储技术、压缩技术、分区技术、加解密技术、图形化技术等等，这里就不再单独列示。数据库技术是支撑数据仓库技术的最基础技术。有关系数据库、层次数据库、网络数据库等类型，目前呈现比较好的发展态势的对象关系数据库也是一种类型。最典型的是关系数据库的应用。在数据仓库实践中，关系数据库是实质的数据库存储工具，但针对不同的数据仓库方案，有的关系数据库是还提供了有关的数据仓库元素的查询函数或组件，在支撑数据仓库数据存储的基础上，还能支撑数据仓库的数据探查，比如：Teradata，但是，大部分数据库，以及在大部分数据仓库建设方案中，只是利用数据库作为数据存储的工具。这样，实质上数据仓库与数据库在技术表现看起来可能是一样的，但是，在系统存储模型上却有着本质的区别。数据库技术在存储模型建设方面强调数据模型的规范性和高效存储能力（少冗

数据仓库建设的几点建议.doc

北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史：在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库：前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区：大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW。什么是数据模型，就是满足整个企业分析要求的所有数据源。结果会如何，我个人认为：这样做企业级数据仓

九种数据仓库产品及解决方案评析

前言：随着我国企业信息化建设步伐的不断加快，全球性市场竞争的加剧，越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。目前市场上各种数据仓库产品及其解决方案品种繁多，且大多属于“舶来品”，产品定位不同，各有特点，究竟选择哪家的产品能更适合自己的企业特点与未来发展？本文对目前市场上九种主流数据仓库产品(Business Objects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA)进行分析与总结，根据各公司提供的数据仓库工具的功能，将其分为三大类：单点产品、提供部分解决方案的产品、提供全面解决方案的产品。下面对其进行一一介绍，以期能够给你的选择提供一定的参考。九种数据仓库产品及解决方案评析 =============================================== 一、单点产品这类产品仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。比较有特色的是Business Objects。 Business Objects 所谓单点产品是指仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。 ?产品特点： Business Objects是一个集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统。它使用独特的“语义层”技术和“动态微立方”技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取(Drill)等多维分析技术，支持多种平台（所有Windows 平台及Unix平台）和多种数据库（如Oracle、informix、Sybase、Microsoft SQL Server、DB2、CA-Ingres、Teradata、Red Brick、FoxFro、dBase、Access等），同时它还支持Internet/Intranet，可以通过WWW进行查询、报表和分析决策。 ?主要工具： Business Objects提供工具如下： BusinessObjects是集成查询，报表和分析功能的工具； Webintelligence是世界上第一个通过Web进行查询、报表和分析的决策支持工具； Businessquery是第一个可以在Microsoft Excel中集成企业公共数据源中数据的工具； Businessminer是面向主流商业用户的数据挖掘工具，可以实现深入的分析用以发掘深层次的数据之间的关系。

建设数据仓库7个步骤

成功实施数据仓库项目的七个步骤建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，转换和加载(ETL )过程中，所以我会集中在这些领域讨论我的方法。然而，您可以将这些方法扩展到整个栈--OLAP立方体和如报告，特征分析(ad-hoc analysis)，记分卡和仪表盘展示之类的信息传递应用。我不是吃撑了要告诉一个真正的项目经理( PM )如何做他或她的工作，相反，我写的这些是为那些数据库管理员和开发者，他们没有好运气能与有经验的项目经理一起工作;同样也适合这样的IT专业人员，他们被突然要求：“建立一个数据仓库“，并且需要自己扮演项目经理的角色。我的讨论不会是完整的，但我希望这会给您足够的信息来让您的项目球滚起来。如图1所示，数据仓库项目有3个轨道(tracks)：数据轨道，技术轨道和应用层轨道。当您在整理任何数据库项目计划时，我建议您以这三个轨道为模板来管理和同步您的活动。当您向技术决策者( TDMs ) ，商业决策者( BDMs ) ，和所有其他该数据仓库项目参与者讲解您的计划时，您也可以把图1当作一个高级的概要图来使用。使用一种生命周期管理方法我鼓励您利用您的组织可以提供的资源，比如设计，开发和部署系统和软件的技术和方法。如果贵公司对于这些工作没有采用任何正式的方法，继续前进吧，您可采用我为我自己的数据库项目开发的7D数据库生

基于阿里云搭建实时数据仓库项目项目需求及架构设计

基于阿里云搭建实时数据仓库项目阿里云大学& 尚硅谷联合出品

课程目标 1）学习搭建一个实时数据仓库，掌握数据采集、存储、计算、输出、展示等整个业务流程。 2）整个实时数据仓库系统是在阿里云架构上搭建，掌握并学会运用各个服务组件，及各个组件之间如何联动。 3）前置知识要求 ?熟练掌握SQL语法 ?对Hadoop大数据体系有一定的了解

第1章课程目录 1. 项目需求及架构设计 1.1 项目需求分析 1.2 项目框架 1.2.1 阿里云技术框架 1.2.2 技术选型 1.2.3 系统架构设计 1.2.4 业务流程 1.3 电商表结构 2.业务数据准备 3.缓冲数据 4.同步业务数据 5.实时数仓分层 6.数据可视化

1.1 项目需求分析1）实时采集埋点日志数据2）实时采集业务数据库中数据3）对数据进行清洗和处理4）保存数据到分析型数据库5）对结果进行可视化展示

1.2.1 阿里云技术框架阿里云产品简介类比DataHub 数据总线 Kafka +各种服务接口DataWorks （Stream Studio ）可视化StreamCompute 的开发管理平台目前没有RDS 关系型数据库 MySql DataV 可视化数据展示工具Tableau 、Echarts 、Kibana ECS 弹性服务器 Linux 服务器AnalyticDB for MySql 分析型数据库 MySql 集群实时计算实时计算 Spark 、Flink

1.2.2 技术选型 ?数据存储：?数据计算：?数据可视化：开源框架阿里云框架 Flume、Kafka、Canal、MaxWell DataHub、DTS MySql、Hadoop、HBase RDS、AnalyticDB Spark、Flink 实时计算 ?数据采集传输： Tableau、Echarts、Kibana DataV、QuickBI

数据仓库概念的简单理解

数据仓库概念的简单理解一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。如下图所示：数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于企业操作型数据库中（通常存放在RDBMS中）的各种业务数据和办公自动化（OA）系统包含的各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等；数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为“数据集市”，Data Mart）。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。 OLAP服务器：对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；而HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合，基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。前端工具与应用：前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。? 集线器与车轮状结构的企业级数据仓库 ?

数据仓库建设方案详细

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据仓库工具箱_读书笔记

数据仓库工具箱_读书笔记《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作，1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl 是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。2002年本书出版了第二版。这是一部非常好的数据仓库建模的书，前后完整的读了三遍，受益匪浅。以下笔记将本按四个部分组织:一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧。二、维度表建模技术。三、事实表建模技术。四、行业建模经验。一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧关键点:数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说，业务需求是第一位的。 2、数据仓库的目标:(1)、随心所欲的访问数据。直观、明显、简单、易用、切割、合并、下钻、上卷。(2)、一致的展现数据(相对于原来从多个系统中出来的报表不一致)。(3)、适应性、扩展性、可维护性。(4)、为领导决策提供支持。 3、数据仓库的组成。源数据-->数据准备区-->数据仓库(维度建模)-->数 -->展现。其中原系统到数据准备区属于ETL过程。数据仓库据聚集区(OLAP) 和数据聚集区本书称为数据展示。展现本书称为数据存取工具。 4、数据仓库应特别注意的几点特点:(1)、数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。(2)、数据仓库中必须包含详细的原子数据。(3)、必须采用共同的维度和事实表来建模。

5、数据仓库采用使用维度建模的好处:易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面:(1)、在现有的事实表中增加维度。 (2)、在事实表中增加事实。(3)、在维度表中增加属性。(第一章) 7、维度模型设计的四个步骤。(1)、选取业务(主题)。(2)、定于业务处理的粒度。(3)、选择维度。(4)、选择事实。 8、应优先为模型选择有原子性的信息，因为原子性的数据提供了最大限度的灵活性，可以接受任何可能形式的约束。(第二章) 9、数据仓库总线结构。实际上是一种增量建模方式，通过一致性维度来集成数据中心。数据总线矩阵:业务处理、公共维度。一级数据中心:衍生于单个基本源系统的数据中心，建议从一级数据中心开始建模，因为导致失败的主要风险是ETL。合并数据中心:合并多个位于不同源系统的一级数据中心。(第三章) 10、维度建模复查。考虑的问题:粒度，日期维度，退化维度，维度属性采用名称而不是编码，代理关键字，维度的多少。 11、维度建模常犯的错误:(1)、舍弃一致性维度和一致性事实表。(2)、事实表的粒度不采用原子型。(3)、基于报表来设计维度表。(4)、不使用代理关键字。 (5)、忽视维度的变化的需求。(6)、将体系与体系层次分解成多个维度。(7)、在维度表中为节省空间而限制使用详细的描述属性。(8)、在事实表中放置用于约束与分组操作的文本属性。(第十五章) 12、数据仓库成功的五个前提:(1)、拥有精明、强干的业务用户。用户应该对数据仓库具有独特的见解，坚信数据仓库项目具有实现的价值。(2)、机构必须存在建立数据仓库坚实而有说服力的业务动机。(3)、数据仓库的可用性。(4)、业务用户与IT人员之间的沟通。(5)、业务分析人员的分析文化，是基于图形、数据还是直觉、传闻和一时冲动。(第十六章) 二、维度表建模技巧

Excel Dashboards - 快速指南

Excel Dashboards - 快速指南 Excel仪表板 - 简介对于那些刚接触仪表板的人来说，最好首先了解仪表板。在本章中，您将了解仪表板的定义，如何获得其名称，如何在IT中受欢迎，关键指标，仪表板的好处，仪表板类型，仪表板数据和格式以及仪表板上的实时数据。在信息技术中，仪表板是一种易于阅读的，通常是单页的实时用户界面，显示组织或部门的关键性能指标的当前状态（快照）和历史趋势的图形表示，以实现即时和知情的决策一目了然。仪表板的名称来自汽车仪表板。在您的车辆的引擎盖下，可能有数百个过程影响您的车辆的性能。您的仪表板使用可视化功能总结这些事件，以便您安心操作您的车辆。以类似的方式，业务仪表板被用于容易地查看和/或监视组织的性能。数字仪表板的想法出现在20世纪70年代的决策支持系统的研究。业务仪表板最初是在20世纪80年代开发的，但由于数据刷新和处理的问题，他们被放在货架上。在20世纪90年代，信息时代加快步伐和数据仓库，在线分析处理（OLAP）使仪表板能够充分发挥作用。然而，仪表板的使用直到关键性能指标（KPI）的上升，以及Robert S. Kaplan和David P. Norton的平衡计分卡的引入才开始流行。今天，仪表板的使用形成决策的重要组成部分。

在当今的商业环境中，趋势是向大数据。从所有这些数据管理和提取真正的价值是现代企业成功的关键。设计良好的仪表板是一个了不起的信息管理工具。仪表板 - 定义 Stephen Few将仪表板定义为“实现一个或多个目标所需的最重要信息的可视化显示，这些目标完全在单个计算机屏幕上显示，因此可以一目了然”。在本术语中，仪表板可以被定义为数据可视化工具，其显示度量和关键性能指示符（KPI）的当前状态，简化复杂数据集以向用户一目了然地了解当前性能。仪表板在单个屏幕上合并和排列数字和指标。它们可以针对特定角色定制，并且显示部门或整个组织的度量。仪表板对于一次性视图可以是静态的，或者动态地显示屏幕后面的数据变化的合并结果。它们还可以被交互以在单个屏幕上显示大数据的各个段。仪表板的主要指标仪表板的核心在于监控所需的关键指标。因此，基于仪表板是针对整个组织还是针对诸如销售，财务，人力资源，生产等部门的组织，显示所需的关键度量不同。此外，仪表板的关键度量还取决于接收者（受众）的角色。例如，执行官（首席执行官，首席信息官等），运营经理，销售主管，销售经理等等。这是因为，仪表板的主要目标是使数据可视化的决策。

BI工具选型指南

BI工具选型指南 BI工具是BI项目的核心，选对工具，BI项目就成功了一半。面对市场上鱼龙混杂的BI工具，不少企业眼花缭乱，无从下手。其实，BI工具选型说简单也简单，根本的原则就是两个字：合适。不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI工具。采用技术太过前沿的BI工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。因此，在BI工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。从场景出发选择BI工具，必将带来不错的回报。 1.BI工具选型要素具体而言，关于BI工具选型要素，企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据，可以看到企业在选择BI工具时，最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷（69.10%的受访企业看重这一点）。而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出，工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。从下图来看，企业对于BI工具的功能与稳定性的关注，比例相近，是选型时考虑的第二大要素。而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。另外，近三分之一的企业（占比为31.2%）看重厂商所提供的服务支持和学习资源，说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。企业选择BI工具时的参考因素

数据仓库历史与现在发展状况

数据仓库一数据仓库简介随着处理信息量的不断加大，企业需要多角度处理海量信息并从中获取支持决策的信息，面向事务处理的操作型数据库就显得力不从心，面向主题集成大量数据的数据仓库技术产生。数据仓库因其面向主题性，集成性，稳定性和时变性，不仅在数据的集成，存储上效果好，在从操作系统提取信息和支持系统造作者的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识，以及先进的信息技术，使企业的信息利用更有价值。数据仓路按照特定的方法（ETL）从数据源中提取数据，以特定主题作维度利用特定的算法集成数据，给数据用户提供实时查询，最终集成有效信息供决策者使用。数据仓库是个过程而不是一个项目，是一个解决方案而不是一个产品。数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受，数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。二数据仓库历史 1.1981年NCR公司（national cash register corporation）为Wal mart 建立了第一个数据仓库，总容量超过101TB(十年的会计文档还不足1TB) 2.商务智能的瓶颈是从数据到知识的转换。1979年，一家以决策支持系统为已任、致力于构建单独的数据存储结构的公司Teradata诞生了。Tera，是万亿的意思，Teradata的命名表明了公司处理海量运营数据的决心。1983年，该公司利用并行处理技术为美国富国银行（Wells Fargo Bank）建立了第一个决策支持系统。这种先发优势令Teradata至今一直雄居数据行业的龙头榜首。 3. 1988年，为解决企业集成问题，IBM公司的研究员Barry Devlin和Paul Murphy创造性的提出了一个新的术语：数据仓库（Data Warehouse） 4.1992年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了《如何构建数据仓库》一书，第一次给出了数据仓库的清晰定义和操作性极强的指导意见，真正拉开了数据仓库得以大规模应用的序幕。 5.1993年，毕业于斯坦福计算机系的博士拉尔夫·金博尔，也出版了一本书：《数据仓库的工具》（The Data Warehouse Toolkit），他在书里认同了比尔·恩门对于数据仓库的定义，但却在具体的构建方法上和他分庭抗礼。最终拉尔夫金博尔尔由下而上，从部门到企业的数据仓库建立方式迎合人们从易到难的心理，得到了长足的发展。 6.1996年，加拿大的IDC（international date corporation）公司调查了62家实现数据仓库的欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益、进行数据仓库项目开发的公司在平均2.72年内的投资回报率为321%。 7．到如今，数据仓库已成为商务智能由数据到知识，由知识转化为利润的基础和核心技术。 8.在国内，因数据仓库的实施需要较多的投入，再加之需要足够的数据积累才能看到结果，不能很好的被企业普遍接受。对数据仓库的发展产生了一些负面影响。但实时的，多维的处理海量数据已成为信息时代企业发展所必须的工作。三主流数据仓库产品 IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实力的公司相继通过收购或研发的途径推出了自己的数据仓库解决方案。BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。根据各个公司提供的数据仓库工具的功能，可以将其分为3大类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决方案）、提供部分解决方案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决方案）和提供全面解决方案的产品（CA是目前的主要厂商）。

分享三款主流数据库及其特点

分享三款主流数据库及其特点 1.Oracle数据库 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。基本介绍： ORACLE数据库系统是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以分布式数据库为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S体系结构的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为分布式数据库它实现了分布式处理功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。Oracle数据库最新版本为Oracle Database12c。Oracle数据库12c引入了一个新的多承租方架构，使用该架构可轻松部署和管理数据库云。此外，一些创新特性可最大限度地提高资源使用率和灵活性，如Oracle Multitenant可快速整合多个数据库，而Automatic Data Optimization和Heat Map能以更高的密度压缩数据和对数据分层。这些独一无二的技术进步再加上在可用性、安全性和大数据支持方面的主要增强，使得Oracle数据库12c成为私有云和公有云部署的理想平台。

数据仓库建设方案

1.数据仓库概述经过多年IT的建设，信息对于XXX的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。在过去相当一段时间内，XXX业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏XXX全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML、EXCEL等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖XXX各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取XXX业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

2. 全域数据库总体架构边防一体化其他XML Excel Web 服务消息队列文本数据智能传感器虚拟传感器摄像头全域数据库总体架构全域数据库总体的层次，最下面是基础架构层，主要包括支撑这一架构运行的主机系统、存储备份系统、网络系统等内容。从下往上看，再上面是数据源层，既包括各个业务的关系型数据源、内容管理数据源也包括半结构化数据源比如XML 、EXCEL 等，也包括各个总队、支队的业务数据源。数据源层之上是“交换服务体系”，主要包括信息服务总线和服务总线两部分。信息服务总线主要实现数据层的信息整合和数据转换，而服务总线主要实现应用层的信息交换和整合。信息服务总线主要依托联邦、复制、清洗、转换等技术实现，其主要包括信息整合服务和清洗转换加载服务两部分。通过信息服务总线的信息整合服务（数据联邦、复制），可以透明、实时的访问分布在总队和支队的各个业务系统中的

数据仓库成功应用案例讨论

中国银行广东分行数据仓库成功应用案例信用卡业务是商业银行业务中非常重要的一部分，中国的商业银行开展信用卡业务已多年，相关数据积累相对完备且真实，信用卡业务的经营运作也已从简单的扩大规模、以量取胜阶段进入到成熟竞争、以质取胜阶段，各商业银行不断推出新的服务品种和花样繁多的增值服务，提高市场占有率并强化品牌意识以获得利润。中国加入WTO后，银行卡业务将在3至5年内对外资银行开放，而银行卡业务不依赖于分支机构的特点将使中国的商业银行信用卡业务面临更加严酷的竞争。信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。针对客户发现、客户提升、客户保持、市场细分、忠诚度、贡献度、个性化服务乃至个人信用风险等等一系列围绕客户关系的新问题，支持日常运作的信用卡生产系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策型用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统则是实现上述命题的必要可行手段。在这种情况下，中国银行广东分行引入了海波龙的Hyperion Intelligence，希望通过利用Hyperion Intelligence应用实现这样的目标:建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统，方便企业各级工作人员获取各类信息，实现对成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的支持，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标。成功典范中国银行广东省分行是国内金融界最早成功实施数据仓库应用解决方案的单位，其在1996年投产的省市两级金融管理信息系统(FMIS)因首次采用并成功实施先进的数据仓库/OLAP技术而荣获“八五”国家科技攻关重大成果奖，并成为目前业界反复引用的典型成功案例。在随后的数年中，中国银行广东省分行在决策支持/数据仓库应用研发方面的投入一直保持相当大的力度，陆续推出数项新的应用，应用领域也从最初的财务管理、资产负债指标监控等分析主题逐步延伸至目前的客户及消费行为分析、个人信用评估、授信风险监控、客户关系管理以及一对一个性化营销等分析主题。广东华际友天信息科技有限公司和中国银行广东省分行共同实施的信用卡分析系统采用了Hyperion和IBM在业界领先的数据仓库技术和工具，专门针对信用卡业务的商业智能应用。此系统的研制目的是为与信用卡业务有关各级管理人员、统计分析人员、风险监控人员，特别是业务发展人员提供灵活有效的实时数据分析/决策支持环境，使他们能够便捷地获得并分析客户特征信息、各交易要素信息以及市场统计信息，从而支持成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的实现。

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