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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。
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。
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。
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”。
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。
实验一使用EXCEL中辅助决策工具进行物流预测与企业经营决策分析一、实验目的：（1）通过本实验掌握物流预测与确定型决策的原理和工作步骤。
（2）熟练运用 Excel 对物流需求进行预测与企业经营决策分析。
（3）培养运用常用信息工具解决物流管理中遇到的实际问题的能力。
二、实验内容：表一列出了某物流配送中心过去 15 个月的产品出货量，要求用 Excel 对第16月出货量进行预测。
第一步：建立模型设d1+、d1-为目标 1 的偏差情况,依此类推，总时间方面，每提前1 钟奖励2元，延误1分钟则惩罚5元。
5d1+ -2d1- ；总费用方面，每降低1元成本奖励1元，超过1元则惩罚1元。
d2+-d2-；总质量方面，每提高一个质量等级奖励1元，降低一个质量等级则惩罚2元，-d3++2d3-；则根据案例分析可得目标函数为minZ=5d1+ -2d1- +d2+-d2--d3++2d3-那么这个约束条件包括质量约束、成本约束、时间约束以及平衡约束。
第二步，建立工作表，并输入相关数据，横向为集货、分货、拣货及配装四项，纵向包括一般时间、最小时间、成本、质量、单位成本、单位质量、质量权重、成本约束、质量约束，单位成本和单位质量未知，如何求得？单位成本=成本/一般时间单位质量=（质量-质量约束）/（一般时间-最小时间）横向填充即可得到每个环节的单位成本和单位质量。
建立规划模型，横向仍为集货、分货、拣货、配装及实现值五项，纵向为时间目标、成本目标、质量目标，集货环节的成本目标为其对应的时间目标与单位成本之积，其他环节依次类推，质量目标为其对应的时间目标与单位质量的乘积，其他环节依此类推。
时间目标的实现值为四个环节时间目标之和，成本目标实现值也是四个环节之和，质量目标的实现值为各环节质量权重与各环节质量目标的乘积之和。
建立规划模型，横向为目标值、正偏差、负偏差、平衡值、约束、目标值，总时间在 T= 100 分钟内，总费用限制在C=700元内，总质量要求达到Q=5，于是目标值下方的约束值分别为100、700、5，时间目标的平衡值为实现值-正偏差+负偏差，成本目标、质量目标依此类推。
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”。
