构建基于FoodMart数据库的数据仓库建立与OLAP(实验一)

实验报告一、实验目的利用oracle 10g数据库和OLAP分析工具对数据仓库中的大量数据进行分析，经过对大量数据的分析总结，从分析的结果中得出这些大量数据中隐含的对企业或个人有用的知识和信息，这些知识有助于企业管理者对企业的发展做出有利的决策。

二、实验原理1）原理概述要想得到对决策者有用的知识和信息，必须是建立在对大量数据分析的基础上。

而这些数据是保存在基于数据分析的数据仓库中，数据仓库内保存了企业最近几年销售或和销售有关的大量数据。

利用对大量数据进行分析的OLAP工具，对数据仓库中的数据从企业关心的某个角度进行分析，就可以得出有用的知识，辅助决策者做计划。

对数据分析需要多维的数据信息，而我们目前用的都是二维的关系数据库，所以我们必须将多维的数据信息保存在二维的数据库中。

要达到这个目的，我们首先在关系数据库中建立两种表即维表和事实表，维表中记录了多维数据在每个维度的信息，事实表中记录了多维数据在交叉点处的具体取值。

我们主要看的就是事实表中那些关键的数据。

本实验涉及的一些术语：维：是我们观察某个问题的角度。

如我们可以从时间维，地理维，客户维等角度看数据。

层次：是对维的进一步细化。

如时间维可以划分为年月日等层次。

维的成员：就是某个维的具体取值。

2）分析数据的软件环境oracle 10g数据库：提供数据存储的地方。

oracle客户端：建立数据表和进行数据分析。

三、实验步骤1）启动oracle 10g数据库。

在系统的服务管理工具中手动启动，或系统开机自动加载。

2）设计所分析问题的数据结构和在数据库中建立的维表和事实表。

本实验中主要是对某公司产品的销售和盈利情况做数据分析。

我们从时间维，地理维，客户维，产品维四个角度对某公司的产品销售量和盈利情况分析，分别对应的维表名为W_TIME , W_POS ,W_CLIENT, W_PRODUCT，然后建立事实表，对应的表名为W_SALE，这五个表的结构如下图所示：图1客户维的数据表结构图2 地理维的数据结构图3 产品维的数据结构图4 时间维的数据结构图5 销售情况的事实表结构在数据库中建立这五个表后就可以在表中存放企业的业务数据，本实验中的数据如下：图6 客户维表中的数据图7 地理维表中的数据图8 产品维表中的数据图9 时间维表中的数据结构图10 销售事实表中的数据3）在数据库中建立了事实表和维表就意味着我们已经将多维的数据存储到二维的关系数据库中了。

数据仓库的构建与OLAP分析在当今信息爆炸的时代，企业和组织需要处理庞大的数据量，并从中获取有价值的信息和洞察力。

为了实现高效的数据管理和分析，数据仓库的构建和OLAP（联机分析处理）已经成为了重要的技术手段。

本文将介绍数据仓库的构建过程以及OLAP在数据仓库中的应用。

1. 数据仓库的构建1.1 数据仓库的概念数据仓库是指将来自各种数据源的、按照一定规则加工处理后储存在一个统一、集成的数据存储区域中的数据集合。

它是用于支持决策分析和业务智能的基础设施。

1.2 数据仓库的架构数据仓库的架构通常包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载等环节。

首先，从各种数据源中提取数据，并进行初步的清洗工作，如去除重复数据和处理缺失值。

然后，对提取的数据进行转换和整合，以满足数据仓库的数据模型和规范。

最后，将经过处理的数据加载到数据仓库中。

1.3 数据仓库的设计原则在进行数据仓库的设计时，需要考虑以下原则：- 数据整合性：确保不同数据源的数据能够正确地整合到数据仓库中。

- 数据一致性：保证数据在不同时间点和不同维度上的一致性。

- 查询性能：设计合理的数据存储结构，以提供高效的查询性能。

- 数据安全性：对敏感数据进行保护，并设置适当的权限控制。

2. OLAP分析2.1 OLAP的概念OLAP（联机分析处理）是一种面向数据仓库的多维、高度交互式、快速的数据分析和查询技术。

它通过提供灵活的维度分析和聚集计算功能，帮助用户更好地理解和分析数据。

2.2 OLAP的基本操作OLAP的基本操作包括切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Rotate）和透视（Pivot）等。

切片操作可以在一个或多个维度上对数据进行过滤。

切块操作可以从数据集中选择特定的维度和数据进行分析。

钻取操作可在数据的不同层次之间进行导航。

旋转操作可以改变数据的展示方式，以得到更直观的分析结果。

透视操作可以对数据进行领域间的转换和分析，提供全新的视角。

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。

实验一OLAP分析技术一、实验目的通过实验理解商务智能中的OLAP分析技术原理，通过设计掌握从业务数据库进行OLAP的使用方法。

二、实验内容1.熟悉OLAP工具的使用环境；2.掌握OLAP工具的操作方法。

三、实验步骤1.建立系统数据源连接在控制面板/管理工具/数据源 (ODBC)建立指向“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples\FoodMart 2000.mdb”的系统DSN。

2.启动 Analysis Manager3.建立数据库和数据源4.建立多维数据集5.编辑多维数据集6.设计存储和处理多维数据集7.浏览多维数据集数据1).在 Analysis Manager 树窗格中，右击“Sales”多维数据集，然后单击“浏览数据”命令。

2).出现多维数据集浏览器，如下图所示。

显示由多维数据集的一个维度和度量值组成的网格。

其它四个维度显示在浏览器的上方。

3)可以把浏览器的上方维度拖动到网格的中间替换网格中的维度4)通过展开“所有Time”和“1998”节点，然后单击“Quarter 1”，可以对网格中的数据进行筛选，使筛选出的数据为仅反映该季度情况的数字。

5) 双击网格中的‘＋’，可以深化数据。

6)完成后，单击“关闭”按钮关闭多维数据集浏览器。

实验二使用 Microsoft 聚集创建 OLAP 数据挖掘模型一、实验目的建立Microsoft 聚集数据挖掘模型。

二、实验内容（1）创建创建将客户群划分为逻辑段的数据挖掘模型（2）读取包含在各个聚集（客户段）中的信息三、实验步骤1.在Analysis Manager 树窗格中展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，然后单击“新建挖掘模型”命令。

2.在挖掘模型向导的“选择数据挖掘技术”步骤中，在“技术”框中单击“Microsoft 聚集”。

单击“下一步”按钮。

3.在“选择事例”步骤中的“维度”框中，选择“Customer”。

数据仓库系统的实现与使⽤（含OLAP重点讲解）阅读⽬录前⾔重点讲解了数据仓库建模，它是数据仓库开发中最核⼼的部分。

然⽽完整的数据仓库系统还会涉及其他⼀些组件的开发，其中最主要的是ETL⼯程，在线分析处理⼯具(OLAP)和商务智能(BI)应⽤等。

本⽂将对这些⽅⾯做⼀个总体性的介绍(尤其是OLAP)，旨在让读者对数据仓库的认识提升到⼀个全局性的⾼度。

创建数据仓库数据仓库的创建⽅法和数据库类似，也是通过编写DDL语句来实现。

在过去，数据仓库系统⼤都建⽴在RDBMS上，因为维度建模其实也可以看做是关系建模的⼀种。

但如今随着开源分布式数据仓库⼯具如Hadoop Hive，Spark SQL的兴起，开发⼈员往往将建模和实现分离。

使⽤专门的建模软件进⾏ER建模、关系建模、维度建模，⽽具体实现则在Hive/Spark SQL下进⾏。

没办法，谁让这些开源⼯具没有提供⾃带的可视化建模插件呢:-(。

话说现在的开源分布式⼯具都是"散兵作战"，完成⼀个⼤的项⽬要组合N个⼯具，没有⼀个统⼀的开发平台。

还有就是可视化效果⽐较差，界⾯很难看或者没有界⾯。

个⼈建议在资⾦⾜够的情况下尽量使⽤商⽤⼤数据平台来开发，虽然这些商⽤产品⼴告打得多少有点夸张，但是它们的易⽤性做的是真好。

这⾥笔者推荐阿⾥云的数加平台，附链接：。

ETL：抽取、转换、加载在本系列中，曾⼤致介绍了该环节，它很可能是数据仓库开发中最耗时的阶段。

本⽂将详细对这个环节进⾏讲解。

ETL⼯作的实质就是从各个数据源提取数据，对数据进⾏转换，并最终加载填充数据到数据仓库维度建模后的表中。

只有当这些维度/事实表被填充好，ETL⼯作才算完成。

接下来分别对抽取，转换，加载这三个环节进⾏讲解：1. 抽取(Extract)数据仓库是⾯向分析的，⽽操作型数据库是⾯向应⽤的。

显然，并不是所有⽤于⽀撑业务系统的数据都有拿来分析的必要。

因此，该阶段主要是根据数据仓库主题、主题域确定需要从应⽤数据库中提取的数。

数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘应用实践在当今信息化的时代，数据成为了企业运营和决策的重要依据。

为了更好地管理和利用数据，数据仓库的建设成为了各大企业的重要任务之一。

数据仓库中的OLAP技术和数据挖掘技术则成为了企业数据分析和决策支持的重要工具。

本文将从数据仓库中OLAP技术的基本概念和应用、数据挖掘的基本概念和技术以及数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘的应用实践这三个方面进行探讨，以帮助读者更好地理解数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘的应用实践。

一、数据仓库中的OLAP技术的基本概念和应用1.数据仓库中OLAP技术的基本概念OLAP（On-Line Analytical Processing）是一种用于多维数据分析的技术。

通过对数据进行多维分析，OLAP技术能够帮助企业更好地理解数据，发现数据之间的关联关系和规律。

OLAP技术可以帮助企业进行数据切片、数据切块、数据旋转和数据钻取等操作，以实现对数据的全方位、多角度的分析。

在数据仓库中，OLAP技术通常被用于决策支持系统。

数据仓库中的数据多为历史数据，而决策支持系统需要对历史数据进行分析和挖掘，以帮助企业领导层进行决策。

OLAP技术能够帮助企业领导层对数据进行直观、快速的分析，从而更好地理解企业的运营和发展状况，为决策提供更科学、更准确的依据。

2.数据仓库中OLAP技术的应用在数据仓库中，OLAP技术通常被应用于数据分析、报表生成和数据可视化等方面。

通过OLAP技术，企业可以实现对数据的灵活、多维分析，帮助企业更好地理解数据，发现数据之间的规律和关联关系，从而为企业的决策提供更有力的支持。

数据仓库中OLAP技术的应用主要包括以下几个方面：（1）数据分析：数据仓库中的数据通常包含大量的历史数据，企业需要对这些数据进行深入的分析，以发现数据之间的关联关系和规律。

通过OLAP技术，企业可以实现对数据的多维分析，帮助企业更好地理解数据，为企业的决策提供更科学、更准确的依据。

基于XML Schema的粮食仓储系统数据接口设计一、背景随着粮食企业信息化的不断发展，各企业根据自身在不同阶段的需求建设了不同的子系统，因为没有总体和全局的考虑，各个粮食子系统之间难以进行通讯，数据无法共享。

粮食数据接口的定义和结构的规范有利于粮食企业信息系统数据格式的规范和统一，也有利于提高粮食物流系统的灵活性和适应能力。

粮食仓储系统数据接口是为保证，粮食仓储业务内部、仓储业务与其他的粮食业务系统之间进行数据传输时，所定义的统一规范的数据格式适用于粮食业务过程中数据共享与转换的要求。

二、XML Schema相关知识XML Schema是一种描述信息结构的模型。

Schema提供了一套完整的機制来定义XML 文档中的语法格式，Schema 利用元素的内容和属性来定义XML 文档的整体结构，使XML文档的结构一目了然。

三、粮食仓储业务数据接口的信息结构本文结合粮食仓储信息系统业务需求，设计粮食仓储业务信息系统所使用的信息数据报文主要有：基础数据信息、计划安排信息、出入库信息、库存信息等。

（1）基础信息：客户信息、粮食基础信息、粮库信息等。

基础信息初始时通过标准接口采集一次，以后只采集发生变动的数据。

（2）计划信息：粮食出入库作业时，计划部门所下发的计划安排表。

（3）入库信息：粮食到货入库时，产生的入库单据等。

（4）库存信息：粮食在粮库仓储作业过程中产生的相关信息。

（5）出库信息：粮食出库时，产生的仓库出库单据等信息。

为保证粮食仓储业务内部、仓储业务与其他的粮食业务系统之间进行数据传输时，传输数据采用的XML格式统一规范。

四、基于XML Schema的数据接口设计下面以出入库数据接口为例，详细介绍基于XML Schema的粮食系统数据接口定义。

1.信息结构设计按照从上至下的原则，分层建立起相关的数据模型。

下图描述了出入库单据的结构设计，包括编号、仓号、类型、计划安排单号、购（售）粮单位、运输工具、车船号监管员、保管员、制单日期以及出入库的相关粮食信息，其中粮食信息为XML Schema的复杂数据类型。

OLAP与数据仓库设计实验报告模板姓名周靖峰李卓专业大数据学号21651009 21651014实验日期2016.10.11实验简要说明本次试验主要是进行数据仓库的简要设计教师评分实验目的本次试验的目的是能够根据所提供的样例数据库设计数据仓库，熟悉构建数据仓库的星型模型。

实验环境本次试验除了需要一台计算机，具体要求如下：操作系统：不限，可以使windows也可以是Linux。

内存：建议大于512M。

硬盘：30G及其以上。

对于数据库方面提供相应的样例数据库。

具体如下：1）采用数据库——mysql2）采用MySQL提供的样例数据库——employees。

可以参见：/doc/index-other.html或者《employee样例数据库说明.pdf》如下图：数据库的下载和安装需要自己手动到该网站进行下载，试验中不提供数据库的安装脚本和数据。

试验任务根据样例数据库的ER图：我们提出以下基本需求：1）公司每个员工每月的薪资分别是多少？2）哪些部门每个月开出的薪资比较高？3）哪种职称的每月得到的薪资比较高？其他的需求可以自己补充。

根据上述简单需求建立星型模型。

实验步骤1、安装mysql，并将mysql的bin目录加到PA TH环境变量中2、访问https:///test-db/，下载employees-db-full压缩包，解压该压缩包，然后用命令行进入解压后的路径，输入命令mysql -u root -p -t < employees.sql，再输入密码，完成数据导入3、安装navicat，然后用navicat连接数据库，点击查看->ER图表，显示ER图4、观察表结构，根据需求建立星型模型实验结果星型模型如下：实验总结本次实验让我们对于数据仓库中的事实表与维度表了解的更加清楚。

通过对已给的数据库结构进行了分析，进而得出了数据库中各个表的结构关系，进而确定事实表中的外键与维度表中的主键。

这个研究与学习的过程让我们更好地理解了星型模型。

基于数据仓库及OLAP技术的生鲜配送决策平台我国的城市化步伐正在稳步向前迈进,都市居民在食品方面对生鲜产品的需求量也在不断增加。

随着互联网的发展,越来越多的都市居民倾向于在网上采购生鲜产品。

而受限于传统物流模式及生鲜产品的特殊性,如何保证时效及生鲜产品的品质是影响生鲜配送行业发展的关键。

大多数盈利不高的生鲜销售公司往往是对顾客需求偏好的把握度不高,从而导致经营状况不佳。

在缺乏科学管理的中小型公司,这种问题尤为严重。

解决以上问题的关键在于了解各区域客户对产品的需求量多少和偏好性,有依据地在各地建立仓库和配送站,并优化运输配送活动,逐步提高生鲜产品配送决策的及时性和准确性。

而决策的及时性和准确性需要基于对大量历史数据的整理和分析,从中抽取有益的结论,使得决策行为更为规范,以往传统的数据库显然无法做到这点。

因此,我们需要改变对数据的利用方式,以数据仓库的形式对历史数据进行存储加工,并利用OLAP技术从多个角度对数据进行决策分析,构建一个面向中小型公司的生鲜配送决策平台,主要面向公司管理人员,辅助其制定决策及规划方案,使得整个流程变得更为科学精确。

本文首先对公司各部门的需求进行分析,明确平台建设目标;其次依据数据仓库的设计过程完成主题选定、粒度划分、维度建模及缓慢变更维的设计;再次选用合适的ETL工具,完成数据的整合操作;最后通过联机分析处理技术,对整合的数据进行分析处理。

在此基础上完成生鲜配送决策平台的构建,对数据进行多维度的分析,以数据报表和图形的方式进行数据展示,并实现图表的导出和打印功能,使决策人员及生鲜企业高层对数据有一个清晰的认知,了解当前的市场需求,最终实现辅助决策的目的。

本文结尾对平台进行了功能测试,通过合适的测试用例验证了系统的可用性,保证了系统功能的完整性和可靠性。

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2015 — 2016 学年第 1 学期）课程名称：数据库仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼234 2015年11月12日年级、专业、班计科122 学号 2 姓名邹华宇成绩实验项目名称实验一数据仓库的构建指导教师周海河教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□教师签名：年月日一、实验目的、内容与要求目的：1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法；3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。

内容：以SQL Server为系统平台，设计、建立数据库，并以此为基础创建数据仓库。

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项目，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并绘出模拟实验案例的数据仓库模型。

实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图）数据库（DataBase，DB）是长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。

DB 能为各种用户共享，具有较小的冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。

构成的三要素是数据结构、数据操作、约束性条件。

数据仓库是在原有关系型数据库基础上发展形成的，但不同于数据库系统的组织结构形式，它从原有的业务数据库中获得的数据形成当前基本数据层，经过综合后形成轻度综合数据层，轻度综合数据再经过综合后形成高度综合数据层。

数据仓库结构包括当前基本数据（current detail data）、历史基本数据（older detail data）、轻度综合数据（lightly summarized data）、高度综合数据（highly summarized data）和元数据（meta data）。