数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)

一、上机目的及内容目的：1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。

内容：将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出购买自行车模式。

请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。

然后算法将使用决策树从中确定模式。

下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。

市场部将根据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息。

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模型及操作过程。

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（方框原理图或程序流程图）关联分析：关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。

时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。

分类：分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述，代表了这类数据的整体信息，既该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。

三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）1台PC及Microsoft SQL Server套件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)创建 Analysis Services 项目1.打开 Business Intelligence Development Studio。

2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。

3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。

4.在“名称”框中，将新项目命名为 AdventureWorks。

5.单击“确定”。

更改存储数据挖掘对象的实例1.在 Business Intelligence Development Studio 的“项目”菜单中，选择“属性”。

《数据仓库和数据挖掘》实验教学大纲课程编号：11241341课程类别：必修课适用层次：本科适用专业：工商管理学院工商管理专业适用学期：第6学期课程总学时：64实验学时：20开设实验项目数：5考核方式：考试一、实验教学目的及要求数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代，90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新的千年继续繁荣。

数据仓库与数据挖掘是一个多学科领域，从多个学科汲取营养。

这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高信能计算和数据可视化。

本课程作为工商管理学院工商管理专业的专业选修课程，以数据仓库与数据挖掘的基本概念和基本方法为主要内容，以方法的应用为主线，系统叙述数据仓库和数据挖掘的有关概念和基础知识，使学生尽快掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念，基本方法和应用背景。

通过实验教学环节，对学生进行实践技能和科学研究方法的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心基础技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。

同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。

三、实验考核方式与标准1.实验报告实验报告的内容包括：实验目的、实验题目、实验内容、程序代码、程序运行的数据及程序运行结果。

2.考核方式实验课考核成绩按照出勤情况、上机情况和书写实验报告的情况给出成绩：优、良、中、及格、不及格等五级成绩，实验课成绩占课程总成绩的比例10%。

为了使学生能够重视实验课的教学，完善实验报告的批改工作，特制定批改实验报告具体标准如下：成绩的给定以学生的学习态度，实验的效果，报告的内容来定。

优：按时参加实验课，能够认真地全部完成教师布置的任务，并能积极主动地提出问题、思考问题，认真书写实验报告。

良：按时参加实验课，能够认真地全部完成教师布置的任务，认真书写实验报告。

数据仓库中的多维数据挖掘与分析方法研究近年来，随着信息技术的快速发展，数据规模呈指数级增长。

面对海量的数据，如何从中发现有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。

数据挖掘技术作为一种从大规模数据中自动发现隐藏模式、关联规则和趋势的方法，成为了解决这一问题的有效手段。

而在数据仓库中进行多维数据挖掘与分析，更是利用数据挖掘技术的重要应用之一。

数据仓库是一个用于集成和存储大量来自不同数据源的数据的数据库系统。

它通常包括一个或多个关系数据库管理系统（RDBMS）以及一组面向分析的工具和技术，用于有效地组织、管理和分析数据。

数据仓库中的数据以多维方式组织，即通过构建多维数据模型来表示和分析数据。

多维数据模型是以事实和维度为基础的模型，事实是描述业务过程的数值数据，维度是描述事实所处的环境的属性。

通过将数据以多维方式组织，我们可以更加方便地进行复杂的数据分析和查询。

在数据仓库中进行多维数据挖掘和分析，主要包括以下几个方面的方法和技术。

首先，是多维数据建模。

多维数据建模是指将数据按照事实和维度进行组织和表示的过程。

多维数据模型通常采用星型或雪花型结构，其中一个中心表表示事实表，周围的表表示维度表。

事实表包含了各种业务过程的数值数据，维度表包含了描述事实所处环境的属性。

通过多维数据建模，我们可以将复杂的业务过程和关联的属性进行有效地表示和分析。

其次，是多维数据存储和索引技术。

由于数据仓库中的数据规模较大，传统的关系数据库存储和索引技术往往无法满足高效地查询和分析需求。

因此，数据仓库中通常采用一些特殊的存储和索引技术来提升性能。

例如，基于列存储的数据仓库系统将数据按列进行存储，而不是按行，从而提高了查询效率。

此外，数据仓库中还可以使用多维索引来加速多维数据查询，例如B树、R 树等索引结构。

再次，是多维数据查询和分析技术。

数据仓库中的多维数据主要用于复杂的查询和分析，如OLAP（联机分析处理）查询、数据切割、数据切块、数据钻取等。

数据仓库与数据挖掘实验指导书实验一数据仓库的建立一、实验目的理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；掌握典型数据仓库系统的工作原理以及应用方法；掌握基于Analysis Service建立数据仓库和多维数据集的方法。

二、实验内容以Analysis Service为系统平台创建数据仓库，并创建多维数据集。

三、实验步骤1．启动Analysis Service2．建立系统数据源连接(1) “控制面板”，然后双击“管理工具”，再双击“数据源(ODBC)”。

(2) 在“系统DSN”选项卡上单击“添加”按钮。

(3) 选择“Microsoft Access 驱动程序(*.mdb)”，然后单击“完成”按钮。

(4) 在“数据源名”框中，输入“mySysDsn”，然后在“数据库”下，单击“选择”。

(5) 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3．建立数据仓库⑪如何建立数据库结构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“myWarehouse”，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“myWarehouse”数据库。

⑫建立数据源在Analysis Manager 树窗格中，右击“myWarehouse”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令。

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”。

数据仓库与数据挖掘实验报告题目Glass（玻璃）数据集分析院系姓名学号专业班级科目数据仓库与数据挖掘任课老师目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)1.数据预处理方法（缺失值处理） (1)2.数据可视化 (1)3.分类算法测试及比较 (1)三、实验步骤 (1)1.Weka平台搭建及收集该数据集 (1)2.加载 Glass（玻璃）数据集 (1)3.数据预处理 (2)4.数据可视化 (4)5.分类算法 (5)四、实验总结 (9)一、实验目的1.使用Weka数据预处理方法，对缺失值数据进行处理。

缺失值会使数据挖掘混乱，分析可能会得到错误结论，所以在数据挖掘前最好进行缺失值数据进行处理。

2.使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试，应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。

3.学习与了解Weka平台的基本功能与使用方法。

二、实验内容1.数据预处理方法（缺失值处理）2.数据可视化3.分类算法测试及比较三、实验步骤1.Weka平台搭建及收集该数据集2.加载 Glass（玻璃）数据集（1）Glass（玻璃）数据集预处理界面如图2.1所示：（2）Glass（玻璃）数据属性含义如表2.1所示:表2.1 Glass（玻璃）数据属性含义3.数据预处理（1）Glass（玻璃）数据预处理前数据如图3.1所示：（2）使用缺失值处理函数：weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues。

Glass（玻璃）数据预处理后数据如图3.2所示：图3.2 Glass（玻璃）数据预处理后数据图示4.数据可视化Glass（玻璃）数据可视化如图4.1所示：图4.1 Glass（玻璃）数据可视化图示5.分类算法（1）KNN算法：一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。

KNN算法如图5.1所示：图5.1 KNN算法图示①元素分析结果如表5.1所示：表5.1 元素分析结果②类型分析结果：准确率为70.5607%，其中214个实例数据有151个正确分类，63个错误分类。

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。

数据仓库与数据挖掘实验报告引言数据仓库与数据挖掘是当代信息技术领域中的热门研究方向，其在各行各业都有广泛的应用。

本实验报告旨在探讨数据仓库与数据挖掘的相关概念、技术、方法和应用，并通过实验案例来具体说明其在实践中的具体应用效果。

数据仓库定义数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策和分析的需要。

构建数据仓库的步骤1.需求分析：明确决策支持需求，明确数据仓库的目标和范围。

2.数据源选择：确定需要整合的数据源。

3.数据提取和清洗：从数据源中提取数据并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。

4.数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合和组织，形成一致的数据结构和语义。

5.数据存储和管理：选择合适的数据库管理系统来存储和管理数据仓库中的数据。

6.数据查询和分析：通过数据仓库查询和分析工具进行复杂的查询和分析操作。

7.数据维护和演化：随着业务需求的变化，对数据仓库进行维护和演化。

数据挖掘定义数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏在其中的可用信息、知识和模式的过程。

数据挖掘的过程1.数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成和规范化等预处理操作。

2.特征选择：从大量特征中选择与目标相关性较高的特征，以降低维度和提高模型效果。

3.模型选择：根据问题的性质和要求选择合适的数据挖掘模型，如分类、聚类、关联规则等。

4.模型构建：使用选择的模型对预处理后的数据进行训练和构建模型。

5.模型评估：通过评估指标和方法对构建的模型进行评估，评估模型的准确性和可靠性。

6.模型应用：将构建好的模型应用于新数据，进行预测、分类、聚类等指定任务。

7.模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的表现和准确性。

数据仓库与数据挖掘的应用客户关系管理1.数据仓库用于存储和管理客户的基本信息、交易记录等，并进行数据分析，实现客户细分、精准营销等。

2.数据挖掘用于挖掘客户的购买模式、偏好和行为特征，为企业提供个性化推荐和定制化服务。

数据仓库多维数据组织与分析数据仓库在现代企业业务管理中扮演着极其重要的角色。

它是一个专门用于存储、管理和分析组织中的大量数据的系统。

数据仓库的设计和组织需要考虑到不同层次的需求，尤其是多维数据组织和分析。

多维数据组织是数据仓库中的一项关键工作。

在传统的关系数据库中，数据是以二维表的形式进行组织的，这种结构只适用于简单的查询和报表。

然而，在管理大量数据的情况下，传统的关系数据库结构不再适用。

多维数据组织通过使用多维模型来改变数据的存储方式。

多维模型是一种以多个维度为基础的数据组织方式，其中每个维度可以包含多个层次。

这种组织方式可以更好地满足对数据进行复杂查询和分析的需求。

在多维数据组织中，一个数据仓库可以包含多个维度。

维度是分析数据的角度，可以是时间、地点、产品等。

每个维度可以有多个层次，例如时间维度可以包含年、季度、月份等层次。

通过定义维度和层次，可以将数据组织成一个多维的数据立方体。

在多维数据组织中，数据立方体是一个重要概念。

数据立方体可以看作是一个多维的数据表，其中每个维度的每个层次都对应一个列。

数据立方体可以包含数千万行数据，并且可以在几秒钟内进行快速查询和分析。

数据仓库中的多维数据组织可以通过使用OLAP（在线分析处理）技术实现。

OLAP技术提供了多维数据操作和分析的功能，包括切片、切块、旋转等。

通过使用OLAP技术，用户可以从不同的角度对数据进行分析，并且可以进行更深入的挖掘和探索。

多维数据组织和分析对于企业决策和业务管理具有重要意义。

通过对多维数据进行分析，企业可以发现数据中的模式和趋势，进行业务优化和决策支持。

例如，一个零售企业可以通过分析销售数据的多维视图来确定最受欢迎的产品和销售地点，进而优化产品定价和库存管理。

数据仓库与数据挖掘实验报告一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的两个方向，它们的应用范围广泛，可以用于企业管理、市场分析、科学研究等方面。

本实验旨在通过学习和实践，深入了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并利用相应工具进行实际操作。

二、数据仓库实验1. 数据仓库概念及特点数据仓库（Data Warehouse）是指将各种不同来源的数据进行整合、清洗、转换后存储到一个统一的集合中，以便于进行查询和分析。

其主要特点包括：- 面向主题：即按照某个主题或业务领域来组织数据。

- 集成性：将来自不同系统和部门的数据整合到一个统一的存储介质中。

- 非易失性：即一旦存储到数据仓库中，就不能轻易删除或修改。

- 时间性：即记录历史信息，以便于进行趋势分析。

2. 数据仓库建模在建立一个完整的数据仓库之前，需要对其进行建模。

常见的建模方法包括星型模型和雪花模型。

其中星型模型是最常用的一种建模方法，其特点是以一个中心事实表为核心，围绕着它建立多个维度表。

而雪花模型则是在星型模型的基础上进一步拆分出多个层级的维度表。

3. 数据仓库实战在本次实验中，我们使用了SQL Server Management Studio （SSMS）这一数据库管理工具来创建和管理数据仓库。

首先我们需要创建一个数据库，并在其中创建一个事实表和多个维度表。

然后将各种不同来源的数据导入到相应的表中，并进行必要的清洗和转换操作。

最后，我们可以通过SQL查询语句来查询和分析数据。

三、数据挖掘实验1. 数据挖掘概念及过程数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，并将其应用于决策支持、预测分析等方面。

其主要过程包括：- 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

- 特征选择：根据业务需求选择最有价值的特征变量。

- 模型构建：根据所选特征变量构建相应的分类或回归模型。

- 模型评估：对所构建模型进行评估，确定其准确性和可靠性。

数据仓库与数据挖掘实验报告二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。

具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。

2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。

根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。

3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。

通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。

4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。

三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。

2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。

3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。

4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。

此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。

四、实验总结与展望本实验通过数据仓库与数据挖掘的实践，掌握了数据仓库建设和数据挖掘的基本方法和流程，并成功应用于电商平台的数据分析。