数据仓库1实验报告

数据仓库实习报告毕业实习期间，我在⼀家⼩公司做⼀个关于数据仓库的⼩项⽬，虽然以前没有学过这⽅⾯的理论，更没有开发过类似的项⽬，不过在上司的帮助下，⾃⼰的努⼒更好项⽬做的也差不多了，感觉在这⽅⾯也有了⾃⼰的认识，下⾯我就⾃⼰对这⽅⾯学习到的⼀些东西给⼤家分享⼀下：⼀、导读部分：说起数据仓库，可能很多同学⾸先就会想到数据库，毕竟就错了⼀个字，但是就是这⼀个字使这⼆者差异很⼤：传统的数据库技术是以单⼀的数据资源，即数据库为中⼼，进⾏事务处理、批处理等各种数据处理⼯作，主要是操作型处理，操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的⽇常操作，通常是对⼀个或⼀组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应⽤服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性。

⽽数据仓库则是⾯向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，⽤以⽀持经营管理中的决策制定过程，主要⽤于分析型处理(也叫信息型处理) 分析型处理则⽤于管理⼈员的决策分析，经常要访问⼤量的历史数据。

这只是数据库与数据仓库的⼀个概念性的⼤致区别，可见⼆者差别之⼤，另外它们在我们编程⼈员最关⼼的建⽴与操作各⽅⾯也差别很⼤，因此如果你没有这⽅⾯的知识想只凭借数据库发⾯的知识来开发数据仓库的产品是很不可能的，这就要求你要从数据仓库最基础的知识学起。

⼆、数据仓库的基础知识：1.数据仓库概念始于上世纪80年代中期，⾸次出现是在被誉为“数据仓库之⽗”WilliamH．Inmon的《建⽴数据仓库》⼀书中。

随着⼈们对⼤型数据系统研究、管理、维护等⽅⾯的深刻识认和不断完善，在总结、丰富、集中多⾏企业信息的经验之后，为数据仓库给出了更为精确的定义，即“数据仓库是在企业管理和决策中⾯向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。

数据仓库并没有严格的数据理论基础，也没有成熟的基本模式，且更偏向于⼯程，具有强烈的⼯程性。

通常按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本⽅⾯。

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。

数据库实验报告（通用3篇）数据库试验报告篇1一、实训时间：20_年5月13日至5月24日二、实训地点：三、实训目的与意义：1，这次实习可以使我们在课本上学到的学问用于实践增加了我对电脑技巧的一些认知。

2，通过这次实习也可以让我体验到上班族的生活为我将来毕业后找工作打下了基础。

3，并且这次实习可以非常好的关心我完成将来的毕业论文。

四、实训感悟：还依旧记得来的第一天对这里很茫然，不知道实习要做些什么。

然后经过老师的急躁讲解，熟悉了自己实习要做些什么，得到了许多心理熟悉，对许多问题都有了一些更深的了解。

同时，我熟识了河北玛世电子商务有限公司，总部位于国家命名的“中国丝网之乡”、“中国丝网产业基地”、中国丝网产销基地“、”中国丝网出口基地“—河北省安平县。

使我们队公司有了更进一步的了解实习，就是在实践中学习。

经过这半个月的实习训练，我了解到自己所学的如何在实践中运用。

当然学的更多的是如何在更新网站内容和添加商品，每天不厌其烦的更新添加，观察自己的胜利更多的是兴奋。

还有发布了一些关于公司产品的博客，比如新浪，网易。

而后又尝试在百度知道上提问与回答，在回答问题的过程中，通过网站搜寻相关内容来回答各种丝网问题，通过百度知道这个平台，我对公司又了更一步的了解。

经过半个月的实训我学到了许多之前没有学过没有接触到的东西，熟悉到自己的不足，需要更加努力，才能尽快的学会在社会上生活，敢于面对社会的压力，使自己可以在社会上成长进展。

数据库试验报告篇2由于平常接触的都是一些私人项目，这些项目大都是一些类库，其他人的沟通相对可以忽视不计，因此也就不考虑规范化的文档。

实际上从学习的经受来看，我们接触的学问体系都是属于比较老或比较传统的，与现在进展快速的IT行业相比许多状况已不再适用，尤其是当开源模式渐渐走近开发者后更是如此。

虽然这次是一个数据库课程设计，由于本人在选择项目的时候是本着对自己有实际应用价值的角度考虑的，所以其中也涉及到一些数据库以外的设计。

数据库实验报告全实验⼀实验⽬的1.熟悉SQL Server Management Studio（SSMS）的⼯作环境2.掌握使⽤和命令建⽴数据库的⽅法3.熟练掌握使⽤SSMS和T-SQL语句创建、修改和删除表。

4.熟练掌握使⽤SSMS和T-SQL语句插⼊、修改和删除表数据。

实验内容1.采⽤SQL Server Management Studio 、T-SQL语句两种⽅式创建产品销售数据库，要求：1)使⽤SSMS创建数据库CPXS_bak，数据⽂件初始⼤⼩为5MB，最⼤⼤⼩50MB，按5MB增长；⽇志⽂件初始为2MB，最⼤可增长到10MB，按2MB增长；其余参数取默认值。

2)⽤T-SQL语句创建数据库CPXS，数据⽂件的增长⽅式改为增长⽅式按10%⽐例增长,其余与CPXS_bak。

3)⽤T-SQL语句删除数据库CPXS_bak。

2.CPXS数据库包含如下三个表：1)产品（产品编号，产品名称，价格，库存量）2)客户（客户编号，客户名称，地区，负责⼈，电话）3)销售（产品编号，客户编号，销售⽇期，数量，销售额）三个表结构如资料中图3.1～图3.3所⽰，请写出创建以上三个表的T-SQL语句并在查询分析器中运⾏。

3.在SSMS中输⼊如资料中图3.4～图3.6的商品表、客户表和销售表的样本数据。

6.将CP表中每种商品的价格打8折。

7.将CP表中价格打9折后⼩于1500的商品删除。

⼆.实验步骤与结果（说明：要写出相关步骤和SQL语句，实验结果可以是运⾏画⾯的抓屏，抓屏图⽚要尽可能的⼩。

）1.1)使⽤SSMS创建数据库CPXS_bak效果图为2)⽤T-SQL语句创建数据库CPXS：CREATE DATABASE CPXSON PRIMARY(NAME='CPXS_DATA',FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\Data\CPXS_DATA.MDF', SIZE=5MB,MAXSIZE=50MB,FILEGROWTH=10%)LOG ON(NAME='CPXS_LOG',FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\Data\CPXS_LOG.LDF', SIZE=2MB,MAXSIZE=10MB,FILEGROWTH=2MB)3) DROP DATABASE CPXS_bak刷新数据库会看到CPXS_bak不存在2.1) USE CPXSGOCREATE TABLE产品(产品编号char(6)PRIMARY KEY,产品名称char(30)NOT NULL,价格float(8),库存量int,)2) USE CPXSGOCREATE TABLE客户(客户编号char(6)PRIMARY KEY,客户名称char(30)NOT NULL,地区char(10),负责⼈char(8),电话char(12))3）USE CPXSGOCREATE TABLE销售(产品编号char(6),客户编号char(6),销售⽇期datetime,数量int NOT NULL,销售额float(8)NOT NULL,CONSTRAINT pk_js PRIMARY KEY(产品编号,客户编号,销售⽇期))/*pk_js为约束名*/ 执⾏完上⾯的操作就能看见表已经添加进数据库中,如图所⽰：3. 打开表：在其中添加数据：4．1)USE CPXSINSERT INTO产品(产品编号,产品名称,价格,库存量) VALUES('200001','柜式空调','3000','200')2)USE CPXSINSERT INTO产品(产品编号,产品名称,价格,库存量) VALUES('200002','微波炉','1000','100')3)USE CPXSINSERT INTO产品(产品编号,产品名称,价格,库存量) VALUES('200003','抽油烟机','1200','50')可以看见图中的产品表增加了如下内容：5．USE CPXSALTER TABLE产品Add产品简列varchar(50)6. USE CPXSUPDATE产品set价格=价格*0.87. USE CPXSDELETE产品WHERE价格*0.9<1500三.实验中的问题及⼼得（说明：此处应写明此次实验遇到的问题有哪些，如何解决的，不能够空。

《数据仓库与数据挖掘》实验报告册20 - 20 学年第学期班级: 学号: 姓名:目录实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 (3)实验二使用WEKA进行分类与预测 (7)实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (8)实验四数据挖掘算法的程序实现 (8)实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用实验类型: 验证性实验学时: 4实验目的:学习并掌握Analysis Services的操作, 加深理解数据仓库中涉及的一些概念, 如多维数据集, 事实表, 维表, 星型模型, 雪花模型, 联机分析处理等。

实验内容:在实验之前, 先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。

按照自学教程的步骤, 完成对FoodMart数据源的联机分析。

建立、编辑多维数据集, 进行OLAP操作, 看懂OLAP的分析数据。

1、实验步骤:启动联机分析管理器:2、建立系统数据源连接。

建立数据库和数据源, 多维数据集编辑多维数据集3、设计存储和处理多维数据集4、浏览多维数据集中的数据按时间筛选数据实验小结:实验二使用WEKA进行分类与预测实验类型: 综合性实验学时: 4实验目的:掌握数据挖掘平台WEKA的使用。

综合运用数据预处理、分类与预测的挖掘算法、结果的解释等知识进行数据挖掘。

从而加深理解课程中的相关知识点。

实验内容:阅读并理解WEKA的相关中英文资料, 熟悉数据挖掘平台WEKA, 针对实际数据, 能够使用WEKA进行数据的预处理, 能选择合适的分类与预测算法对数据进行分析, 并能解释分析结果。

实验步骤:1.在开始->程序->启动WEKA, 进入Explorer界面, 熟悉WEKA的界面功能。

2.选择数据集（实验中的数据可以从网络获取）, 如泰坦尼克号数据集, 将要处理的数据集转换成WEKA能处理的格式, 如.ARFF格式。

数据仓库1实验报告1. 引言数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，旨在支持决策制定和业务分析。

本实验报告旨在介绍数据仓库的基本概念、架构和设计原则，并通过一个实际案例来演示数据仓库的建立和运行。

2. 数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。

它通过将来自不同数据源的数据进行提取、转换和加载，构建一个统一的、易于访问的数据存储，供决策者和分析师使用。

3. 数据仓库架构数据仓库的架构包括数据提取、转换、加载（ETL）过程、数据存储和数据访问层。

ETL过程负责从源系统中提取数据，并进行清洗、转换和加载到数据存储中。

数据存储层通常采用星型或雪花型模式，以支持灵活的数据查询和分析。

数据访问层包括报表、查询工具和分析应用，用于用户访问和分析数据。

4. 数据仓库设计原则在设计数据仓库时，需要考虑以下原则：- 主题导向：数据仓库应以业务主题为中心，而不是以功能或应用为中心。

每个主题应该有一个明确的业务含义，例如销售、客户、库存等。

- 集成性：数据仓库应集成来自不同数据源的数据，以提供全面的视图。

数据集成可以通过ETL过程实现。

- 可扩展性：数据仓库应具备可扩展性，能够容纳新的数据源和新的业务需求。

设计时需要考虑到数据量的增长和变化。

- 易用性：数据仓库应提供易于使用的接口和工具，以便用户能够方便地访问和分析数据。

报表、查询工具和分析应用都应该具备直观的界面和功能。

- 性能优化：数据仓库的性能对于用户的体验至关重要。

设计时需要考虑到数据的存储、索引和查询优化，以提高系统的响应速度。

5. 实验案例：建立一个销售数据仓库为了演示数据仓库的建立和运行，我们将以一个销售数据仓库为例。

假设我们有一个电子商务平台，需要对销售数据进行分析和报表展示。

5.1 数据提取首先，我们需要从电子商务平台的数据库中提取销售数据。

这些数据包括订单信息、产品信息、客户信息等。

四．实验总结通过本次实验，对数据仓库中关联规那么的应用以及如何发现关联规那么有了简单的了解，通过使用Analysis Services效劳进行关联规那么模型的建立和处理，以可视化的方式查看模型结果对关联规那么有了根本的了解。

关联规那么可以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，其中一个事物就能通过其他事物预测到。

处理进度完成之后，单击“关闭〞按钮，建模完成。

7.查看挖掘结果再次选择“挖掘模型查看器〞选项卡，由vTargetMail数据集生成的决策树。

四实验总结本次实验使用SQL Server2005中的决策树方法，进一步的了解数据库Analysis Services的功能，对它的使用方法有了更深入的了解，能做一些根本的操作。

通过应用数据库Analysis Services的一些功能，能够分析一些数据之间的联系，有利于做出判断与决策。

四实验总结本次实验使用SQL Server 2005中的Analysis Service效劳进行k-means算法模型的建立和处理并且可视化的方式查看结果，本次实验使我对k-means的算法加深了认识与了解。

能做到简单的应用。

k-means聚类算法是将各个聚类子集内的所有数样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类的性能的准那么函数到达最优从而使生成的每个聚类内紧凑。

实验名称实验五SQLServer 2005中贝叶斯网络应用四实验总结通过本次实验对贝叶斯网络有了更深入的了解，贝叶斯网络是一个白匣子，各个结点之间的影响程度和条件概率关系都可以显示地看到，并且意义明确，因此其更适合那些影响因素少而且关系明确的情况，但贝叶斯网络使用者更多地了解领域，以增加网络的可理解性和预测、诊断的准确性。

通过使用SQLService2005的朴素贝叶斯网络功能使用能够做预测、诊断然后查看各个变量对被预测和被诊断的各个值得影响力。

一、实验目的1. 了解数据仓储的基本概念和架构。

2. 掌握数据仓库的构建流程和方法。

3. 熟悉数据仓库常用工具的使用。

4. 培养数据分析能力。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 数据仓库工具：DataWorks4. 编程语言：Python 3.8三、实验内容1. 数据仓库基本概念及架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据分析和决策支持的数据集合。

它通过从多个数据源中抽取、清洗、转换和加载数据，为用户提供统一的数据视图。

数据仓库架构通常包括以下层次：（1）数据源层：包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等。

（2）数据集成层：负责将数据源中的数据进行抽取、清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。

（3）数据仓库层：存储经过清洗和转换的数据，为数据分析提供数据基础。

（4）应用层：包括各种数据分析工具、报表系统等，为用户提供数据分析和决策支持。

2. 数据仓库构建流程（1）需求分析：了解企业业务需求，明确数据仓库的目标和功能。

（2）数据源选择：根据需求分析结果，选择合适的数据源。

（3）数据抽取：从数据源中抽取所需数据。

（4）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括数据去重、错误修正、缺失值处理等。

（5）数据转换：将清洗后的数据按照一定的规则进行转换，如数据格式转换、计算等。

（6）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。

（7）数据维护：定期对数据仓库进行维护，如数据备份、数据清理等。

3. 数据仓库常用工具使用（1）DataWorks：阿里云提供的数据仓库开发平台，支持数据抽取、清洗、转换和加载等功能。

（2）Python：编程语言，可用于数据清洗、转换和加载等操作。

（3）MySQL：关系型数据库，用于存储数据仓库中的数据。

4. 数据分析能力培养（1）学习数据分析基本理论和方法。

（2）熟练掌握数据分析工具，如Excel、Python等。

（3）通过实际案例分析，提高数据分析能力。

数据仓库实验报告数据仓库实验报告实验题目：数据分析挖掘实验者：指导老师：实验环境：Intel P4 CPU512 RAMWindows操作系统SQL 2000实验目的：利用SQL Server 2000 Analysis Services，以SQL Server 2000的示例数据库Northwind为模版，将其中的内容转换成一个可为决策者提供分析决策的数据仓库。

通过实验掌握SQL Server 2000 Analysis Services的基本应用，及进行简单的数据仓库设计和数据分析挖掘。

实验步骤：实验共分八步进行，分别为学习SQL Server 2000 Analysis Services随机教程做好实验准备，规划需求分析，仓库设计，数据清洗转换，建立分析数据库，设置数据源，建立多维数据库，设置多维数据库的数据存储方式及访问权限，OLAP应用――利用EXCEL2000访问Analysis Services。

具体步骤：一、浏览SQL Server 2000 Analysis Services 随机教程（略）二、规划需求分析：打开SQL Server 2000企业管理器，在本地数据库中找到Northwind数据库，其中有13个用户表，其中关键表有8个：Categories、Customers、Employees、Order Details、Orders、Products、Shippers、Suppliers。

理解此8个表的结构内容，并建立表间关系图三、仓库设计：假设决策者需要从时间、产品、产品类别、职员等4维度来了解情况，采用星型或雪花型模式建立事实表及维度表。

用一个事实表、4个维度表。

事实表中除4个维度的Foreign Key 之外，还存放销售数量和销售金额等数据；维度表的内容按需求设计，不需要的列去除，用到的新列则需生成。

定单日期只此一项日期数据，但分析时可能需从年月日等角度考虑，故在时间维度需增加这些列。

数据仓库1实验报告实验报告：数据仓库1一、引言数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，旨在支持企业决策和分析。

本实验报告旨在介绍数据仓库的基本概念、设计原则、实施过程以及实验中所使用的数据仓库1的设计和实现。

二、数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业的决策制定和分析。

它通过将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，建立一个统一的、一致的数据模型，为用户提供高质量、可靠的数据。

三、数据仓库设计原则1. 主题导向：数据仓库应该围绕业务主题进行设计，以满足用户的需求和查询。

2. 集成性：数据仓库应该整合来自不同数据源的数据，使其能够在一个统一的平台上进行分析。

3. 面向决策：数据仓库应该提供支持决策制定的数据和分析工具，以帮助用户做出准确的决策。

4. 可扩展性：数据仓库应该具备良好的扩展性，能够适应日益增长的数据量和用户需求的变化。

5. 数据质量：数据仓库应该保证数据的准确性、完整性和一致性，以提供可靠的分析结果。

四、数据仓库实施过程1. 数据需求分析：通过与用户沟通，了解用户的需求和查询模式，确定数据仓库的主题和范围。

2. 数据抽取、转换和加载：从源系统中抽取数据，并进行必要的转换和清洗，然后将数据加载到数据仓库中。

3. 数据建模：根据用户需求和业务主题，设计数据仓库的模型，包括维度模型和事实表。

4. 数据存储和索引：将数据存储在数据仓库中，并创建适当的索引以提高查询性能。

5. 数据访问和分析：通过数据仓库查询工具和分析工具，用户可以对数据进行查询、分析和报表生成。

6. 监控和维护：定期监控数据仓库的性能和稳定性，并进行必要的维护和优化。

五、数据仓库1的设计和实现数据仓库1是一个面向零售业的数据仓库，旨在支持企业的销售分析和业务决策。

以下是数据仓库1的设计和实现的详细信息：1. 数据需求分析：- 主题：零售销售分析- 数据源：销售系统、库存系统、客户系统等- 用户需求：销售额分析、产品销售排行、客户购买行为分析等2. 数据抽取、转换和加载：- 从销售系统、库存系统和客户系统中抽取数据- 对数据进行清洗、转换和集成，确保数据的准确性和一致性- 将数据加载到数据仓库1中3. 数据建模：- 维度模型：包括时间维度、产品维度、客户维度等- 事实表：包括销售事实表、库存事实表等- 使用星型模型进行建模，以支持灵活的查询和分析4. 数据存储和索引：- 使用关系型数据库管理系统（如MySQL）存储数据- 创建适当的索引以提高查询性能5. 数据访问和分析：- 使用商业智能工具（如Tableau）进行数据查询、分析和报表生成- 用户可以通过可视化界面进行交互式的数据分析和探索6. 监控和维护：- 定期监控数据仓库1的性能和稳定性- 进行数据备份和恢复，以确保数据的安全性和可靠性- 根据用户反馈和需求，进行必要的维护和优化六、结论数据仓库是企业决策和分析的重要工具，通过集成和整合来自不同数据源的数据，为用户提供高质量、可靠的数据支持。