数据仓库实例
数据仓库技术在风险管理中的应用案例分析(八)
数据仓库技术在风险管理中的应用案例分析随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据的规模和复杂性不断地增加，企业对企业的运营风险管理的要求也越来越高。
在这个背景下，数据仓库技术的应用逐渐成为企业风险管理中不可或缺的一部分。
本文将通过一个应用案例，分析数据仓库技术在风险管理中的具体应用。
案例背景：某金融企业的风险管理某金融企业经营多个业务线，包括信贷业务、投资业务等。
随着业务规模的扩大，企业面临着越来越多的风险，如信用风险、市场风险等。
为了有效地管理这些风险，该企业决定建立一个数据仓库系统，通过数据仓库技术来对风险进行全面、深入地分析和管理。
数据仓库建设首先，企业需要搭建一个数据仓库系统。
数据仓库是指一个用于支持企业决策的集成、主题导向的、历史数据驱动的数据集合。
企业将从各个业务系统中提取数据，并通过ETL（抽取、转换和加载）流程将数据加载到数据仓库中。
通过这个过程，企业可以将分散的数据进行整合，减少数据冗余和数据一致性问题，为风险管理提供了一个可靠的数据基础。
数据仓库的数据模型设计接下来，企业需要进行数据模型设计，以满足风险管理的需求。
数据模型是数据仓库中的数据结构，用于组织和描述数据的关系和属性。
在风险管理中，数据模型需要包含各个业务线的数据，并关联起来，以便进行综合的风险分析。
例如，企业可以设计一个包含客户信息、贷款信息、市场行情等多个维度的数据模型，通过这个数据模型来进行信用风险的评估和市场风险的分析。
数据仓库的数据清洗和数据质量管理在构建数据仓库的过程中，企业需要进行数据清洗和数据质量管理。
数据清洗是指对数据进行去重、去噪音、格式标准化等操作，以确保数据的准确性和一致性。
数据质量管理是指对数据进行监控和评估，以发现和纠正数据质量问题。
在风险管理中，数据的准确性对决策至关重要，因此，数据清洗和数据质量管理是非常关键的一步。
数据仓库的数据分析和风险管理建立完数据仓库之后，企业就可以进行数据分析和风险管理了。
数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式
数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式数据库数据仓库设计实例：星型模式与雪花模式数据仓库是指一个用于集成、存储和管理企业中大量历史、不同来源的数据的数据库。
在设计数据仓库时，我们需要考虑到如何最好地组织数据以满足分析和查询的需求。
星型模式和雪花模式是两种常见的数据仓库设计模式，本文将介绍它们的特点、应用场景以及优缺点。
一、星型模式星型模式是最简单和最直接的数据仓库设计模式之一。
它由一个中心的事实表和多个与之相关的维度表组成。
在星型模式中，事实表包含着企业中的业务事实，如销售金额、销售数量等。
每一条记录都与一个或多个维度表关联，维度表包含着描述业务事实的维度属性，如时间、地点、产品等。
事实表和维度表之间通过外键关联。
星型模式的主要特点是简单、易于理解和查询性能较高。
通过将数据分散到多个维度表中，星型模式提供了更好的数据查询性能。
此外，星型模式还具有较好的扩展性，因为维度表之间是独立的，并可以根据需求进行增加或修改。
然而，星型模式也有一些缺点。
首先，维度表之间的关系相对简单，无法表达一些复杂的业务关系。
其次，事实表中的数据冗余较多，可能浪费存储空间。
最后，当数据模型变得更加复杂时，星型模式的设计和维护会变得困难。
二、雪花模式雪花模式是星型模式的一种扩展，它在维度表中引入了层次结构，使得维度表不再是扁平的结构，而是具有层级关系。
在雪花模式中，维度表不仅包含维度属性，还包含了维度属性之间的关系。
这些关系通过将维度表进一步规范化来实现，使得维度表呈现出树状结构。
如一个产品维度表可以包含产品组、产品类别、产品子类等属性。
雪花模式的主要优点是可以更好地表达复杂的业务关系和层次关系。
通过规范化维度表，我们可以灵活地组织数据，并支持更复杂的分析查询。
此外，雪花模式还可以提供更好的数据一致性和维护性。
然而，雪花模式也有一些缺点。
首先，相对于星型模式而言，查询性能可能会稍差一些。
由于维度表的层次结构，查询需要多次连接和搜索。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解1. 简介医院信息系统（Hospital Information System，简称HIS）是指用于管理和处理医院业务运转所需的信息的一种计算机化系统。
医院作为一个庞大而复杂的组织，会产生大量的数据，这些数据的收集、存储、处理和分析对于医院的运营和决策具有重要意义。
医院数据仓库就是为了满足这一需求而建立的一种数据管理和分析系统。
本文将以一个医院数据仓库实例为例，介绍HIS的医院数据仓库实现的过程和关键要点。
2. 数据仓库架构HIS的医院数据仓库主要由以下几个核心组件构成：•数据源层（Source Layer）：负责从医院的各个业务系统中提取数据，并进行清洗和转换。
数据源可以包括门诊系统、住院系统、检验系统等。
•数据存储层（Storage Layer）：负责将清洗和转换后的数据存储起来，常用的存储方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。
•数据管理层（Management Layer）：负责管理数据仓库的元数据、数据质量、数据安全等方面的工作。
•数据应用层（Application Layer）：提供给医院管理层、医生和研究人员等用户使用的各种数据分析和可视化工具。
3. 数据抽取和清洗在数据仓库的实施过程中，数据抽取和清洗是一个非常关键的步骤。
医院的业务系统中的数据格式和结构多种多样，需要通过数据抽取工具将其转换成统一的格式，以便进行后续的分析和挖掘。
数据的抽取可以采用多种方式，常见的包括定时导出和实时数据同步。
根据具体的需求，可以选择适合的数据抽取方式。
数据清洗是数据仓库实施过程中非常重要的一环。
由于医院业务系统中的数据多样性和复杂性，常常会出现数据中的噪声、重复、缺失等问题。
数据清洗的目标是保证数据的一致性和准确性，以及清除数据中的噪声。
4. 数据建模和维度设计数据建模是医院数据仓库设计的核心工作之一。
在数据建模过程中，需要根据医院业务需求确定合适的维度和度量，以及它们之间的关系和层次结构。
离线数据仓库实践案例
离线数据仓库实践案例离线数据仓库实践案例：1. 项目背景：随着业务的高速发展，企业需要处理的数据量越来越大，对数据处理的速度和质量也提出了更高的要求。
为了满足这些需求，离线数据仓库成为了一个重要的解决方案。
离线数据仓库可以在非实时环境下对大量数据进行处理和分析，为企业的决策提供支持。
2. 项目架构：离线数据仓库的架构包括以下几个主要部分：（1）数据源：数据源是数据的来源，包括数据库、日志文件、API等。
这些数据源中的数据被抽取到数据仓库中。
（2）ETL（Extract, Transform, Load）过程：ETL过程是数据仓库的核心，包括数据抽取、转换和加载三个步骤。
数据从数据源中被抽取出来，经过清洗、整合、转换等操作后，加载到数据仓库中。
（3）数据仓库：数据仓库是存储和管理数据的核心部分。
根据数据的不同类型和特点，数据仓库可以分为关系型数据仓库和非关系型数据仓库。
（4）报表和可视化工具：报表和可视化工具是用来展示和分析数据的工具，可以帮助用户更好地理解数据和做出决策。
3. 实践步骤：（1）需求分析：首先需要对业务需求进行深入分析，明确需要处理的数据类型、数据量和分析维度。
（2）设计数据模型：根据需求设计合适的数据模型，包括表结构、关系、索引等。
（3）开发ETL过程：根据数据源和数据模型开发ETL过程，实现数据的抽取、转换和加载。
（4）测试和优化：对ETL过程进行测试和优化，确保数据的准确性和处理效率。
（5）部署和维护：将ETL过程部署到生产环境中，并定期进行维护和更新。
4. 注意事项：（1）数据质量：在数据处理过程中，要确保数据的准确性和完整性。
对异常数据进行清洗和整合，避免对分析结果造成影响。
（2）性能优化：离线数据仓库的处理速度直接影响到数据分析的效率。
需要对数据处理过程进行优化，提高处理速度。
（3）可扩展性：随着业务的发展，数据量会不断增加。
离线数据仓库需要具备良好的可扩展性，能够支持大规模数据的处理和分析。
数据仓库案例
数据仓库案例随着信息时代的快速发展，数据充斥着人们的生活和工作。
人们越来越关注如何高效地管理和利用这些数据，以提高工作效率和决策能力。
这就催生了数据仓库的出现。
数据仓库是一种以主题为导向，集成、稳定、易于访问的数据集合，用于支持管理决策和业务智能的系统。
某电子商务公司作为一个新型的企业，涉及各种业务，如商品销售、库存管理、顾客管理等。
为了更好地管理和分析这些数据，他们决定建立一个数据仓库。
首先，他们进行了需求分析，确定了数据仓库的目标和内容。
由于销售是企业最关注的方面，他们决定将销售数据作为数据仓库的核心内容。
然后，他们收集了公司历年来的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等。
为了增加数据的全面性和准确性，他们还收集了其他相关数据，如库存数据、顾客行为数据等。
接下来，他们对收集到的数据进行了清洗和整合。
由于数据来源不同，格式也各不相同，他们需要对数据进行转换和归一化，以确保数据的一致性和兼容性。
同时，他们还进行了数据清洗，将有错误或冗余的数据进行了删除或修复。
然后，他们设计了数据仓库的架构和模型。
他们使用了星型模型来组织数据，将销售事实表与维度表相连接，以实现对销售数据的多维度分析。
另外，他们还设计了一些指标和报表，用于监控销售情况和预测销售趋势。
最后，他们将数据仓库部署到了公司的服务器上，并对用户进行了培训和指导，以确保他们能够充分利用数据仓库的功能。
同时，他们也建立了一支数据仓库运维团队，负责维护和更新数据仓库，以适应企业的发展和变化。
通过建立数据仓库，该电子商务公司取得了许多好处。
首先，他们可以更好地管理和分析销售数据，及时了解销售情况和趋势，以便做出更有效的决策。
其次，他们可以通过数据仓库进行顾客行为分析，了解顾客的偏好和需求，以便精准地进行商业推广。
最后，他们还可以根据销售数据进行库存管理，避免库存过剩或缺货的情况。
综上所述，数据仓库在企业中的应用具有重要意义。
无论是传统企业还是新兴企业，都可以通过建立数据仓库来提高管理效率和决策能力，实现可持续发展。
dwd dws 设计 例子
dwd dws 设计例子设计师的任务是根据客户的需求和目标来创建引人注目的视觉作品。
在此例子中，我将介绍两个设计领域的例子，分别是数据仓库（DWD）设计和数据仓库服务（DWS）设计。
首先，让我们来讨论数据仓库设计（DWD）。
数据仓库是一个用于存储、组织和分析大量数据的系统。
在进行DWD设计时，设计师需要考虑数据的结构、存储方式以及数据的访问和查询需求。
一个例子是，一家电商公司想要建立一个数据仓库来跟踪客户的购买行为和销售趋势。
在DWD设计中，设计师需要创建适当的数据库结构，以便存储客户信息、产品信息和销售数据。
此外，设计师还需要制定有效的数据提取和加载策略，以确保数据在数据仓库中的准确性和及时性。
接下来，让我们转向数据仓库服务（DWS）设计。
数据仓库服务是指为了满足用户对数据仓库的需求而提供的服务。
在进行DWS设计时，设计师需要考虑用户界面设计、数据可视化和用户交互等方面。
一个例子是，一家市场调研公司正在寻找一种数据仓库服务来帮助他们分析和呈现大量的市场数据。
在DWS设计中，设计师需要创建直观且易于导航的用户界面，以便用户能够轻松地访问和查询数据。
此外，设计师还需要考虑如何通过数据可视化方式呈现数据，例如生成图表、图形和报表，以帮助用户更好地理解和分析数据。
总结而言，数据仓库设计（DWD）和数据仓库服务设计（DWS）在设计师的角度上呈现了不同的任务。
DWD设计侧重于数据库结构和数据存储方式，而DWS设计则侧重于用户界面和数据可视化。
通过合理的设计，设计师可以为客户提供高效、易用且有吸引力的数据仓库解决方案。
doris实践案例
doris实践案例在Doris实践案例中，我们将探讨一个关于如何使用Doris这一数据仓库解决实际业务问题的案例。
Doris是一种高性能、低成本的分布式实时数据仓库，可以帮助企业快速处理海量数据，并支持实时查询和分析。
在这个案例中，我们假设一个电商公司需要对其销售数据进行实时分析，以帮助他们更好地了解消费者行为，优化产品定位和营销策略。
该公司销售的产品涵盖各个品类，包括服装、家电、食品等，销售渠道包括线上和线下门店。
为了实现实时分析，他们决定使用Doris作为数据仓库解决方案。
首先，该公司将所有销售数据从不同渠道和系统中收集，并存储到Doris中。
通过Doris的分布式存储和查询引擎，他们可以快速地将海量数据导入到数据仓库中，并实现实时查询和分析。
例如，他们可以通过SQL查询来分析不同产品品类的销售情况，了解销售额、销售量、用户偏好等指标。
其次，该公司可以通过Doris的实时同步功能，将销售数据与其他关键数据源进行关联，例如用户行为数据、广告投放数据等。
通过实时数据同步，他们可以实现多维度的数据分析，挖掘用户行为背后的规律，优化产品推荐和营销策略。
例如，他们可以基于用户的购买历史和偏好，实时推送个性化的产品推荐，提升销售转化率。
此外，该公司可以利用Doris的数据分区和索引功能，实现数据的快速查询和分析。
通过合理设计数据分区和建立索引，他们可以提高查询性能，加快数据处理速度，实现实时数据分析和报表生成。
例如，他们可以基于销售数据构建实时销售报表，监控销售情况和业绩，及时调整销售策略，提升企业竞争力。
总的来说，通过Doris实践案例，我们可以看到数据仓库在实际业务中的应用和重要性。
Doris作为一种高性能、低成本的数据仓库解决方案，可以帮助企业快速实现数据的存储、查询和分析，实现实时数据洞察，优化业务决策，提升企业竞争力。
希望这个案例可以给您带来一些启发，帮助您更好地理解和应用数据仓库技术。
数仓案例 宽表
数仓案例宽表
宽表在数据仓库中是一种常见的数据结构，主要用于处理多维数据集。
以下是一个宽表的案例：
假设我们有一个电商平台的销售数据仓库，其中包含多个维表和事实表。
维表包括产品、时间、用户、商家等，事实表则记录了每个维表属性与销售量、销售额等指标的关联关系。
为了方便分析和查询，我们可以将事实表和多个维表相关联，加工成轻度汇总的宽表。
这个宽表将包含事实表中的所有维度和度量，以及根据需要进行轻度汇总的数据。
例如，我们可以将销售事实表与产品、时间、用户和商家维表相关联，生成一个包含产品名称、时间、用户ID、商家ID、销售额和销售量等列的宽表。
这个宽表将为数据分析师提供更方便的查询和分析基础，帮助他们快速了解销售情况、产品趋势和市场表现等。
除了宽表之外，数据仓库中还有其他的数据结构，如星型模型和雪花型模型。
每种数据结构都有其适用的场景和优势，选择合适的数据结构可以提高数据仓库的性能、可扩展性和灵活性。
数据仓库技术在供应链管理中的应用案例分析(八)
数据仓库技术在供应链管理中的应用案例分析随着信息技术的迅猛发展，数据在现代企业中扮演着越来越重要的角色。
在供应链管理中，数据的收集、整理和分析对于企业的运营决策至关重要。
数据仓库技术作为一种管理和分析大规模数据的技术手段，被广泛应用于供应链管理领域。
本文将通过案例分析的方式，介绍数据仓库技术在供应链管理中的具体应用和效果。
案例一：联合利华公司的供应链优化联合利华公司是全球领先的消费品公司，其供应链覆盖范围广泛。
为了提高供应链运作效率和减少成本，该公司引入了数据仓库技术进行供应链优化。
通过将各个环节的数据整合到数据仓库中，联合利华公司实现了对供应链的全面监控和分析。
基于数据仓库的分析结果，企业可以及时调整供应链的运作策略，提高物流效率和产品质量。
此外，数据仓库还可以帮助企业识别供应链中存在的问题和瓶颈，进一步优化供应链的整体表现。
案例二：亚马逊的实时库存管理亚马逊作为全球最大的电子商务公司之一，其供应链管理对于业务成功至关重要。
为了更好地管理库存和满足客户需求，亚马逊采用了数据仓库技术来进行实时库存管理。
通过将各个仓库和销售渠道的数据整合到数据仓库中，亚马逊可以实时了解库存量和销售情况。
基于这些数据，亚马逊可以精确地预测产品的需求量，并且及时调整库存策略。
这种实时的库存管理方式不仅可以减少库存积压和损失，还可以提高客户满意度，提升业绩。
案例三：沃尔玛的供应链风险管理沃尔玛作为全球最大的零售商之一，其供应链的稳定性和风险管理至关重要。
为了更好地预测和管理供应链风险，沃尔玛引入了数据仓库技术。
通过将供应商、订单、物流和市场等各个环节的数据整合到数据仓库中，沃尔玛可以实时监控供应链的运作情况，并且及时发现和应对潜在的风险。
基于数据仓库的分析结果，沃尔玛可以优化供应链策略，减少因供应链风险导致的损失。
这种供应链风险管理方式使得沃尔玛能够更加稳定地为客户提供商品，提高竞争力。
通过以上案例分析我们可以看到，数据仓库技术在供应链管理中发挥着重要的作用。
第8章数据仓库开发实例
5.客户维 超市的客户维度可以包含客户账号、姓名、地址、所在地区、邮政编码、电子信箱、 、日常活动范围、出生日期、收入、孩子数量、住房和汽车等内容。在客户维中的地址由于客户可能会给出其家庭地址、工作地址或其它一些常用地址，因此在维表中可以设置4个地址，对于 的设置也是出于相同因素的考虑。在数据仓库的应用中有时需要对客户按照不同的地区进行分析，为此，在维表中就按照省、市、县（区）邮政编码进行地区的设置。性别、婚姻状况、家庭人口、住房条件和自有汽车情况均是超市销售管理人员对超市营销策略进行分析的主要依据。出于超市营销策略制定的考虑，还需要了解客户的日常活动范围，以便有针对性地进行促销广告的发送。
超市营销数据仓库事实表模型
超市营销主题 日期关键字 门市关键字 商品关键字 促销关键字 商品销售编号 商品销售量 商品销售额 商品成本 商品销售利润
日期维 日期关键字
商品维 商品关键字
门市维 门市关键字
促销维 促销关键字
客户维 客户关键字
超市营销数据仓库事实表模型
从销售系统中可直接获取商品销售量、销售单价、商品成本。但管理人员考察超市的营销策略时，需要考虑营销策略和相应的商品销售利润。商品销售利润可以直接通过商品销售量、销售单价和商品成本计算获得，但商品销售利润具有良好的可加性，管理人员又经常需要查看。将利润数据存放在事实表中可大大减少数据仓库工作时的工作量，还可以保证所有用户在使用商品销售利润这一重要数据时的一致性。 商品销售单价对于计算商品利润十分重要，但将某个商品一段时间内的所有销售单价相加是毫无意义的。管理人员可能只对某一时间段内某个商品的平均销售价感兴趣。平均销售价格可以用该时间段内的商品销售额除以商品销售量获取。在事实表中可以不用商品销售单价，代之以商品销售额，销售额也常常是管理人员衡量营销策略好坏的重要指标。
数据仓库常见建模方法与建模实例演示
引言：数据仓库是一个用来存储、整合和管理组织中各种类型数据的集中库，为决策支持和业务分析提供数据基础。
在数据仓库建设过程中，数据建模是一个至关重要的步骤，它决定了数据仓库的架构、数据的组织方式以及数据的查询效率。
本文将介绍数据仓库的常见建模方法，并通过实例演示来加深理解。
概述：数据仓库建模主要包括维度建模和标准化建模两种方法。
维度建模侧重数据的分析和查询，采用星型或雪花型模型，标准化建模侧重数据的存储和管理，采用三范式模型。
下面将对这两种方法进行详细阐述。
正文内容：一、维度建模1. 星型模型- 星型模型是一种常见的维度建模方法，它以一个中心事实表为核心，围绕着多个维度表构建关系。
这种模型简单直观，适用于多维分析和查询操作。
- 实例演示：我们以零售业为例，事实表为销售订单表，维度表包括产品维度、时间维度和地区维度。
通过星型模型，可以方便地进行销售额、销售量等指标的分析和查询。
2. 雪花型模型- 雪花型模型是在星型模型的基础上进行维度表的归一化，并使用多层级的维度表来表示更复杂的关系。
这种模型适用于维度之间有多级关系的情况。
- 实例演示：在健康保险领域，事实表为理赔表，维度表包括疾病分类维度、医院维度和地区维度。
通过雪花型模型，可以灵活地进行疾病的统计分析，如特定疾病在特定地区的就医情况。
3. 硬度建模- 硬度建模是一种将维度直接存储在事实表中的建模方法，它减少了维度表和事实表之间的连接，提高了查询效率。
这种模型适用于维度表较小且不经常发生变化的情况。
- 实例演示：在人力资源管理中，事实表为员工绩效表，维度信息包括员工姓名、所属部门、入职日期等。
通过硬度建模，可以快速地查询某个员工的绩效数据和所属部门的平均绩效数据。
二、标准化建模1. 第一范式- 第一范式是一种最基本的标准化建模方法，要求每个字段的值不可再分，即每个字段都是不可再分的最小单元。
这种模型适用于简单的存储和管理需求。
- 实例演示：在物流管理中，需要存储和管理货物的基本信息，如货物名称、货物数量、货物重量等。
doris实践案例
doris实践案例
摘要：
1.介绍Doris
2.Doris 的实践案例
3.Doris 案例的启示
正文：
1.介绍Doris
Doris 是一个开源的数据库，它被设计用于支持数据仓库和商业智能应用。
Doris 是一个基于Hadoop 的分布式关系数据库，它提供了高性能、可扩展性和高可用性。
Doris 的目标是提供一个低成本、高性能的数据库，以满足现代数据仓库的需求。
2.Doris 的实践案例
Doris 在实际应用中有很多成功的案例。
下面是两个Doris 的实践案例: 案例一：某大型电信公司使用Doris 构建数据仓库
某大型电信公司使用Doris 构建了一个数据仓库，用于存储和分析大量的用户数据。
在使用Doris 之前，该公司使用传统的关系型数据库，但是这些数据库无法满足他们的需求，因为他们需要处理大量的数据。
使用Doris，该公司能够快速地查询和分析数据，并且能够扩展到更多的数据和用户。
案例二：某大型零售公司使用Doris 进行销售数据分析
某大型零售公司使用Doris 进行销售数据分析。
在使用Doris 之前，该公司使用Excel 进行数据分析，但是这种方法既费时又费力。
使用Doris，该
公司能够快速地查询和分析销售数据，并且能够更好地了解销售趋势和市场需求。
3.Doris 案例的启示
从以上的案例中，我们可以看到Doris 在数据仓库和商业智能应用中的优势。
Doris 提供了高性能、可扩展性和高可用性，使得它成为一个理想的数据仓库解决方案。
此外，Doris 的易用性和低成本也使得它成为一个吸引人的选择。
数据仓库技术在智能家居中的应用案例分析(十)
数据仓库技术在智能家居中的应用案例分析智能家居作为一种新兴的生活方式，正在逐渐渗透到我们的日常生活中。
随着科技的不断发展，我们的家庭也变得越来越智能化，从智能灯具、智能音箱，到智能家电、智能安防系统，各种智能设备为我们的生活带来了前所未有的便利。
然而，随着智能设备的增多和功能的复杂化，如何有效管理和控制这些设备的数据成为了一个难题。
而数据仓库技术的应用为解决这个问题提供了一种可行的方案。
首先，我们来看一个应用案例。
小张是一位年轻的上班族，他购置了一套智能家居系统，包括智能门锁、智能灯光、智能音响和智能家电等。
通过手机APP，他可以随时随地远程操控这些设备。
然而，随着设备的增多，小张发现他经常需要找到不同的APP来控制不同的智能设备，非常不便利。
同时，他对自己的家庭能耗也越来越关注，希望通过数据分析来有效管理家庭用电。
为了解决这个问题，小张决定使用数据仓库技术。
他首先将自己家中各个智能设备的数据整合到一个数据仓库中。
通过数据仓库，他可以一站式查看和控制所有设备的状态，并且可以通过智能算法实现设备间的联动。
比如，当他离开家时，只需要按下“离家”按钮，智能门锁就会自动锁上，灯光和家电会自动关闭，以达到节能的目的。
而当他回家时，只需按下“回家”按钮，灯光和家电会自动开启，为他创造一个温馨的家居环境。
除了实现设备控制的便利，数据仓库技术还可以帮助小张进行家庭用电管理。
通过对数据仓库中的用电数据进行分析，他可以了解到每个设备的能耗情况，并据此调整自己的家庭用电习惯。
同时，他还可以设置用电提醒功能，当某个设备的用电量超过预设阈值时，系统会自动发送提醒信息，提醒他及时关闭设备或者更换能耗更低的设备，以达到节能减排的目的。
不仅如此，数据仓库技术还可以帮助小张实现智能家居设备的个性化定制。
通过分析数据仓库中的用户行为数据，智能算法可以对小张的偏好进行分析，从而自动调整设备的工作模式。
比如，当小张晚上离开家时，系统可以根据他的行为习惯自动调整灯光、音响等设备的工作模式，来营造一个安全舒适的家居环境。
国产数据库案例
国产数据库案例随着信息化时代的到来，数据库作为数据管理的核心工具，发挥着日益重要的作用。
国产数据库不仅具有数据存储和查询的功能，还具备了安全性、稳定性和性能优势等特点，逐渐成为企业和机构的首选。
本文将为大家介绍10个国产数据库的案例，以展示国产数据库的应用和特点。
一、OceanBase1. OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的分布式关系型数据库，具备高可靠性、高扩展性和高性能的特点。
2. OceanBase可以支持海量数据的存储和高并发的数据访问，广泛应用于电商、金融、物流等领域。
3. 与传统关系型数据库相比，OceanBase具有更高的容错性和可扩展性，能够应对大规模数据存储和查询的需求。
二、TBase1. TBase是腾讯科技公司推出的分布式关系型数据库，具备分布式事务、分布式存储和分布式计算等能力。
2. TBase采用分布式架构，能够实现数据的高可用性和高性能访问。
3. TBase广泛应用于游戏、社交和广告等领域，为企业提供了稳定可靠的数据存储和查询服务。
三、GaussDB1. GaussDB是华为公司自主研发的分布式数据库，具备高可用性、高性能和高扩展性的特点。
2. GaussDB支持传统的关系型数据库和分布式数据库的功能，满足企业多样化的数据管理需求。
3. GaussDB广泛应用于电信、金融和政府等领域，为企业提供了安全稳定的数据存储和查询服务。
四、KingbaseES1. KingbaseES是中国电子技术集团公司自主研发的关系型数据库，具备高性能和高可靠性的特点。
2. KingbaseES支持海量数据的存储和高并发的数据访问，广泛应用于银行、电信和能源等领域。
3. KingbaseES具有较低的总拥有成本和良好的兼容性，为企业提供了灵活可靠的数据管理解决方案。
五、HybridDB for MySQL1. HybridDB for MySQL是阿里云推出的一种云端分析型数据库，结合了关系型数据库和分析数据库的特点。
数据仓库之案例（基础篇）
数据仓库之案例（基础篇）⼀、销售案例步骤（⼀）ODS层建⽴源数据库并⽣成初始的数据在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表⽇期维度的数据装载数据的ETL => 进⼊dwd层，本案例简单，不需要清洗（⼆）DW层dwd层：ETL清洗，本案例不需要dws层：建模型+轻聚合，本案例只需要建模型，太简单，不需要聚合。
轻聚合后建模 => 星型模型【注意，是轻聚合后，成为星型模型】（三）DM层dm层：-> 宽表存放在hive -> 太慢！适合复杂计算，⽤来机器学习/数据挖掘存放在mysql/oracle等分析型数据库 -> 快！⽤来数据分析接⼝暴露：springboot 暴露接⼝数据仓库分层ODS(operational Date store) 源数据层DW(Data WareHouse) 数据仓库层DM(Data Market) 数据集市层⼆、数据仓库之构建步骤（⼀）ODS层（1）建⽴源数据库mysql并⽣成初始的数据/*****************************************************create database sales_source******************************************************/drop database if exists sales_source;create database sales_source default charset utf8 collate utf8_general_ci;use sales_source;/*****************************************************create table******************************************************/-- Table:Customerdrop table if exists Customer;create table customer(customer_number int primary key not null auto_increment,customer_name varchar(32) not null,customer_street_address varchar(256) not null,customer_zip_code int not null,customer_city varchar(32) not null,customer_state varchar(32) not null);-- Table:Productdrop table if exists product;create table product(product_code int primary key not null auto_increment,product_name varchar(128) not null,product_category varchar(32) not null);-- Table:Sales_orderdrop table if exists sales_order;create table sales_order(order_number int primary key not null auto_increment,customer_number int not null,product_code int not null,order_date date not null,entry_date date not null,order_amount int not null);-- add constraintalter table sales_order add constraint fk_cust_orderforeign key (customer_number) references customer(customer_number);alter table sales_order add constraint fk_product_orderforeign key (product_code) references product(product_code);/*************************************************insert data***********************************************/-- insert customerinsert into customer(customer_name,customer_street_address,customer_zip_code,customer_city,customer_state)values('Big Customers','7500 Louise Dr.',17050,'Mechanicsbrg','PA'),('Small Stroes','2500 Woodland St.',17055,'Pittsubtgh','PA'),('Medium Retailers','1111 Ritter Rd.',17055,'Pittsubtgh','PA'),('Good Companies','9500 Scott St.',17050,'Mechanicsbrg','PA'),('Wonderful Shops','3333 Rossmoyne Rd.',17050,'Mechanicsbrg','PA'),('Loyal Clients','7070 Ritter Rd.',17055,'Mechanicsbrg','PA');-- insert productinsert into product (product_name,product_category) values('Hard Disk','Storage'),('Floppy Driver','Storage'),('Icd panel','monitor');-- insert sales_orders-- customer_numer int,product_code int,order_date,entry_date,order_amountdrop procedure if exists proc_generate_saleorder;delimiter $$create procedure proc_generate_saleorder()begin-- create temp tabledrop table if exists temp;create table temp as select*from sales_order where1=0;-- declare varset@begin_time := unix_timestamp('2018-1-1');set@over_time := unix_timestamp('2018-11-23');set@i :=1;while@i<=100000 doset@cust_number :=floor(1+rand()*6);set@product_code :=floor(1+rand()*3);set@tmp_data := from_unixtime(@begin_time+rand()*(@over_time-@begin_time));set@amount :=floor(1000+rand()*9000);insert into temp values(@i,@cust_number,@product_code,@tmp_data,@tmp_data,@amount);set@i :=@i+1;end while;-- clear sales_orderstruncate table sales_order;insert into sales_order select null,customer_number,product_code,order_date,entry_date,order_amount from temp; commit;drop table temp;end$$PS: 1.为什么要⽤constraint约束？ 详见 => 2.为什么存储过程中涉及批量插表的时候要⽤到临时表？已知commit⼀次是从内存表到物理表的过程，⽤不⽤临时表有什么不⼀样？答：关键在于temp 表是新create 的表，对于新create 的表，insert into 是在内存⾥完成；⽽对于早就存在的表，mysql 默认每次insert 语句都是⼀次commit ，所以右上图是不正确的，应该是commit 了100000次。
hologres数据库实例
hologres数据库实例
Hologres是阿里云推出的一种云原生的交互式分析型数据仓库产品，它能够提供高性能、低成本的数据存储和查询服务。
Hologres数据库实例是在阿里云上创建的Hologres数据库环境，用户可以在这个实例中存储和管理数据，并且进行复杂的交互式分析查询。
首先，从技术角度来看，Hologres数据库实例是基于云原生架构设计的，它采用了分布式存储和计算技术，能够实现高速的数据写入和查询。
Hologres数据库实例支持标准的SQL查询语言，同时也提供了与大数据生态系统兼容的接口，比如支持Spark、Flink等框架，可以方便地与其他大数据产品进行集成。
其次，从管理角度来看，Hologres数据库实例提供了灵活的管理和监控功能，用户可以通过阿里云控制台或者API进行实例的创建、配置、扩容和监控。
同时，Hologres数据库实例还提供了数据备份、恢复和安全控制等管理功能，保障数据的安全性和可靠性。
另外，从成本角度来看，Hologres数据库实例采用了按量付费的计费模式，用户只需根据实际使用的资源量进行付费，可以大大
降低成本。
同时，Hologres数据库实例也支持弹性扩展和自动化运维，能够根据业务需求自动调整资源，提高资源利用率，降低成本。
总的来说，Hologres数据库实例是一种高性能、低成本的云原
生交互式分析型数据仓库产品，具有灵活的管理和监控功能，能够
满足用户对于大数据存储和分析的需求，是企业进行数据分析和挖
掘的理想选择。
数据仓库主题域创建实例
数据仓库主题域创建实例创建一个数据仓库主题域需要确定主题域的范围和业务含义，并设计相关的数据模型和数据存储方式。
以下是一个简单的数据仓库主题域创建实例，以电商网站的订单数据为例：1. 确定主题域：订单订单是电商网站的核心业务之一，涉及到用户、商品、支付等多个方面。
因此，可以将订单作为主题域，进行数据模型和数据存储的设计。
2. 设计数据模型在设计数据模型时，需要将订单相关的实体抽象出来，并确定实体之间的关系。
在本例中，可以抽象出以下几个实体：用户（User）：包括用户ID、用户名、邮箱、手机号等属性；商品（Product）：包括商品ID、商品名称、商品描述、价格等属性；订单（Order）：包括订单ID、用户ID、商品ID、订单状态（未支付、已支付、已发货等）、下单时间等属性；支付（Payment）：包括支付ID、用户ID、订单ID、支付方式（支付宝、微信支付等）、支付时间等属性。
3. 设计数据存储方式在设计数据存储方式时，需要考虑数据的存储效率和查询性能。
在本例中，可以采用以下几种方式：将用户和商品信息存储在关系型数据库中，如MySQL；将订单和支付信息存储在关系型数据库中，如MySQL；使用分布式缓存系统（如Redis）存储热数据，以提高查询性能；使用NoSQL数据库（如MongoDB）存储非结构化数据，如用户评论和商品图片。
4. 数据导入和数据治理完成数据模型和数据存储方式的设计后，需要进行数据导入和数据治理工作。
数据导入是指将原始数据进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
数据治理是指对数据进行质量检查、权限控制和版本控制等操作，以保证数据的准确性和安全性。
5. 数据应用和服务完成数据仓库主题域的创建后，可以对外提供数据应用和服务。
例如，可以对订单数据进行数据分析，生成业务报告和仪表盘，为业务决策提供支持。
还可以对订单数据进行挖掘和预测，例如预测未来的销售趋势和用户购买行为。
同时，也可以通过API等方式提供数据服务，满足外部客户的需求。
8个数据库设计典型实例
企业工作岗位信息。包括的数据库项有工作岗位代号、工作岗位名称、工作 岗位权力范围等。
企业部门信息。包括的数据项有部门代号、部门名称、部门经理、部门副经 理等。 有了上面的数据结构和数据项基础，我们就能进行下面的数据库设计了。
实例 1 人事管理系统
通 过 前 面 管 理 信 息 系 统 基 础 和 PowerBuilder 基 础 学 习 ， 我 们 初 步 掌 握 了 使 用 PowerBuilder 进行信息系统开发的基本知识。下面将通过一个个实例来说明如何利用 PowerBuilder 作为数据库前端开发工具，开发出具有使用价值的管理信息系统。
的建立，老员工转出、辞职、退休等。 支持企业进行劳动人事管理及其相关方面的科学决策，如企业领导根据现有
的员工数目决定招聘的人数等。
二、开发设计思想
本系统开发设计思想有以下几点。 尽量采用公司现有软硬件环境，及先进的管理系统开发方案，从而达到充分利用公司现 有资源，提高系统开发水平和应用效果的目的。 系统应符合公司人事管理的规定，满足公司日常人事管理工作需要，并达到操作过程中 的直观、方便、实用、安全等要求。 系统采用 C/S 体系结构，Client（客户端）负责提供表达逻辑、显示用户界面信息、访 问数据库服务器；Server（服务器端）则用于提供数据服务。系统分析等前期工作应尽量详 细完善，以便公司以后体系结构的改变，对于一些安全性要求不高的信息可以方便的采用 Brower/Server 的方式进行访问。 系统采用模块化程序设计方法，即便于系统功能的各种组合和修改，又便于未参与开发 的技术维护人员补充、维护。 系统应具备数据库维护功能，及时根据用户需求进行数据的添加、删除、修改、备份等 操作。
数据仓库技术在金融行业中的应用案例分析(四)
数据仓库技术在金融行业中的应用案例分析概述随着科技的不断发展，数据在金融行业中的应用变得越来越重要。
数据仓库技术作为一种数据管理和分析的重要工具，在金融行业中发挥着重要作用。
本文将通过分析实际案例，探讨数据仓库技术在金融行业中的应用，以及对行业发展的影响。
案例一：客户关系管理在金融行业中，客户关系管理是非常重要的。
通过有效地管理客户信息，金融机构能够更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
数据仓库技术能够帮助金融机构整合各个渠道获取的客户数据，并进行统一分析。
例如，一家银行通过数据仓库技术整合了客户在ATM、网银和移动银行等渠道的交易数据，通过对这些数据的分析，可以更好地了解客户的消费和投资偏好，从而提供更加精细化的产品和服务。
案例二：风险管理金融行业面临着各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。
数据仓库技术可以帮助金融机构对这些风险进行及时监测和管理。
例如，一家保险公司通过数据仓库技术整合了来自不同业务系统的数据，建立了全面的风险模型。
通过对这些数据的分析，可以及时发现和预测风险，采取相应的措施进行风险管理，提高公司的盈利能力和稳定性。
案例三：营销分析金融机构通过有效的营销可以获取更多的客户和业务。
数据仓库技术能够帮助金融机构进行精细化的市场分析，从而制定更加有效的营销策略。
例如，一家证券公司通过数据仓库技术整合了来自交易系统、客户关系管理系统和市场数据等的数据，通过对这些数据的分析，可以了解不同市场的投资偏好和需求，根据这些信息制定相应的产品和营销活动，提高销售效率和市场份额。
案例四：预测和决策支持在金融行业中，预测和决策支持是非常重要的。
数据仓库技术能够帮助金融机构进行精确的预测和决策支持，从而提高业务的效率和盈利能力。
例如，一家基金管理公司通过数据仓库技术整合了来自市场数据、经济数据和基金投资数据等的数据，通过对这些数据的分析，可以预测市场趋势和经济周期，从而指导投资决策和资产配置，提高基金的回报率。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解医院数据仓库是指通过采集、整合和存储医院内部以及外部的各类数据，为医院管理者和决策者提供准确、及时、全面的信息支持，帮助其进行科学决策和提高医疗服务的质量与效率。
下面我们以某医院的HIS（Hospital Information System，医院信息系统）数据仓库为例进行讲解。
该医院的HIS数据仓库主要包括以下几个方面的数据：1. 患者数据：包括个人基本信息、门诊病历、住院病历、手术记录、医嘱和检查结果等。
这些数据的采集和整合可以帮助医院了解每位患者的就诊历史、疾病诊断情况、治疗方案等，为医生提供临床决策的参考依据。
2. 医生数据：包括医生的个人信息、职称、参与的科研项目和临床经验等。
通过对医生数据的分析，可以评估医生的专业水平和临床能力，优化医生资源的分配和培训计划。
3. 药品数据：包括各类药品的名称、规格、生产厂家、药物相互作用等信息。
对药品数据进行分析可以帮助医院进行药品管理和合理用药，减少药物的浪费和患者的不良反应。
4. 设备数据：包括医疗设备的型号、厂家、购置日期、维护记录等。
通过分析设备数据，医院可以进行设备维护和更新计划，确保设备的正常运转和医疗服务的连续性。
5. 科研数据：包括医院内部的科研项目、科研人员的合作情况、研究成果等。
通过对科研数据的分析，可以评估科研项目的进展、科研人员的产出和科研投入的效果，为医院的科研管理和科研资源的优化提供依据。
通过HIS数据仓库的建立和利用，该医院可以实现以下几个目标：1. 提高医疗服务的质量与安全：通过分析患者病历和检查结果等数据，医院可以发现潜在的医疗风险和质量问题，及时采取措施进行改进和优化，确保患者的安全和满意度。
2. 优化医院资源的利用：通过对医生数据、药品数据和设备数据的分析，医院可以合理安排医生的出诊时间和手术分配，优化药品的采购和使用，以及制定设备的维护计划，避免资源的浪费和重复投入。
3. 支持医院管理和决策：通过对患者、医生、药品、设备和科研等多个方面数据的整合和分析，医院可以及时获得准确的信息，支持医院管理者和决策者进行科学决策，制定合理的医疗服务策略和发展规划。
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计算机王莹本例采用的是SQl Server2005所提供的商业智能服务和工 具，主要包括Analysis Services(分析服务)， Integration Services(集成服务),Reporting Services(集成服务)和Bussiness Intelligence Developer Studio(BIDS)。
分析服务(Analysis Services) SQL Server 分析服务（SSAS）是一个用于分析数据仓库中数据的工 具，它包括了OLAP和数据挖掘工具。
在SQL Server 2005数据库系统 中，Analysis Services工具以服务器的方式为用户提供管理多维数 据立方体的服务。
Analysis Services可以把数据仓库中的数据组织 起来，经过预先的聚集运算，加入到多维立方体中（即建立立方 体），然后对复杂的分析型访问做出迅速的回答。
集成服务(Integration Services) SQL Server 集成服务（SSIS）被定位成一个能生成高性能数据集成解决 方案(包括数据仓库中数据的提取、转换和加载（ETL））的平台。
其集 成的含义主要就是指把ETL集成在一起。
SSIS通过一个统一的环境向用户 提供了数据转换服务（DTS）所能提供的所有功能，并且大大减少了用户 花在编写程序和脚本上的精力和时间。
SSIS的基本功能包括：◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 合并来自异类数据源中的数据 填充数据仓库和数据集市 整理数据和将数据标准化 精确和模糊的查找功能 将商业智能置入数据转换过程 使管理功能和数据加载自动化报表服务(Reporting Services) SQL Server报表服务(SSRS)是一个完整的、基于服务器的平台，它可以 建立、管理、发布传统的、基于纸张的报表或者交互的基于Web的报表。
SSRS提供的主要功能有： ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 为各类客户，跨企业提供并发访问功能 为各类提供数据源支持 针对个人和企业提供提供不同的数据报表分发机制 生成各类形式的报表 可生成多维数据报表，在此基础上可以进一步完成数据分析 工作， 是真正的企业级报表生成工具。
Bussiness Intelligence Developer Studio BIDS是SQL Server 2005新增加的一个开发环境，主要用于商 业智能解决方案的开发。
BIDS将开发商业智能所涉及的各个方 面（例如数据转换和抽取、基于多维数据集的联机分析、数据 挖掘和生成数据报表等）都集成在了一个开发平台上，也就是 说商业智能开发人员可以使用BIDS开发出完整的商业智能解决 方案。
BIDS是一个基于Visual Studio 2005的开发平台，与Visual Studio 2005具有相同的设计界面。
1.数据源概述 本例以SQL Server 2005提供的AdventureWorks数据库作为商业智能 解决方案的数据源。
AdventureWorks数据库是SQl Server 2005的范例数据库，它是一个 大型的跨国自行车制造企业应用的业务数据库，其用途是帮助企业对 自行车的生产和销售进行管理。
AdventureWorks数据库主要的应用方面有人力资源、产品管理、市场 销售、采购和供应商管理、生产管理。
AdventureWorks数据库是一个比较复杂的数据库，可以使用 Microsoft SQL Server Management Studio打开这个数据库，并查 看其中的表格和字段。
2.需求分析◦ AdventureWorks数据库设计的方面很多，但是我们的目标 很简单，只有以下三个：需要分析不同类别的产品通过直销在不同地区、不同时间段 内销售的业绩。
生成分析结果的报表。
分析影响客户所有车的数量的因素。
◦ 通过目标可以发现分析销售业绩基于的维度有三个：产品、客户和 时间，事实数据则为反映销售业绩的订单。
◦ 对于产品我们关心的是产品的名称和分类，由于产品和产品类别之 间有一对多的关系，因此可以将这个维度设计为雪花模型。
◦ 对于客户，我们主要需要关心客户的姓名、年龄、性别、婚姻状态、 孩子的状况、是否拥有房产、拥有汽车的数量，所在的地区、国家、 省和城市等信息。
◦ 对于时间，我们只关心年、季度和月份，这些在数据库中不是显式 存在的，但是可以从订单上的OrderDate字段中计算出来。
◦ 对于事实数据，我们只会关心订单中产品的价格、折扣、数量和总 价的情况。
◦ 可以得到如下需求分析模型：◦ 分析模型的事实表、维度表关系3.数据转换和抽取（建立数据仓库） ◦ (1)首先使用Microsoft SQL Server Management Studio新建一个 数据库Sales_DW作为数据抽取的目标数据库，AdventureWorks作为 源数据库。
◦ (2)新建Integration Services 项目Integration Sales，并在此 项目中新建一个SSIS包Integration Sales.dtsx，在此包中进行数 据的抽取，整合等操作。
◦ (3)创建数据源。
在Integration Sales项目下的数据源文件夹中添加两个新的数据源 连接，一个连接源数据库AdventureWorks,一个连接目标数据库 Sales_DW，数据源名称分别为Adventure Works和 Sales_DW 。
◦ (4)设计SSIS包Integration Sales.dtsx。
设计包的方法是从工具箱中将需要使用的容器、任务、可执行体等 工具拖拽到包的SSIS设计器窗口中，再对这些对象进行设计。
由于主要执行的是数据抽取工作，因此数据流任务是我们主要设置 的任务。
数据抽取中所涉及的表主要有事实表FactSales,产品信息表 DimProduct，产品类别信息表DimCategory，订购时间表 DimTime以及客户信息表DimCustmer。
抽取事实表FactSales的数据流任务的过程1)选中SSIS设计器的【控制流】标签，将工具箱中的【数据流任 务】对象拖拽到SSIS设计器中，并重命名为FactSales。
2)双击【数据流任务】FactSales打开【数据流】标签，将【OLE DB源】拖至SSIS设计器上。
打开【OLE DB源编辑器】，进行【OLE DB源】对象的设置。
在上述设计中需选中数据源Adventure Works，并选择数据访 问模式为【SQL 命令】，在【SQL 命令文本】中输入进行数 据抽取的SQL语句。
4)完成【OLE DB源】对象设置后，从工具箱中将【SQL Server目标】对象拖至SSIS设计器上，并选中【OLE DB源】 对象，将其绿色连线拖拽至新添的【SQL Server目标】对象 上。
打开【SQL目标编辑器】，选中数据源Sales_DW，并新建 表FactSales。
【SQL目标编辑器】对话框◦ 完成后的数据流任务视图如下所示：◦ 数据仓库中其他表的数据抽取设计步骤与FactSales相 同，只是输入的SQl命令不同。
Integration Sales 包的完整设计视图：(5)建立OLAP和挖掘模型。
◦ 1)创建OLAP多维数据集数据源和数据源视图。
新建项目Sales Analysis，并添加到已有解决方案中。
在此 项目中新建数据源选中已在Integration Sales项目中创建好 的数据源Sales_DW。
新建数据源视图，选中数据源Sales_DW，并将FactSales、 DimCategory、DimCustomer、DimTime以及DimProduct选为视 图【包含的对象】，命名此数据源视图为 Sales DW View。
◦ 2)创建多维数据集 新建多维数据集Sales OLAP。
选中数据源视图 Sales DW View, 并将FaceSales选为事实表，其他表作为维度表。
由于时间维度DimTime和客户维度DimCustomer还分别具有时间层 次结构和地理层次结构，因此还需要为这两个维度创建层次结 构，如下所示：多维数据集Sales OLAP的数据视图和结构◦ 3)对多维数据源部署和处理。
右击【多维数据集】|Sales OLAP多维数据集，选中【处理】 命令。
【处理】结果：处理完毕后，分 析人员就可以使 用Sales OLAP 对数据进行分析 了。
◦ 4)使用多维数据集进行销售业绩的分析双击Sales OLAP多维数据集，选中【浏览】标签，将Total等 相应字段拖至浏览器选项页的正确位置，在【筛选表达式】 劣种可以选择不同的产品类别，则右下侧表格中的将出现此 类别产品的销售业绩。
所有自行车在不同地区不同时间段内销售的业绩◦ 5)建立数据挖掘结构和数据挖掘模型 从【现有多维数据集】新建挖掘结构Dim Customer，挖掘技 术选择【Microsoft决策树 】。
将NumberCarsOwned作为可以预测列，其他列作为输入。
右击【挖掘结构】|Dim Customer，选择【处理】命令，完成 对挖掘结构的部署和处理。
单击设计器上的【挖掘模型查看器】标签，在设计器上会显 示挖掘结果。
影响客户所有车的数量的因素挖掘模型：为了了解挖掘模型的准确度，可以单击设计器上的【挖掘准确性图标】 查看挖掘结构的提升图，直线表示实际值，曲线表示预测的值，这样可 以比较挖掘结构的准确度。
(6)创建报表 ◦ 新建【报表服务项目】，项目名称为【Sales 报表】。
◦ 本例采用报表设计器创建报表,选择已创建的多维数据集作为数 据源，数据源名称为Sales DW。
◦ 新建报表SalesReport.rdl,为报表新建一个数据集 SalesDateSet,数据集的数据源选择前面已建好的数据源Sales DW。
◦ 在报表设计器中可创建数据集查询视图以及所要生成的报表。
◦ 自行车对不同地区的客户在不同时间内的销售业绩(数据集查询视 图)◦ 自行车销售业绩报表【预览】结果结束，谢谢。
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