OLAP与数据挖掘实验2
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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THANKS
大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究
务， 辅助决策人 员作出决策判断。
库、 模 型库 、 方法库 、 知识库 ） 结构 ， 直到现 在 ， 人们把数据 仓
库、 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 技术引进 到决策 支持系统中， 可 以说， 决策支持系统正
一
步 步走 向完善。 而０ Ｌ Ａ Ｐ 和数据挖 掘是密不可分的， 我们把数
６ 基于数据仓库、 ＯＬ Ａ Ｐ 和数据挖掘的决策支持系统
数据仓 库和０ Ｌ Ａ Ｐ 技术 的发展为决 策支 持系统注 入了新的 活 力， 而Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 与数 据挖 掘 的有 机 融合更是 决策支 持系统 的一
技 术主要基于数据仓库执行。
（ 下转第１ ５ ４ 页）
・
医学科技
数字融合媒体处理器集拼接 与融合于 一身， 可以提 供强大 （ １ ） 可 以显示大分 辨 率 的图像 ； （ ２ ） 可 以显 示一 幅完 整 的画
块） 、 ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ／ ｐ ｉ ｖ ｏ ｔ（ 旋转／ 转轴、 ｄ ｒ ｉ ｌ ｌ （ 钻 取） 。
４ 数据挖掘
含在 其中的、 人们事先不知道 的但 又可能有用的信息和知识 。
图１基于数据仓库、 该部分提供了一个用户与机器交互的一个平台。 首先， 该部
． １人机交 互接 口 数据挖掘 的任务是从大 量数据中发现有用的数据 ， 提取隐 ６
・
实验研 究
基于数据仓库 、 ＯＬ ＡＰ 和数据 挖 掘 的智能决策支持系统研究
马春艳 曲伟峰 化松收（ 辽 宁轻工职业学院， 辽宁 大 连 １ １ ６ １ ０ ０ ）
摘 要： 介绍 了 数 据仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和数 据挖 掘技 术 ， 阐述 了 传统 决 策支持 系统 与数据 仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和 数据 挖掘 技 术相 结合 的新型 智能决 策支持
OLAP与数据挖掘分析
结果分析：由以上各表分析可以看出在控制了股市指数后，银行间和交易所市场间的相关系数没有发生太大变化，仍然为0.906，说明了这两个市场的关系密切。而银行间国债市场、交易所国债市场与股市的偏相关系数却发生了显著变化，银行间市场和股市的Pearson相关系数为0.419，而在控制了交易所指数后，它们之间的偏相关系数下降为0.114；同理，交易所国债市场和股市的相关系数也由0.411下降到0.070。这说明了第三方市场对剩余两个市场确实存在显著影响。
收获：因子分析的共同度，显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度。它表明，对原有八个变量如果采用主成分分析法提取所有八个特征根，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1。
结果分析：由上表可见，前三个因子的累计方差贡献率为94.196％，并且只有它们的取值大于1。说明前3个公因子基本包含了全部变量的主要信息，因此选前3个因子为主因子即可。收获体会：在因子分析的总方差解释表中第一列是因子编号，以后三列组成一组，组中数据项的含义依次是特征根、方差贡献率和累计贡献率。
听音乐和不听音乐两种条件下入睡时间没有显著差异。体会收获：两配对样本的非参数检验是在对两组配对样本的总体分布不甚了解的情况下，推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。
相关分析
结果分析：由描述统计表可以看出DJIA和SP的平均均值分别为7743.60和945.10，两者差距很大。同时，两者的方差差距也很明显。由相关性表可以看出两种指数的Pearson系数值为0.995；同时相伴概率P值明显小于显著性水平0.01，说明两者高度正线性相关。
数据挖掘Olap实验报告
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。
完整word版数据仓库与数据挖掘试验二-OLAP
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”。
数据仓库与数据挖掘课程实验
数据仓库与数据挖掘课程实验课程实验课程实验部分安排八个有代表性的上机实验与课程内容相呼应，每一个实验安排两学时。
学生应在实际操作中规范地完成各项实验。
更深入理解数据仓库及OLAP系统工作原理，构建数据仓库、熟练掌握OLAP操作。
实验完成后，教师在实验结束前，现场验收学生的完成情况，并给出现场评定，最后结合实验报告给出实验成绩。
实验一认识sql server2000一、实验目的1、通过某个商用数据库管理系统的安装使用，初步了解DBMS的工作环境和系统构架。
2、熟悉对DBMS的安装。
搭建今后实验的平台。
3、了解所选DBMS系统的主要组件。
4、理解数据库、数据表、属性、关键字等关系数据库中的基本概念。
5、熟悉利用管理器创建数据库、数据表并向表中插入数据6、查询数据表中数据。
二、实验平台操作系统：windows2000或者windows XP数据库管理系统：国产如KingbaseES,国外如：MS SQL Server, Oracle。
三、实验内容及要求1.安装和启动i.根据安装文件的说明安装数据库管理系统。
在安装过程中记录安装的选择，并且对所作的选择进行思考，为何要进行这样的配置，对今后运行数据库管理系统会有什么影响。
ii.学会启动和停止数据库服务，思考可以用哪些方式来完成启动和停止。
2.初步了解DBMS的安全性i.这里主要是用户的登录和服务器预定义角色。
可以尝试建立一个新的用户，赋予其数据库管理员的角色，今后的实验可以用该用户来创建数据库应用。
3.数据库系统的构架i.了解数据库系统的逻辑组件：它们主要是数据库对象，包括基本表、视图、触发器、存储过程、约束等。
今后将学习如何操作这些数据库对象。
4.DBMS的管理和使用了解DBMS如何通过它提供的工具对数据和数据库服务器进行管理和使用的。
i.学会运用控制管理器和企业管理器进行操作。
◆利用管理器创建school数据库，创建关系数据库SCHOOL表：◆学生表student(sno,sname,ssex.sage,sdept,grade),◆课程表course(cno,cname,cpno,chour,ccredit)，◆教师表teacher(tno,tname,email,salary)。
数据挖掘 实验二
实验二创建一个简单的OLAP实例
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
实验内容：
1.装载数据：samples数据库
2.建立数据仓库项目：商业智能分析项目
3.新建数据源
4.新建数据源视图
5 建立多维数据集
6.部署
7.浏览器查看数据
8.进行下钻、上钻、切片、切块、转轴操作
实验结果与分析：
分析：根据 AdventureWorksDW数据仓库，从不同角度选择数据，并对数据进行分析，要求显示如下5种操作结果及分析。
1：下钻：
结果分析：这里通过下钻能了解国家的那个城市在那个季度那个月份的详细的数据，通过这个详细分析数据能更好的了解公司的在地方的发展情况。
2：上卷
结果分析：通过上卷操作，从大的整体去对每个国家的每年的数据进行分析，方便公司进行策略。
3：切片
结果分析：这个结果是通过对给出年份中的一个年进行操作，能了解这一年，公司在各个国家的销售总额的数据。
4：切块
结果分析：这个切块是比较不同国家在两个年份的销售总额的情况，是在两个或多个维上进行选择，当人这个数据还可以比较年份中的每个季度。
5：转轴
结果分析：转轴是一种目视操作，只是转动了观察数据的视角，改变了数据的表示，但结果不会变化，这个能适应不同的人对数据进行观察。
数据挖掘报告
浙江万里学院实验报告实验名称：利用rost进行社会网络分析分组组长：周谷南组员及分工：专业班级：信管104姓名：周谷南学号：2010015277实验日期：2013.04专业班级：信管104 姓名：周谷南学号：2010015277批朝向他国售武器技术：报告从五角大楼的视角评估和分析朝鲜整体外交和军事战略。
五角大楼认为，朝鲜近期主要战略目标不会发生明显变化，仍然会通过发展核武器遏制外部潜在军事威胁，同时采取破坏韩美同盟等“强力外交”手段促成各方接受朝鲜的“安全利益”。
五角大楼下属国防情报局今年4月撰写的一份对朝秘密评估报告认为，朝鲜已拥有可用弹道导弹投射的核武器，而美国国家情报总监詹姆斯·克拉珀随即对这一结论提出质疑，认为朝鲜现阶段不具备这样的能力。
五角大楼2日公开的报告同样没有采信国防情报局的评估。
朝称拥核为发展经济护航：五角大楼的朝鲜军力评估报告公布后，朝方暂时没有正式回应。
朝鲜劳动党机关报《劳动新闻》3日发表社论，称核威慑能力是朝鲜发展经济的基础。
社论强调，朝鲜半岛会爆发核战争还是紧张局势会趋于缓和，一切都取决于敌人采取什么行动。
但是，对美国无论如何不能抱有任何幻想，因为美国的目标就是摧毁朝鲜。
美促朝立即释放被判刑美国公民：美国国务院发言人帕特里克·文特雷尔2日敦促朝鲜立即释放被朝鲜最高裁判所处以15年劳动教养的美国公民裴俊浩（音译）。
同时，美国官员称，现阶段不打算效仿以往做法寻求美国公民获释，而曾经扮演“特使”角色的美国前总统吉米·卡特否认打算再次访朝“捞人”。
正通过瑞典了解情况：文特雷尔当天在美国国务院例行记者会上说：“我们最重要的优先任务就是保证美国在海外公民的福祉和安全，我们敦促朝鲜当局立即赦免裴俊浩并立即将其释放。
”朝中社2日报道，裴俊浩去年以旅游名义进入朝鲜后被逮捕，4月30日被朝鲜中央裁判所，即最高法院以“从事反朝敌对行为”罪名判处15年劳动教养。
欲获取指控相关细节：根据朝方说法，裴俊浩所获罪名为“从事反朝敌对行为”，但朝中社报道中没有就此作具体阐述。
数据挖掘实验二：实验报告
一、实验说明及目的1、使用真实数据进行数据挖掘实验，实验前进行数据的预处理。
2、训练一些不同类型的模型（具体类型可以讨论），与此同时分析哪些参数将对支持向量机（SVM）模型的性能产生影响。
3、通过实验来分析预测，将其他一些属性作为森林覆盖类型（Cover_Type 属性）的模型输入所产生的效果。
原始数据和数据的描述见网址/databases/covertype/covertype.html4、该实验将使学生理解完成一次真实数据预处理以及在数据挖掘过程中对属性、数据覆盖类型等方面的分析工程。
二、实验具体任务及其说明1、数据预处理工作（1）数据样本的生成：根据原始数据集生成统一的随机样本，样本数据量大约是原始数据量的10%，要求使用不重复抽样。
（任务1）（2）森林覆盖值的映射：变换不同种类的属性，将森林覆盖值2映射到0，将其他值所有森林覆盖值（1,3,4,5,6,7）映射到1。
（任务2）（3）数据预处理技巧：自行决定是否需要其他的数据预处理，注意某些Weka软件的使用技巧，如一些输入输出格式问题。
有时某些方法也做必要的调整，在某些情况下必须对数据有明确的预处理，做数据预处理时可以查看Weka软件针对该技巧或方法的描述。
（4）预处理说明：原始数据集非常大，具有7种类型的森林覆盖，检查整个数据集装载到Weka软件是发生的情况，如果机器内存耗尽，可以尽量增大堆的大小试试。
Weka使用指南对此有描述如何操作。
）2、模型训练工作（1）使用Weka分类器的评价工具进行预测。
使用Naïve Bayes 分类器对抽样样本进行训练以预测变换的森林覆盖类型（即是映射到种类0还是1），使用10层交叉验证来评估变换的模型，Weka软件中自带有对其分类器的表现评价器，使用自带的评价器来确定变换模型的精确度和变动率指标（ROC）。
（任务3）（2）对SVM模型进行训练：使用Weka软件的SMO分类器对支持向量机(SVM)模型进行训练，训练2种形式的SVM模型，一种是带多项式核函数的SVM模型，另一种是带径向基核函数(RBF Kernel)的SVM模型。
数据挖掘实验指导2
实验3：微软决策树-挖掘模型建立及应用1.实验目的1) 学习使用Microsoft决策树创建 OLAP 数据挖掘模型。
2) 深入理解决策树分类的数据挖掘意义。
2.实验软硬件环境1）安装SQL Server 2000 Analysis Services的计算机系统。
2）Analysis Services中已经安装了FoodMart演示数据。
3.实验说明数据挖掘对查找和描述特定多维数据集中的隐藏模式非常有用。
随着多维数据集中的数据迅速增长，手动查找信息变得非常困难。
数据挖掘提供的算法允许自动模式查找及交互式分析。
为了重新定义会员卡方案，市场部想分析当前销售事务并找出客户人口统计信息（婚姻状况、年收入、在家子女数等等）和所申请卡之间的模式。
然后根据这些信息和申请会员卡的客户的特征重新定义会员卡。
本节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会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将Member_Card 成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后选择人口统计特征列表，算法将从中确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。
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设计新的会员卡，使其适应申请各类会员卡的客户类型。
4.实验内容和步骤4.1 建立决策树1).在 Analysis Manager 树视图中，展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，然后选择“新建挖掘模型”命令。
2).打开挖掘模型向导。
在“选择数据挖掘技术”步骤中的“技术”框中选择“Microsoft 决策树”。
单击“下一步”按钮。
3).在“选择事例”步骤中，在“维度”框中选择“Customer”。
在“级别”框中，确保选择了“Name”。
单击“下一步”按钮。
4).在“选择被预测实体”步骤中，选择“事例级别的成员属性”。
数据挖掘实验报告-综合实验2-分类与预测的综合实验
数据挖掘实验报告-综合实验2-分类与预测的综合实验湖南财政经济学院学⽣实验报告学院：信息技术与管理学院课程名称：数据分析与挖掘教学班级：信息管理与信息系统姓名： XXXXX 学号： XXXXX实验报告⼀、实验⽬的和要求：1.实验⽬的泰坦尼克号事故相信⼤家都知道，这次的实验任务就跟这次事故的数据集有关。
泰坦尼克号问题之背景，就是那个⼤家都熟悉的“Jack and Rose”的故事，豪华游艇沉没了，⼤家都惊恐逃⽣，可是救⽣艇的数量有限，⽆法⼈⼈都有，副船长发话了“lady and kid first！”，但最后哪些⼈获救了呢？我们收集到的训练和测试数据是⼀些乘客的个⼈信息以及存活状况，要尝试根据它⽣成合适的模型并预测其他⼈的存活状况。
这是⼀个⼆分类问题。
下表是泰坦尼克号船上⼈员数据，表中包含12个字段信息，其意义如下：PassengerId => 乘客IDPclass =>乘客等级(1/2/3等舱位)（属性代表船舱等级，1-⼀等舱，2-⼆等舱，3-三等舱，从⼀定程度上反应了这个乘客经济情况和社会地位。
）Name =>乘客姓名Sex =>性别Age =>年龄SibSp =>堂兄弟/妹个数Parch =>⽗母与⼩孩个数Ticket =>船票信息（字母与数字具体代表什么信息，需要猜测分析判断）Fare =>票价Cabin =>客舱Embarked =>登船港⼝Survived=>乘客是否获救可以看出该数据集共有12个变量，各变量说明如下。
（友情提⽰：这是竞赛组织⽅提供的原始数据集，⼩⼼处理，有可能你在读⼊数据集时就会抓狂！）请根据titanic_train.csv数据集，利⽤多种分类模型(⾄少三个)预测乘客是否获救与遇难，并⽐较各个模型的性能，并能在预测时根据模型融合给出最佳预测结果。
报告中要体现详细的分析过程和分析理由，并截取相应的实验步骤与实验结果图。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
第2章 数据挖掘的数据仓库与OLAP技术PPT课件
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year)
define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supplier_type)
define dimension branch as (branch_key, branch_name, branch_type)
define dimension location as (location_key, street, city, province_or_state, country)
2020/8/1
数据挖掘：概念与技术
22
用DMQL定义雪花模式
define cube sales_snowflake [time, item, branch, location]: dollars_sold = sum(sales_in_dollars), avg_sales = avg(sales_in_dollars), units_sold = count(*)
数据仓库建模: 维和度量
星型模式: 事实表在中央, 连接一组维表 雪花模式 : 星型模式的精炼, 其中一些维分层结构被规范化成一组
数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘应用实践
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。
创建OLAP实例(数据仓库与数据挖掘)
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。
OLAP融合于数据挖掘之模型构建论文
OLAP融合于数据挖掘之模型构建论文数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
以下是店铺今天为大家精心准备的：OLAP融合于数据挖掘之模型构建相关论文。
内容仅供阅读与参考!OLAP融合于数据挖掘之模型构建全文如下：1 OLAM模型本文提出的OLAM模型对OLAP中数据立方体和星型模式的概念分别进行了拓展,涵盖问题的整个搜索空间,能够比较全面地反映多维数据挖掘的实质.下面描述相应的理论方法、基本权标和数据结构.1.1 从数据立方体到影响域本文在OLAM模型中引进基本权标:影响域(influencedomain).影响域与多维空间的数据立方体在逻辑上是等价的.但立方体上计算的是聚合(aggregation),而影响域上计算的是蕴涵(implication),即数据中隐藏的模式.影响域同立方体一样具有属性和值,不同点在于它具有置信度(confidence).立方体将维映射至度量,而影响域将维和度量映射至置信而影响域将度.一个影响域可视为一个函数,其映射关系从维和度量映射至一置信度级别.影响域可视为是广义概念上的数据立方体空间,因为影响域的大小通常比数据立方体要大得多,OLAM分析常常在更细的粒度上分析更多的维,或对多个特性之间的关系进行探索.由于每次重新计算的代价太昂贵,所以需要在比星型模式存储有更多的聚合的模式上进行,即采用下一节所提出的旋转模式.为了“遍历”整个影响域,需要将OLAP运算与影响性分析交叉.可以看出,影响域的操作可在多维和多层次的抽象空间中进行,有利于灵活地挖掘知识.而文献〔3,4,5〕的操作是基于数据立方体的多维数据挖掘,包含在基于影响域的操作之内,是其中的特例.影响域概念可用面向对象的思想描述,这样有助于生成一个较好的结构化的框架.影响域包含六个主要特性:(1)基本维(类);(2)属性;(3)对象或实例;(4)层次;(5)度量;(6)蕴涵.其中,基本维是一种高层次的类型划分,如产品、客户等.每个类/维具有一属性集合,如产品维具有属性价格、颜色等.每个类/维有对象或要素作为实例,对象的每个属性具有一个值.在类和属性内存在层次,例如,对类来讲,商标类是产品的父类;对属性来讲,属性集合地区,城市,省}是一个层次.度量是在维形成的空间上的计算.蕴涵是在维和度量形成的立方体空间上的计算.1.2 从星型模式到旋转模式从面向对象的角度来看,数据立方体与影响域的特性不尽相同,包含基本维(类)、属性、对象或实例、层次以及度量这五个特性,OLAP的星型模式通常直接映射在该对象结构中.星型模式每个维表都可看成一个对象,对象的属性代表在维表中的列,度量在各个维构成的空间上进行计算.图1给出一个星型模式的例子,包含四个基本维:商店维、客户维、产品维和定货维,中央的事实表中存有度量和各个基本维的码值.星型模式是用来处理聚合运算的,该模式能很好地用于OLAP,但它本身不带数据挖掘功能,不能用于OLAM,因此需要将星型模式作相应扩展.在对影响域进行分析的过程中,通常将分析焦点聚焦在星型模式中的维表上(如产品或商店,如图1所示).由于在分析中要用附加的聚合或选择的数据项以丰富维表内容,因此对于每个库表来说,需要比星型模式存储更多的数据.分析的焦点在各个维表之间不断转换,例如从客户维转换至商店维再到产品维等等,可以看作是焦点在绕着星型模式旋转,因此,本文引入“旋转模式”的概念,将OLAM的分析结构命名为旋转模式.图2显示出与图1中星型模式所对应的旋转模式的例子.旋转模式的中心存储的是影响域的蕴涵,外围是各个维表的码值以及聚焦度量和其它度量,四周呈辐射状的是各个维表.在执行影响域分析时,焦点沿着不同的基本维(或类)旋转,在维和度量形成的广义数据立方体空间上执行蕴涵运算对应于图1的旋转模式的例子如图3所示,旋转模式中的库表具有五个主要部分:(1)中的库表具有五个主要部分聚焦维;(2)聚焦度量;(3)内部属性;(4)外部属性;(5)非聚焦度量.聚焦维代表当前分析焦点所在的基本维,如图2所示的客户维;聚焦度量代表用户关心的度量,如利润;内部属性是聚焦维中的属性,如客户年龄等;外部属性是非聚焦维中的属性,如某客户最喜爱的产品颜色等;非聚焦度量是用于辅助决策的度量,如某客户平均一次购买的商品的数目.由此可以看出影响域中的存储模式与OLAP是不同的.2 实现OLAM机制的讨论OLAM机制具有交互的特性,而且求蕴涵函数的计算代价比较昂贵,因此在大型数据库或数据仓库中实现OLAM机制的关键是解决快速响应和有效实现的问题.必须考虑如下因素:2.1 快速响应和高性能挖掘OLAM若想获得快速响应和高的性能,会比OLAP困难,因为数据挖掘的计算代价通常比OLAP昂贵.快速响应对于交互式挖掘是致关重要的,有时为了得到快速响应甚至可以牺牲精度,因为交互式挖掘能一步步引导挖掘者聚焦在搜索空间并查找越来越多重要的模式.一旦用户能限定小的搜索空间,就可调用更高级的而速度较慢的挖掘算法进行细致分析.可考虑采用逐渐精化数据挖掘质量的OLAM方法:首先在大数据集上用快速挖掘算法标识出感兴趣的模式/区域,然后用代价较高但较精确的算法进行详细分析.2.2 基于数据立方体的挖掘方法基于数据立方体的挖掘方法应该是OLAM机制的核心.基于立方体的数据挖掘已经有很多研究,包括概念描述、分类、关联、预测、聚类等.基于立方体的挖掘继承了关系型或事务型数据挖掘方法的思想,并具有许多特性.在基于立方体的有效挖掘算法领域需要更多的研究.高性能数据立方体技术对OLAM很重要.由于一个挖掘系统需要计算大量维之间的关系或详细细节,这样的数据不可能都预先实体化,有必要联机动态计算数据立方体的一部分.另外,多特性数据立方体的有效计算,以及支持具有复杂维和度量的非传统的数据立方体,对有效地数据挖掘都很重要.因此,需进一步开发数据立方体技术.2.3 选择或添加数据挖掘算法关系型查询处理能用不同的处理途径对同一查询生成相同的答案,但是采用不同的数据挖掘算法可能会生成显著不同的挖掘结果.因此,提供多种可选的数据挖掘算法很重要.另外,用户也许想自己开发一个算法,如果提供标准开放的API,而且OLAM系统经过很好地模块化,用户就有可能增加或修改数据挖掘算法.用户定义的数据挖掘算法可以较好地利用一些开发良好的系统构件以及知识可视化工具,并与已有的数据挖掘功能合成.因存在有多个数据挖掘功能,如何在某一具体应用中选定合适的数据挖掘功能是一个问题,必须熟悉应用问题、数据特征以及数据挖掘功能的作用,有时需要执行交互探索式分析来选择合适的功能.因此,建造探索式分析工具以及构建面向应用的语义层是两个重要的解决方案.OLAM提供探索式分析工具,进一步的研究应该放在为具体应用自动选择数据挖掘功能上.2.4 在多个数据挖掘功能之间交互OLAM的优势不仅仅在于选择一系列的数据挖掘功能,也在于在多个数据挖掘和OLAP功能之间交互.例如首先切割立方体的一部分,基于一指定的类属性将该部分分类并查找关联规则,然后下挖在更细2.5 可视化工具为了有效地显示OLAP挖掘结果并与挖掘处理交互,开发多种知识和数据可视化工具很重要.图表、曲线、决策树、规则图、立方体视图、boxplot图等是描述数据挖掘结果的有效工具,帮助用户监测数据挖掘的过程并与挖掘过程交互.2.6 可扩展性OLAM系统与用户及知识可视化软件包在顶端通讯,与数据立方体在底端通讯.它应该高度模块化,并具有可扩展性,因为它可能会与多个子系统合成并以多种方式扩展.应该扩展OLAP挖掘技术至高级的和/或特殊用途的数据库系统,包括扩展的关系型、面向对象的、文本、空间、时间、多媒体和异种数据库以及Internet信息系统.对复杂类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据的OLAP挖掘也是一重要的研究方向.2.7 做书签和回溯技术OLAM借助于数据立方体导航,提供给用户充分的自由,运用任一数据挖掘算法序列来探索和发现知识.当从一个数据挖掘状态转换至另一状态时常常可有很多选择.可做个书签,如果发现一个路径无意义,就回到原先的状态并探索其它的方法.这种做标记和回溯机制防止用户“迷失在OLAM空间”中.3 结论利用OLAM模型沿着多个维进行挖掘,观察沿着这些维的模式,进行合并,并以智能的方式与用户进行交互,可以在多维数据库的不同的部位和不同的抽象级别交互地执行挖掘.它有如下优点:(1)便于交互式探索性的数据分析.有效的数据挖掘需要探索性的数据分析功能〔6〕.用户常希望灵活地遍历数据库,选择任一部分的相关数据,在不同的抽象级别上分析,并以不同的形式表示知识/结果.OLAM 便于对不同的数据子集在不同抽象级别上进行数据挖掘,这连同数据/知识可视化工具将大大加强探索性数据挖掘的能力和灵活性.(2)联机选择数据挖掘功能.事先预测挖掘何种类型的知识是困难的,对于用户来讲,常常不知道想挖掘什么样的知识.通过OLAM模型将OLAP与多个数据挖掘功能结合,用户可以灵活选择所需的数据挖掘功能,并动态交换数据挖掘任务.本文所提出的OLAM模型的理论方法、基本权标和数据结构将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,大大加强了决策分析的功能和灵活性.该模型有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次的知识,是一个很有前景的方向.参考文献：1 E.F.Codd, S.B.Codd, C.T.Salley. Beyond decision support.〔J〕Computerworld, 27(30), July 19932 Usama M Fayyad, /database/ Gregory Piatetsky-Shapiro et al. Advances inknowledge discovery and data mining.〔M〕California: AAAI/MIT Press, 19963 J.W.Han. Towards on-line analytical mining in large databases.〔R〕ACM SIGMOD Record, 1998. 27:97～1074 J. W. Han, S. Chee, and J. Y. Chiang. Issues for on-lineanalytical mining of data warehouses.〔C〕Proc. of1998SIGMOD’96 Workshop on Research Issues on Data Mining andKnowledge Discovery (DMKD’98), Se attle, Washington, June19985 J.W.Han. OLAP Mining: An Integration of OLAP with DataMining.〔C〕Proc. 1997 IFIP Conference on Data Semantics (DS-7), Leysin, Switzerland, Nov. 1997. 1～116 M.S.Chen, J.W.Han, and P.S.Yu. Data mining: an overviewfrom a database perspective.〔J〕IEEE Transactions onKnowledge and Data Engineering, 1996. 8(6): 866～883。
数据仓库与数据挖掘基础第2章OLAP(赵志升)XXXX修改
4.1 OLAP的分类
2.MOLAP MOLAP存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多
维结构存储在分析服务器计算机上。根据分区定义为是本地 分区还是远程分区，该计算机可以是定义分区的分析服务器 计算机，或别的分析服务器计算机。用于存储分区数据的多 维结构位于分析服 OLAP的定义和特点
整个数据（仓）库系统的工具层大 致可以分为三类，或者说三个发展阶段： （1）以MIS为代表的查询、报表类工具 （2）以OLAP为代表的验证型工具 （3）以及以DM为代表的挖掘型工具
4.1 OLAP的分类
OLAP系统按照其存储器的数据存储格式可以分为关系OLAP （RelationalOLAP，简称ROLAP）、多维OLAP （MultidimensionalOLAP，简称MOLAP）和混合型OLAP （HybridOLAP，简称HOLAP）三种类型。
4.1 OLAP的分类
4.1 OLAP的分类
3.HOLAP
由于MOLAP和ROLAP有着各自的优点和缺点（如下表 所示）,且它们的结构迥然不同，这给分析人员设计OLAP 结构提出了难题。为此一个新的OLAP结构——混合型 OLAP（HOLAP）被提出，它能把MOLAP和ROLAP两种结构的 优点结合起来。迄今为止，对HOLAP还没有一个正式的定 义。但很明显，HOLAP结构不应该是MOLAP与ROLAP结构的 简单组合，而是这两种结构技术优点的有机结合，能满 足用户各种复杂的分析请求。
数据仓库与数据挖掘
Data Warehouse and Data Mining
河北北方学院：赵志升
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（5）其余步骤与前面建立“时间维度”的步骤相同，就是名称变一下
专业班级：姓名：学号：实验日期：
5．维度的编辑
（1）打开“时间”维度的“维度编辑器”窗口，选择“季度”项目，同时选择下方属性中的“基本”选项卡，将“Member Name Column”项目中的“’Quarter’+convert(CHAR,DataPart(quarter,”dbo”,”FACT_保单”.”时间”)”改为“‘第’+convert( CHAR,DataPart(quarter,”dbo”,”FACT_保单”.”时间”)+‘季’。
（2）打开“收付费类型”维度的“维度编辑窗口”在“收付费”上单击右键，选择“新建级别”。出现“插入级别”对话框。选择“收付费归并类型”，单击“确定”。
（3）以相同的方式插入“收付费明细类型表示”级别
6.多位数据集的编辑
（1）在“人寿实验”下的“多维数据集”上单击右键，选择“新建多维数据集”/“向导”命令
4.建立多重关系型标准维度
（1）从“维度向导”对话框进入到“选择维度的创建方式”对话框，并选择“雪花架构；多个相关维度表”
（2）单击“下一步”按钮，打开“选择维度表”对话框，在“选定的表”下选择“Dim_机构区域分类”、“Dim_机构细分”和“Dim_业务员”
（3）单击“下一步”按钮，出现“创建和编辑联接”对话框，确认是由“区域ID”和“机构ID”连接3张表
（14）在“多维数据集编辑器”窗口中，选择“文件”到“退出”命令，出现“设计存储”对话框
（15）进入“存储设计向导”在“选择数据存储类型”对话框中选择“MOLAP”单击“下一步”
（16）进入“设置聚合选项”对话框，进行聚合选项的测试，单击“下一步”按钮。
（17）在“完成”对话框中，选中“立即处理”，单击：“完成”
（11）打开“保单资源分ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ”的“多维数据集编辑器”窗口在“维度”上右键选择“现有维度”选择“时间”维度
（12）打开“保单资源分析”的“多维数据集编辑器”窗口，在“度量值”上单击鼠标右键，选择“新建度量值”出现“插入度量值”对话框。单击“文本”，在左面出现了“保单ID”将其选中，单击“确定”按钮
（13）用同样的方法增加“管理费比例”度量值。
（4）单击“下一步”按钮，打开“选择多维数据集的维度”对话框，在“多维数据集”下将“区域_机构，业务员”、“收付费类型”和“险种_投保人类型分类”三个维度选中单击“下一步”
（5这时屏幕出现“事实数据表行数”提示框单击“是”
（6）单击“确定”手工添加中间表来建立事实表与维度表的联系
（7）在“完成“对话框中，在“多维数据集的名称”框中输入“保单货源分析”单击“完成”
（8）进入“多维数据集编辑”窗口在右面“结构”面板中，单击鼠标右键，选择“插入表”
（9）这时出现“选择表”对话框，在左面的“表”下选中“DIM_中间表”单击“添加”
（10）用鼠标左键选中“DIM_中间表”的“业务员的ID”，按住左键，讲鼠标拖至“DIM_业务员”表中“业务员ID“的上方，其他的也是用同样的方法
三、实验过程:
1.建立时间维度
在“Analysis Manager”窗口中的“人寿实验”下的“共享维度”上，以右键单击打开快捷菜单，选择“新建维度”，再选择“向导”.
出现“选择维度的快捷方式”对话框，单击“下一步”按钮，出现“选择维度表”对话框，在左面的“可用的表”下选择“FACE_保单”，在右面的“详细信息”下会出现该表中的列
选择“时间维度”，并在“日期列”框中选择要作为时间维度的列.
出现“创建时间维度级别”对话框，选择“年，季度，月，日”.
出现“选择高级选项”对话框.
出现“维度向导”对话框在“维度名称”框中输入“时间”
专业班级：信管094姓名:陈泽智学号：2009011776实验日2012.4.21
2.建立单一层次的标准维度
（1）但一层次的标准维度的建立过程与建立时间维度相同，只需要将“选择维度表”对话框中的“可用的表”下改选为“DIM_收付费类型明细”这时出现“选择维度的级别”对话框，选择“收付费”。
（2）单机“下一步”按钮，打开“指定成员键列”对话框。单击“下一步”按钮，出现“选择高级选项”对话框。单机“下一步”按钮，出现“维度向导”对话框，在“维度名称”中输入“收付费类型”单机“完成”
专业班级：姓名：学号：实验日期：
（2）这时屏幕出现“欢迎”对话框，单击“下一步”，出现“从数据源中选择事实数据表”对话框，在左面的“数据源和表”下选择“FACT_保单”。
（3）单击“下一步”按钮，打开“选择用于定义度量值的数字列”对话框，将“预收保费”、“新单保费”、“续期保费”、“退还保费”、“实付保费”、“实付退保金”、“实付生存金”选中作为度量值
3.建立多层次标准维度
（1）建立多层次标准维度的过程与建立时间维度相同，在“维度向导”的对话框的“可用的表”下改选为“dim_投保人类型险种分类，出现“选择维度的级别”对话框。在“维度级别”下一次选择“投保人类型”和“险种名称”构建两个层次
（2）单击“下一步”按钮，出现“指定成员键列”对话框。单机“下一步”按钮，出现“选择高级选项”对话框。单击“下一步”按钮，接着在“维度名称”中输入“险种_投保人类型两类”单击“完成”按钮
（18）已成功完成多位数数据集处理界面
专业班级：姓名：学号：实验日期：
四、实验心得
本次实验使我知道维度表的建立方法和应用以及多维数据集的创建方法和应用等等，在实验过程中视图的建立可以清晰的判断各个组件之间的关系，建立多维数据集前要选择合适的数据源。编辑好多维数据集要进行储存。Analysis Services具有成本低、方便灵活的特点，可以方便管理员操作。而且还结合其他不同的第三方软件一起使用，使之增加其功能，另解决方案更丰富。
浙江万里学院实验报告
课程名称：数据仓库与数据挖掘
实验名称：基本维度和多维数据集的建立和编辑
分组组长：组员及分工陈泽智叶林
一、实验目的:
掌握共享维度建立的方法和要求、理解多维视图使用维和度量进行数据分析的方法，学会根据不同的应用选择相应的多维数据集存储模型。
二、实验内容:
共享维度的建立、多维数据集的建立和编辑。