数据仓库实验一
数据仓库实验报告
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。
数据仓库 实验1
4.4CRM数据仓库设计实验从本节和第五节是CRM数据仓库的实验。
利用SQL SERVER 2000为背景，介绍如何从无到有的生成CRM数据仓库，如何添加多维数据集，以及如何使用数据仓库进行多维分析等。
使读者对客户关系数据仓库又一个直观的认识。
本实验介绍客户关系管理数据仓库的设计，演示如何从已有的OLTP系统通过数据转移得到我们的数据仓库。
4.4.1SQL SERVER 2000数据仓库简介为了满足现代企业对大规模数据进行有效分析和利用的要求，SQL Server 2000包含了一系列提取、分析、总结数据的工具，从而使联机分析处理成为可能。
Microsoft将OLAP 功能集成到Microsoft SQL Server中，提供可扩充的基于COM的OLAP接口。
它通过一系列服务程序支持数据仓库应用。
数据传输服务DTS（Data Transformation Services）提供数据输入/输出和自动调度功能，在数据传输过程中可以完成数据的验证、清洗和转换等操作，通过与Microsoft Repository集成，共享有关的元数据；Microsoft Repository存储包括元数据在内的所有中间数据；SQL Server OLAP Services支持在线分析处理；PivotTable Services 提供客户端OLAP数据访问功能，通过这一服务，开发人员可以用VB或其他语言开发用户前端数据展现程序，PivotTable Services还允许在本地客户机上存储数据；MMC（Microsoft Management Console）提供日程安排、存储管理、性能监测、报警和通知的核心管理服务；Microsoft Office 2000套件中的Access和Excel可以作为数据展现工具，另外SQL Server 还支持第三方数据展现工具。
4.4.2概念模型设计数据仓库的设计首先是概念模型的设计，这也是决定数据仓库实施效果的重要一步。
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)。
数据仓库实验
实验：数据仓库设计实验1、实验目的与要求（1）掌握数据仓库需求分析方法；（2）掌握多维表设计的方法；（3）掌握数据仓库概念模型、逻辑模型、物理模型的设计方法；（4）掌握在SQL Server Management Studio中新建数据库的方法；（5）掌握在SQL Server Management Studio中进行关系表管理的方法。
2、实验内容（1）理解数据仓库设计的三级数据模型以及设计方法与步骤；（2）进行多维表设计；（3）创建新数据库；（4）创建多维表设计中的各个表；（5）维护表之间的联系。
3、实验操作步骤本实验包括以下部分：（1）进行需求分析，并写出需求分析文档；仓库在现实生活中用途十分广泛，各种商城、超市要利用仓库存放物资，药房、医院等要利用仓库存放药品，企业、工厂等要利用仓库存放原材料、生产成品，因此仓库的管理成了一项十分重要的工作。
人工管理仓库既费时又费力，而且容易造成混乱，严重时会影响商城、企业的正常运作，造成恶劣的后果。
随着信息技术的发展，办公自动化的普及，如何快速，高效，便捷的管理仓库受到了高度的关注；因此为了解决这个问题我们提供这个系统以满足仓库管理需求，本系统是基于超市仓库的管理系统。
本系统模拟仓库管理，系统主要针对于日常库存信息的管理，包括物资管理、仓库管理、入库操作、入库查询统计、出库操作、出库查询统计、库存查询统计等处理情况。
用户可以通过相应的模块，对仓库里的物品的基本情况和库存数量进行查询，管理员通过简单的操作即可轻松的管理仓库，查询各项相关信息，并能进行入库和出库操作等。
（2）根据需求分析结果设计数据仓库体系结构，画出数据仓库体系结构图。
（3）根据需求分析结果进行数据仓库模型设计。
a.确定主要主题域，画出主要主题域的概念模型（用ERD表示）b.画出星型模型。
c.将星型模型转成逻辑模型，给出事实表与维表。
d.进行物理模型设计。
（4）多维表的数据组织、设计；（5）创建数据仓库；。
简单数据仓库挖掘实训实训指导书
实验一SQL Server常用管理工具的使用实验目的1. 理解服务的概念，掌握SQL Server服务的启动、暂停和停止。
2. 熟悉SQL Server数据库结构，掌握企业管理器的基本操作。
3. 理解查询分析器的作用，掌握查询分析器的常用用法。
4. 掌握联机丛书的用法。
实验内容与步骤一．服务管理器的用法SQL Server 是作为Windows 网络操作系统的一个服务运行的。
通过设置，可以在启动操作系统时自动启动SQL Server，也可以远程启动和停止SQL Server。
可以使用下列工具手工启动、暂停和停止SQL Server服务：●SQL Server企业管理器●SQL Server服务管理器●控制面板中的“服务”●在命令提示符中使用net命令其中，服务管理器是最常用的图形界面工具。
实验要求1：使用SQL Server服务管理器查看SQL Server服务是否正在运行，若正在运行，将其停止。
实验要求2：使用控制面板中的“服务”管理控制台将已停止的SQL Server服务启动。
二．企业管理器的使用企业管理器是SQL Server提供的最主要的数据库管理图形界面工具，它以树形结构来组织数据库服务器、数据库和数据库中的对象，大部分的数据库管理工作都可以使用它来完成。
实验要求3：启动企业管理器，查看SQL Server的注册属性。
提示：启动企业管理器后，在控制台树中，展开“Microsoft SQL Servers”，然后展开“SQL Server组”，右击自己的服务器名，然后单击“编辑SQL Server注册属性”。
实验要求4：在企业管理器中，查看Northwind数据库中用户数据表和系统数据表各有多少个？三．查询分析器的使用查询分析器是图形化的数据库编程接口，用户可以以自由的文本格式编辑、调试和执行SQL脚本。
实验要求5：在查询分析器中，使用SQL语句在master数据库中查询sysobjects表的所有信息。
数据仓库实验报告
数据仓库实验报告数据仓库实验报告实验报告实验一基于SQLServer2005示例数据库的多维数据模型实验名称一.实验目的通过本实验的学习，使学生掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下建立多维数据模型过程的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续数据挖掘技术的学习奠定基础。
二.实验内容在SQL Server 2005示例数据仓库环境下建立多维数据模型。
针对Adventure Works Cycle公司的销售分析需求，从Adventure WorksDW示例数据库中导出数据，建立并部署“销售分析”多维数据集，进而从多角度对Adventure Works Cycle 公司的销售状况作分析研究。
三.实验步骤1.创建一个新的数据仓库分析项目打开Visual Studio 2005分析项目，选择Analysis Serveices项目，并将项目名称更改为“销售分析示例”2.定义数据源在“数据源”文件夹上右击，在弹出的快捷菜单上选择“新建数据源”命令。
启动新建数据源向导，单机新建按钮。
出现”连接管理器“对话框，在“提供程序”下下拉列表框中确保已选中服务账户，并命名数据源为”销售分析数据源”。
3.定义数据源视图选择“数据源视图” 文件夹，新建一个数据原视图。
数据源选择上一步新建的“销售分析数据源”。
在“可用对象”列表框中，选择下列表（同时按下Ctrl键可选择多个表）。
4.定义多维数据集右键单击“多维数据集”，从弹出的快捷菜单中选择“新建多维数据集”命令；已选中“使用数据源生成多维数据集”选项和“自动生成”选项；在“时间维度表”下拉列表中选择“时间”别名。
下一步设置时间维，将时间属性名称映射到已指定为“时间”维度和维度表中的相应列。
选择事实表的度量值(去掉不是度量值的列），可以对度量值重新命名。
设置和校验维度的属性及层次结构和属性，在“查看新建维度”页上，通过展开树控制件显示该方向导检测到的三个维度的层次结构和属性，查看其中每个维度的维度层次结构（可根据需要去掉部分为度属性）。
数据仓库与数据挖掘实验
数据仓库与数据挖掘学号：姓名：任课教师：朱焱二零一四年十二月目录目录 (1)实验1.1 数据仓库的构建与OLAP分析 (1)1．实验题目及实验目的 (1)2．实验内容 (1)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (1)4．实验结果分析与总结 (2)5．收获与问题分析 (5)实验1.2 创建OLAP数据立方体 (6)1．实验题目及实验目的 (6)2．实验内容 (6)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (6)4．实验结果分析与总结 (7)5．收获与问题分析 (8)实验1.3 通过OLAP进行数据分析 (9)1．实验题目及实验目的 (9)2．实验内容 (9)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (9)4．实验结果分析与总结 (10)5．收获与问题分析 (12)实验1.4/1.5 “Frequent-Flyer flight segment“信息进行数据仓储化管理1．实验题目及实验目的 (13)1．实验题目及实验目的题目:“Frequent-Flyer flight segment”信息进行数据仓储化管理. (13)2．实验内容 (13)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍所建立的数据库模型为雪花模型，一个事实表对应多个飞机事件，一个飞机事件对面3个机场表：起始机场、中转机场、终点机场。
雪花模型中还有时间表、顾客模型等。
如图1-13： (14)4．实验结果分析与总结 (14)5．收获与问题分析 (15)实验2.1 Apriori关联规则算法应用实例 (16)1．实验题目及实验目的 (16)2．实验内容 (16)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (16)4．实验结果分析与总结 (18)5．收获与问题分析 (19)实验2.2 KMeans聚类算法应用实例 (21)1．实验题目及实验目的 (21)2．实验内容 (21)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (21)4．实验结果分析与总结 (22)5．收获与问题分析 (23)实验2.3 KNN分类算法应用实例 (24)1．实验题目及实验目的 (24)2．实验内容 (24)3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍 (24)4．实验结果分析与总结 (25)5．收获与问题分析 (26)2.4 在SQL Server2008上完成上述的数据挖掘实验 (26)1实验目的 (27)2实验内容 (27)3实验相关的算法原理或所涉及的模型介绍 (28)4实验结果与总结 (28)实验1.1 数据仓库的构建与OLAP分析1．实验题目及实验目的（1）熟悉SSIS工具，初步掌握数据仓库数据的ETL过程及操作流程（2）加深对ETL（提取、转换、加载的理解）2．实验内容此实例的背景是基于Adventure Works cycle公司，该公司新增了5个销售区域，以前这5个销售区域的数据没有汇总到数据仓库中，现在需要用到这些数据，于是公司让这5个区域的主管把客户信息全部导入到一个文本文件中，命名为customers.txt。
《数据库实验》实验报告
《数据库实验》实验报告《数据库实验》实验报告黄爱蓉编审湖北汽车⼯业学院电⼦信息科学系⼆〇〇七年⼀⽉实验⼀：建⽴数据库及基本表实验报告⼀、实验⽬的1、了解SQL Server数据库的逻辑结构和物理结构；2、了解SQL Server的基本数据类型；3、学会在企业管理器中创建数据库和表；4、使⽤SQL查询分析器⽤CREA TE、DROP、ALTER语句创建和删除数据库，创建、删除、更新基本表。
⼆、实验内容1、创建数据库和查看数据库属性。
2、创建表。
3、查看和修改表结构。
4、熟悉企业管理器和查询分析器⼯具的使⽤⽅法三、实验步骤1、在企业管理器中创建数据库和数据表。
(1) 使⽤企业管理器建⽴图书管理数据库，数据库名为BM，初始⼤⼩为10MB，最⼤为50MB，数据库⾃动增长，增长⽅式是按5％⽐例增长；⽇志⽂件初始为2MB，最⼤可增长到5MB，按1MB增长。
数据库的逻辑⽂件名和物理⽂件名均采⽤默认值。
详细步骤：(2) 在企业管理器中查看图书管理数据库的属性，并进⾏修改，使之符合要求。
(3) 通过企业管理器，在建好了图书管理数据库BM中建⽴图书(book)、读者(reader)和借阅(borrow)３个表，其结构为：图书（书号，类别，出版社，作者，书名，定价）；读者（编号，姓名，单位，性别，电话）；借阅（书号，读者编号，借阅⽇期）。
创建上述三个表的步骤：三个表各个字段的数据类型：2、在查询分析器中创建数据库和数据表(1) 创建数据库S-C 的sql语句：(2) 在数据库S-C下，创建基本表学⽣表student(sno,sname,ssex,sage,sdept)的sql语句：创建基本表课程表course(cno,cname, ccredit)的sql语句：创建基本表成绩表sc(sno,cno,grade)的sql语句：(3) 在窗⼝下分别键⼊DROP TABLE Student及DROP TABLE SC命令，运⾏后观察结果。
数据仓储实验报告
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。
数据挖掘-实验一 数据仓库的构建(实验报告)
实验一数据仓库的构建
一、实验目的
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。
二、实验要求
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。
三、实验平台
Microsoft SQL Server 2000 的Analysis Services
四、实验方法与步骤
1、建立系统数据源连接
（1）、启动 Analysis Manager
（2）建立数据库结构（3）建立数据源
3、建立多维数据集
（1）打开多维数据集向导
（3）建立时间维度
（4）建立产品维度
（5）建立客户维度
（6）何生成商店维度
（7）完成多维数据集的生成
（1）启用多维数据集编辑器
（2）向现有多维数据集添加维度
5、设计存储和处理多维数据集
（1）使用多维数据集浏览器查看多维数据集数据
（2）替换网格中的维度
（3）按时间筛选数据
7、存档教程数据库
五、实验心得。
1-数据仓库实验指导书
数据仓库实验指导书实验目的：数据仓库构建实验内容：规划需求分析，数据仓库设计；设置数据源，数据清洗转换；建立多维数据库（Cube）；在多维数据集上练习切片、切块、钻取、聚合、旋转等OLAP基本数据操作。
实验分析：下面进行两个关键的实验，数据清洗转换和建立多维数据库（使用Northwind数据库），先用数据清洗转换，将需要的表从源库转换到新数据库，为数据仓库提供需要的数据，要形成的维表有Products,Category,Employees,Dates,Facts(事实表)，在实验二中Products和Category将组成雪花架构的维表。
实验一：数据清洗转换内容：为数据仓库新建一个数据库，将Products，Categories，Employees，Orders，Order Details转换到新数据库，为数据仓库提供需要的数据目的：为数据仓库事实表和各维表建立基本数据实验环境：企业管理器在数据清洗转换之前，请在企业管理器中Northwind数据库下了解下Products，Categories，Employees，Orders，Order Details表的属性内容及表与表之间主键和外键约束关系（如果用雪花模式把上述5个表关系表达出来的话，谁是事实表？维度表是什么？谁是详细类别表？）。
考虑下:如果以时间维、地区维和产品维构建一个数据立方体？步骤：1）新建一个数据库myNorthwind，并准备从Northwind导入数据。
2）建立Products和Categories两个维度表，将维度表需要的列从Northwind数据库复制到myNorthwind。
3）建立Employees维度表，将源表的列内容复制过来，并将源表中first name和lastname合成一个fullname列,在DTS导入/导出向导中使用SQL语句合成新的列fullname。
4）建立Dates维度表，由源表Orders表中OrderDate一列产生出年、月、日、周、季等列，同时保留OrderDate一列。
数据仓库实验1
SQL Server数据库
ETL工具：SSIS（SQL Server Integration Services）
三、实验步骤
具体步骤（一）
具体操作（二）：Integration Services项目11
1、在控制流窗口中新建一个数据流任务，命名为“Address表的复制转移”；
五、教师评语
签名：
日期：
成绩
1.使用SQL Server导入导出向导
2.创建一个ETL包，将数据库AdventureWorks中的address表导入到数据库AdventureWorks DW中。
3.创建一个ETL包，将文本文件SampleCurrencyData.txt中的数据导入到数据库AdventureWorks DW中的FactCurrencyRate表中。
5、添加第一个查找“查找CurrencyKey”。到DimCurrency中查找CurrencyKey。
6、添加第一个查找“查找DateKey”。到DimDate中查找DateKey。
7、用AdventureWorks DW的表FactCurrencyRate接收这批数据。
配置过程
四、实验总结
通过本次试验的学习，基本了解了SSIS的原理和流程，SSIS是BI解决方案的主要ETL工具，它提供了一系列支持业务应用程序开发的内置任务容器转换和数据适配器。我们不用编写代码，就可以创建SSIS解决方案来使用ETL和商业智能解决复杂的业务问题，管理SQL Server数据库以及在SQL Server实例之间复制SQL Server对象。操作起来更为直观和方便。
配置过程四实验总结通过本次试验的学习基本了解了ssis的原理和流程ssis是bi解决方案的主要etl工具它提供了一系列支持业务应用程序开发的内置任务容器转换和数据适配器
设计Northwind数据仓库架构
实验一设计Northwind数据仓库架构实验目的（1）熟悉和了解使用SQL Server 2000的软件工具。
（2）了解SQL Server 2000的示例数据库Northwind的组织结构和功能。
（3）学会为数据库Northwind设计适用的星型雪花架构。
实验工具Winders XP或者Winders 2000 Server等，SQL Server2000。
实验内容和步骤（一）安装好SQL Server2000后，打开企业管理器（Enterprise Manager）展开到数据库图标，可以看到Northwind数据库已经存于SQL Server 2000之上了（二）现在展开Northwind数据库中表的图标，可以看到Northwind数据库包含了13个用户表，它们分别是Categories,CustomerCustomerDemo,CustomerDemographics,Customers,Employees, Employeeterritories,Orders,Order details,Products,Region,Shippers,Suppliers以及Territories.(三) 查看每一个表所包含的内容，右击表并在快捷菜单中选取打开表，单击返回所有行，请参考下图：（四）查看每一个表的架构，右击表的并在快捷菜单中选取[属性]选项，这时候屏幕会出现下面对话框，请参考下图：（五）右击Northwind数据库关系图并在快捷菜单中选取[新建数据库关系图]选项，激活创建数据关系图向导。
通过关系图可以得知一个数据库其表格之间的关系。
如下表所示：（六）根据需求分析，对Northwind数据库的数据进行筛选，排除一些不必要的字段，然后识别哪些是事实数据，哪些是维度数据。
七）设计事实表，就我们为Northwind所设计的示范数据库而言，事实表应该包括员工号码，产品号码，供货商号码，顾客号码以及订购日期。
数据仓库与数据实验指导书
实验一、DTS的使用一、实验目的：1、了解MSSQL Server 2000的安装，熟悉MSSQL Server 2000数据库的使用环境2、理解数据库和数据仓库的关系，为数据仓库建立数据库3、熟练使用MSSQL Server 2000的DTS，能够将各种数据源的数据按照数据仓库设计的要求导入到数据仓库二、实验内容：1、熟悉MSSQL Server 2000数据库和表的基本操作。
2、为数据仓库建立新的数据库Mynorthwind。
3、使用DTS导入TXT文本文件到Mynorthwind。
4、使用DTS导入Access数据库到Mynorthwind。
5、使用DTS导入Excel文件到Mynorthwind。
6、使用DTS从Northwind导出Products和Categories两个表到Mynorthwind。
7、使用DTS查询导入，从Northwind导出Employees表到Mynorthwind，并将源表中first name和lastname列合成一个列fullname。
8、使用DTS的查询导入，从Northwind导出Orders表到Mynorthwind为Dates表，并将源表Orders表中OrderDate一列分成年、月、日、周、季五列，同时保留OrderDate一列。
9、使用DTS的查询导入，从Northwind导出Order Details表到Mynorthwind 为Facts表。
首先用Select语句将产品类别编号和员工编号等从各自表中取出，其次计算合计列值，计算方法为单价*(1-折扣)*数量，然后将Order Details表的内容复制到Facts表各列。
三、实验步骤：1、启动Microsoft SQL Server2000“服务管理器”，打开“企业管理器”，在出现的“SQL Server Enterprise Manager”窗口中，单击加号找到数据库，右键选择“新建数据库…”，打开对话框如图1.1所示，输入数据库名：Mynorthwind，点击确定完成创建。
[精编]数据仓库实验报告
![[精编]数据仓库实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/a05c4d6a580216fc710afd2b.png)
数据仓库实验报告
实验报告
实验名称实验一基于SQLServer2005示例数据库的多维数据模型
一.实验目的
通过本实验的学习，使学生掌握在SQLServer2005示例数据仓库环境下建立多维数据
模型过程的知识，训练其把教材上的内容应用到实际中的技能，为今后继续数据挖掘技术的
学习奠定基础。
二.实验内容
在SQLServer2005示例数据仓库环境下建立多维数据模型。
针对AdventureWorksCycle公司的销售分析需求，从AdventureWorksDW示例数据库中导出数据，建立并部署“销售分析”多维数据集，进而从多角度对AdventureWorksCycle公司的销售状况作分析研究。
三.实验步骤
1.创建一个新的数据仓库分析项目
打开VisualStudio2005分析项目，选择AnalysisServeices项目，并将项目名称更改为“销售分析示例”
2.定义数据源
在“数据源”文件夹上右击，在弹出的快捷菜单上选择“新建数据源”命令。
启动新建数据源向导，。
构建基于FoodMart数据库的数据仓库建立与OLAP(实验一)资料
• 这时会在BI Studio环境中打开用于设计SSIS的 各种工具和窗口，数据提取、转换和加载的操作 都在这个界面下进行。 • （2）选择【项目】→【SSIS导入和导出向导】 命令，这时会弹出SSIS导入和导出向导的欢迎界 面，单击【下一步】按钮。 • （3）在“选择数据源”窗口中的“数据源”下拉 列表框中选择Access数据源选项，如图2-4所示。 然后在路径选择中选择此项目文件夹中的 foodmart 2000.mdb文件。
2-7
• 这时会让用户选择源表和源视图，如图2-7 所示。按照前面对数据仓库的设计，这里 选择原始表中的time_by_day、 promotion、product、product_class、 customer、store和sales_fact_1998表 作为需要输入的表。
• 这里对原始表中需要导入到数据仓库的数据有很 强的可定制性，对这些已经选择的表中的字段还 可以进行筛选和改变，对不需要的字段进行去除 操作，这就是所谓的数据清洗。当然也可以选择 其他的表一起导入数据仓库中。可以看到，不一 定所有的业务数据库中的数据都必须体现在数据 仓库中，数据仓库中的数据也有可能是经过业务 数据库中的数据运算而得到的，这都据源视图
• 数据源提供与数据库的简单连接，但更 多高级功能，如缓存元数据、添加关系、 创建计算和设置逻辑键等还需要使用数据 源视图来完成。为了对多维数据集进行这 些高级操作，这一步定义数据源视图。
• 可以在“数据源视图”文件夹对象上单击鼠标右 键，在弹出的快捷菜单中选择【新建数据源视图】 命令，然后在弹出的“数据源视图向导”窗口中 选择foodmartsaleDW选项作为关系数据源，单 击【下一步】按钮。这时会弹出如图2-13所示的 “名称匹配”窗口，其原因是在前面SSIS的数据 装载操作中没有为数据仓库中的表设置主键及其 关系，SSAS试图在匹配的列上创建逻辑关系， 可以选择“与主键同名”单选按钮，单击【下一 步】按钮继续
2021年数据仓库实验报告
四．试验总结经过此次试验, 对数据仓库中关联规则应用以及怎样发觉关联规则有了简单了解, 经过使用Analysis Services服务进行关联规则模型建立和处理, 以可视化方法查看模型结果对关联规则有了根本了解。
关联规则能够反应一个事物与其她事物之间相互依存性和关联性, 假如两个或多个事物之间存在一定关联关系, 其中一个事物就能经过其她事物估计到。
7.查看挖掘结果再次选择“挖掘模型查看器”选项卡, 由vTargetMail数据集生成决议树。
四试验总结此次试验使用SQL Server中决议树方法, 深入了解数据库Analysis Services功效, 对它使用方法有了更深入了解, 能做部分基础操作。
经过应用数据库Analysis Services部分功效, 能够分析部分数据之间联络, 有利于做出判定与决议。
四试验总结此次试验使用SQL Server 中Analysis Service服务进行k-means算法模型建立和处理而且可视化方法查看结果, 此次试验使我对k-means算法加深了认识与了解。
能做到简单应用。
k-means聚类算法是将各个聚类子集内全部数样本均值作为该聚类代表点, 算法关键思想是经过迭代过程把数据集划分为不一样类别, 使得评价聚类性能准则函数达成最优从而使生成每个聚类内紧凑。
实验名称试验五SQLServer 中贝叶斯网络应用四试验总结经过此次试验对贝叶斯网络有了更深入了解, 贝叶斯网络是一个白匣子, 各个结点之间影响程度和条件概率关系都能够显示地看到, 而且意义明确, 所以其更适合那些影响原因少而且关系明确情况, 但贝叶斯网络使用者更多地了解领域, 以增加网络可了解性和估计、诊疗正确性。
经过使用SQLService朴素贝叶斯网络功效使用能够做估计、诊疗然后查看各个变量对被估计和被诊疗各个值得影响力。
四试验总结此次试验利用SQL Service中DataAnalysis数据挖掘功效进行神将网络训练和测试, 熟悉了神经网络原理, 掌握了对它应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《数据仓库与数据挖掘技术》课程实验指导书
实验一:数据仓库模型设计
一、实验目的
1.掌握数据仓库需求分析方法。
2.掌握数据仓库体系统构设计方法。
3.掌握数据仓库概念模型、逻辑模型、物理模型的设计方法。
4.掌握数据仓库粒度模型设计方法。
5.熟悉PowerDesigner工具的应用。
二、实验题目
某大型连锁超市的业务涵盖了3个省范围的1000多家门市，每个门市都有较完整的日用品和食品销售部门，包括百货、杂货、冷冻食品、奶制品、肉制品和面包食品等，大约5万多种，其中大约45000种商品来自外部生产厂家，并在包装上印有条形码。
每个条形码代表唯一的商品。
为该超市建立一个能够提高市场竞争能力的数据仓库。
三、实验步骤
1、根据题目要求，查询相关资料进行有效的需求分析，并书写需求分析文档。
2、根据需求分析结果设计数据仓库体系统构，画出数据仓库体系结构图。
3、根据需求分析结果进行数据仓库模型设计。
1）确定主要主题域，画出主要主题域的概念模型（用ERD表示，参见书中P77图3.3）（手工设计）
2）画出星型模型。
（手工设计）
3）将星型模型转成逻辑模型，给出事实表与维表。
（手工设计）
4）进行物理模型设计。
（手工设计）
5）进行粒度模型设计。
4、在PowerDesigner中建立星型模型并转成逻辑模型，在SQL SERVER2005中建立数据仓库数据库。
（软件工具实现）
四、实验要求：
1)实验前将需求分析文档、数据仓库体系结构图、数据仓库模型设计文档
提交指导老师检阅，并与指导老师交流。
2)实验完成后，认真写出一份规范的实验报告，内容包括：实验名称、目的要求、设
计文档、实验结果分析、总结与讨论等。
在报告中写出自己创新性,有独到之处的
见解，设计方案等。
3)将数据仓库数据库作好备份，以备下一个实验用。
五、实验小结。