数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)
《数据仓库与数据挖掘》实验二聚类分实验报告37
实验二、聚类分析实验报告一、实验目的通过计算机编程实现并验证谱系聚类法的模式分类能力，了解和掌握最小距离归类原则在模式识别中的重要作用与地位。
二、实验内容1）用Matlab 实现谱系聚类算法，并对给定的样本集进行分类；2）通过改变实验参数，观察和分析影响谱系聚类算法的分类结果与收敛速度的因素；三、实验原理、方法和手段人类认识世界往往首先将被认识的对象进行分类，聚类分析是研究分类问题的多元数据分析方法，是数值分类学中的一支。
多元数据形成数据矩阵，见下表1。
在数据矩阵中，共有n 个样品 x 1，x 2，…，x n （列向），p 个指标（行向）。
聚类分析有两种类型：按样品聚类或按变量（指标）聚类。
距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度。
按相似程度的大小，将样品（或变量）逐一归类，关系密切的类聚到一个小的分类单位，然后逐步扩大，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品（或变量）都聚集完毕，形成一个表示亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品（或变量）进行分类。
⑴ 分类统计量----距离与相似系数① 样品间的相似性度量----距离用样品点之间的距离来衡量各样品之间的相似性程度（或靠近程度）。
设(,)i j d x x 是样品 ,i j x x 之间的距离，一般要求它满足下列条件：1)(,)0,(,)0;2)(,)(,);3)(,)(,)(,).i j i j i j i j j i i j i k k j d x x d x x x x d x x d x x d x x d x x d x x ≥=⇔==≤+且在聚类分析中，有些距离不满足3），我们在广义的角度上仍称它为距离。
欧氏距离1221(,)()pi j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ 绝对距离1(,)||pi j ik jk k d x x x x ==-∑⏹ Minkowski 距离11(,)()pmm i j ik jk k d x x x x =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⏹ Chebyshev 距离1(,)max ||i j ik jk k pd x x x x ≤≤=-⏹ 方差加权距离12221()(,)pik jk i j k k x x d x x s =⎡⎤-=⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑ 其中 221111,().1n n ik k ik k i i x x s x x n n ====--∑∑ ⏹ 马氏距离112(,)()()T i j i j i j d x x x x S x x -⎡⎤=--⎣⎦其中 S 是由样品12,,...,,...,j n x x x x 算得的协方差矩阵：1111,()()1n n T i i i i i x x S x x x x n n ====---∑∑ 样品聚类通常称为Q 型聚类，其出发点是距离矩阵。
数据仓库与数据挖掘实验报告
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”。
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念。
数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统，而数据挖掘则是指通过分析大数据集中的模式和关联来发现有价值的信息。
本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲，包括实验目的、实验内容、实验流程和实验评估等方面。
一、实验目的：1.1 了解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理1.2 掌握数据仓库的构建和管理方法1.3 熟悉数据挖掘的常用算法和技术二、实验内容：2.1 数据仓库的构建和管理2.1.1 数据仓库的架构和组成2.1.2 数据仓库的数据抽取、转换和加载2.1.3 数据仓库的查询和分析2.2 数据挖掘的基本任务和方法2.2.1 数据预处理和特征选择2.2.2 分类和聚类算法2.2.3 关联规则和异常检测2.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例2.3.1 电商行业的用户购买行为分析2.3.2 医疗领域的疾病预测和诊断2.3.3 金融行业的信用评估和风险控制三、实验流程：3.1 数据仓库的构建和管理实验流程3.1.1 确定数据仓库的需求和目标3.1.2 设计数据仓库的模式和结构3.1.3 实施数据抽取、转换和加载3.1.4 进行数据仓库的查询和分析3.2 数据挖掘的基本任务和方法实验流程3.2.1 数据预处理和特征选择的步骤3.2.2 实施分类和聚类算法3.2.3 进行关联规则和异常检测3.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例实验流程3.3.1 收集和清洗相关领域的数据集3.3.2 运用数据挖掘技术进行分析和预测3.3.3 根据分析结果提出相应的应用建议四、实验评估：4.1 根据实验目的和内容，设计实验评估指标4.2 进行实验数据的收集和整理4.3 对实验结果进行分析和评估4.4 根据评估结果优化实验方案和方法综上所述，《数据仓库与数据挖掘》实验大纲包括实验目的、实验内容、实验流程和实验评估等方面。
通过实验的学习，可以帮助学生深入理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理，掌握构建和管理数据仓库的方法，熟悉数据挖掘的常用算法和技术，并能应用于实际案例中。
数据仓库中的多维数据挖掘方法研究
数据仓库中的多维数据挖掘方法研究随着信息技术的快速发展，企业纷纷将业务数据数字化管理。
然而，原始的数据往往庞大且散乱，如何有效地从中提取有用信息成为亟待解决的问题。
这时，数据仓库的出现为数据挖掘提供了更为便捷的途径。
在数据仓库中，多维数据挖掘技术得到广泛应用，本文将对这一领域进行探讨和总结。
一、数据仓库概述数据仓库是指企业将业务数据从生产数据库中提取，经过清洗、集成、转换等处理，将其整合为一个统一、标准的数据源，并存储在专门的数据仓库中。
其主要目的是支持企业决策和分析，为企业提供历史和当前的信息，支持分析和预测。
数据仓库通常采用星型或雪花型的结构，将事实表和维度表相结合，构成多维数据模型，方便基于维度的数据分析和查询。
二、多维数据挖掘概述多维数据挖掘是指在多维数据中寻找潜在的模式、关联和趋势的过程。
它包括多种技术，如关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。
多维数据通常指由多个维度构成的数据集合，其中每一个维度表示一种属性，如地区、时间、产品等。
多维数据建模时通常采用数据立方体的方式，各个维度之间互相独立，构成一个包含聚合数据的数据立方体。
三、OLAP与数据挖掘OLAP（联机分析处理）是用来分析多维数据的一种技术和工具。
它的主要目的是支持在线分析和交互式查询，常用于数据仓库中的数据分析。
OLAP核心是多维数据模型，支持数据的多层次分析、钻取、切片、切块、旋转等操作。
虽然OLAP与数据挖掘领域有相交之处，但二者还是有区别的。
OLAP通常用来挖掘已知模式，而数据挖掘则是寻找未知模式。
OLAP侧重于数据的交互式分析和查询，而数据挖掘则强调的是自动化的挖掘过程。
四、多维数据挖掘方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指在数据集中寻找频繁项集和关联规则的过程。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的项集，关联规则是基于频繁项集从一个属性集合推导出其他属性集合的规则。
关联规则挖掘通常用于市场篮子分析、网络流量分析等领域。
2. 分类分类是指将数据集中的数据按照一定属性进行分类的过程。
数据仓库中的多维数据挖掘与分析方法研究
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验指导书
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二(多维数据组织与分析)
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指导书
数据仓库与数据挖掘实验指导书一、实验平台SQL Sever2000 Analysis Services数据仓库是信息业界的明日之星，数据库与联机事务处理（OLTP）是过去十几年来最热门的信息领域，它们的目标是以计算机来取代许多当前的作业，使得工商企业自动化。
在现今竞争激烈的信息领域之中，人们已经开始把注意力由传统的数据库与OLTP加以转移，转而将注意力集中在积极层面的应用领域之上，工商企业也开始注意到他们所拥有的大量计算机数据，这些数据是公司极为重要的资产。
传统的数据库与OLTP平台并不是为了分析数据而设计的，为了要充分满足数据分析的请求，近几年来兴起了一种新的信息技术——数据仓库，工业分析师们预测在未来的20年之内，数据仓库将在信息业界占有可观的一席之地。
微软公司在SQL Server 2000上提供了Analysis Services，它是数据仓库的解决方案，也是微软决策支持服务的主要组件。
我们在数据仓库中常会看到一个名词OLAP，OLAP是Online Analytical Processing的缩写，即联机分析处理，它目前是决策支持的解决方案。
SQL Server 2000的Northwind数据库为模板，循序渐进的引导读者从无到有添加一个数据仓库所使用的数据库，以作为Analysis Services的目标数据库。
作者使用DTS设计器来介绍如何由Northwind数据库将数据转移至目标数据库。
多维数据集是分析数据的基础，使用向导与编辑器来设计维度与多维数据集，并说明使用向导与编辑器的优劣点。
除了分析管理器所提供的工具之外，Excel也是一个用来分析多维数据集的前端工具，它是通过数据透视表来存取多维数据集的数据。
使用Excel 2000的数据透视表功能来分析数据仓库的数据外，多重维度表达式，它使得数据的分析多元化。
微软将数据仓库与Web整合在一起，用户可以使用IE 5．x通过互联网来分析数据。
《数据仓库与数据挖掘》实验指导书
《数据仓库与数据挖掘》实验指导书前言数据仓库与数据挖掘技术课程在计算机数据管理、维护中有着相当重要的作用。
数据仓库系统在企业信息管理系统中应用非常广泛，数据挖掘技术对数据仓库的管理及维护、完善数据仓库、发挥数据仓库的作用有着非常大的作用。
本课程主要内容为：数据仓库的概念与体系结构，数据仓库数据处理过程，数据仓库系统的设计与开发，各种数据挖掘技术（关联规则，数据分类，数据类聚，贝叶斯网络，粗糙集，神经网络，遗传算法，统计分析，文本与Web挖掘）及其应用。
本课程既有理论也有实践，实践环节主要是基于SQL Server2005示例数据仓库环境下进行各种数据挖掘技术的实验。
为使学生能在SQL Server2005示例数据仓库环境下进行各种数据挖掘技术的实验,首先必须创建一个SQL Server2005示例数据仓库环境，但考虑到学院实验室管理要求和培养学生的独立动手能力，因此第一个实验（实验一：SQL Server2005示例数据仓库环境的配置，综合性实验）分两方面进行，一方面由实验室对SQL Server2005示例数据仓库环境的配置完成，提供给学生进行数据挖掘实验，另一方面，学生可利用自己的计算机环境进行课外实验，交实验报告，其他实验可根据课程内容及课时安排在实验指导教师的指导下在实验室完成。
目录1、实验一：SQL Server2005示例数据仓库环境的配置···············································页码2、实验二：使用SQL Server2005建立多维数据模型··················································页码3、实验三：SQL Server2005中的关联规则应用··························································页码4、实验四：SQL Server2005中的决策树应用······························································页码5、实验五：SQL Server2005中的k-means应用···························································页码6、实验六：SQL Server2005中的贝叶斯网络应用·······················································页码7、实验七：SQL Server2005中的神经网络应用···························································页码8、实验八：SQL Server2005中的线性回归应用···························································页码9、实验九：SQL Server2005中的Logistic回归应用·····················································页码10、实验报告基本内容要求··························································································页码实验一：SQL Server2005示例数据仓库环境的配置实验学时：2实验类型：综合实验要求：必修一、实验目的通过本实验的学习，使学生掌握配置SQL Server2005示例数据仓库环境的知识，训练其独立配置数据仓库环境的技能，为今后继续配置数据仓库环境的学习奠定基础。
数据仓库与数据挖掘实验指导
数据仓库与数据挖掘课程实验本实验是《数据仓库与数据挖掘》课程的验证性实验环节课程共计8学时。
实验目标：1、掌握建立和配置数据仓库的基本操作技能。
主要包括数据仓库系统的安装。
2、掌握数据仓库中数据的处理技术。
主要包括数据仓库的建模、事务数据的转换、备份数据的恢复。
3、掌握基于数据仓库的自动数据分析技术的基本操作技能。
包括多维数据分析和数据挖掘。
4、掌握一种专用数据挖掘软件,用以分析处理文本或电子表格的数据。
实验环境：l Microsoft SQLServer2000l Microsoft SQLServer2000Analysis Servcel DBMiner2.0l Microsoft SQLServer2000PACK4l JAVA 运行时环境： JRE5.0l WEKA3.55实验项目：l 实验1:安装数据仓库系统平台1.5 学时l 实验2:构建数据仓库数据环境1.5学时l 实验3:多维数据分析1.5 学时l 实验4:基于数据仓库的数据挖掘实验2.0 学时l 实验5:数据挖掘平台应用实验1.5 学时实验1:安装数据仓库系统平台l 实验任务:1.掌握Microsoft Server2000数据仓库系统的安装与配置2.安装实验分析环境:1安装Microsoft Server2000analysisService2安装DBMiner2.03安装Java运行时环境JRE5.04 安装WEKAl 实验准备:请从黑板或网上获取安装文件所在的网络地址。
并记在下面:网络资料的地址是: ______________________________________________ 本实验不得超过1 .5学时。
l 实验指导:Lab1.1 检查并安装Microsoft Server2000单元目标:确保完整正确的数据仓库实验环境工作步骤:1.检查你所使用的电脑上是否有MicrosoftServer200（。
如果有,启动并检查Microsoft Server2000是否安装了Server Pack3以上的补丁文件。
数据仓库多维数据组织与分析
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
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
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。
数据仓库与数据挖掘实验指导新版资料
数据仓库与数据挖掘实验指导书一、课程简介及基本要求《数据仓库与数据挖掘》是专业教学计划中一门专业选修课，是综合性和实践性都很强的课程，它是研究数据仓库技术与数据挖掘技术的一门重要课程。
它着重介绍数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库设计与开发、数据仓库的决策支持应用、数据挖掘原理等基本知识。
通过学习本课程使学生初步掌握数据仓库技术与数据挖掘技术的基础理论与专业技术，具备从数据资源提取信息与知识并进行辅助决策的基本能力。
课程主要内容有：数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库设计与开发、数据仓库的决策支持应用、数据挖掘原理、信息论的决策树方法、集合论的粗糙集方法、关联规则、公式发现、神经网络、遗传算法、文本挖掘与Web挖掘，以及数据仓库与数据挖掘的发展。
学生学习本课程之后，应达到下列要求：1．了解数据管理技术从数据库到数据仓库的发展过程。
2．掌握数据仓库的定义、特点和研究数据仓库的必要性。
3．掌握数据仓库的体系结构和联机分析处理的概念4．掌握数据仓库的数据组织、数据预处理与规划管理5．掌握数据仓库规划、设计、管理的基本方法6．掌握数据挖掘的基本概念及与数据仓库的关系7．熟悉聚类分析、分类发现和关联规则等数据挖掘算法的使用环境、算法特点，并能进行算法复杂性的分析。
8．认识数据挖掘的发展趋势和应用前景9．能够在实践中应用数据仓库技术和应用数据挖掘的方法。
二、课程实验目的要求《数据仓库与数据挖掘》课程上机练习，是理论教学之后的深化和补充，具有较强的实践性，是本课程的重要环节。
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。
通过实验教学应达到以下基本要求：1．理解数据仓库的工作机理及其构建过程。
数据仓库与数据挖掘实验报告
后单击该界面类似计算器图标的公式编辑器，在其内容里面写
fruitveg = ‘T’ and fish =’T’后点击check进行检查是否有语法错误，如果没有点击ok
4.在Derive节点后增加table节点，查看增加的health列内容。
五、实验结果
任课教师：***成绩：年月日
（注释：health列可理解为健康食品购买者）
5.去掉table节点，增加type节点，点击读入数据readvalues，把客户的个人信息（valuepmethod sex homeown income age）的Direction列设置成in，health的Direction列设置成out，其他的Direction列信息全部设置为none。
6.在type节点后增加决策树模型C5.0，决策树进行不剪枝设置，运行生成决策树1。
7.对生成的决策树进行分析。
8.对生成的决策树进行剪枝，生成决策树2。
9.分别对生成的模型（决策树1和决策树2）后添加Analysis节点，来对剪枝后的决策树进行分析，来确定是否可以剪枝成决策树2，给出自己的理由。
四、操作步骤
5.用web节点方法调节不同的参数环境，给出各数据属性之间的关联度，并给对结论给出解释。
第二步：决策树分析
要求：1.用自由格式读取Demo文件夹下的文件BASKETS1n，
2．接入type结点，点击readvalues读取数据，去掉一些与关联分析（即对购买商品关联分析）没有用的个人信息数据。
3.添加Derive节点，并重新命名该节点名称为health，Derive as
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《数据仓库与数据挖掘》实验大纲
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的研究方向，它们对于数据管理和分析具有重要的意义。
本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验的大纲，包括实验目的、实验内容、实验要求、实验步骤和实验评估等方面的内容。
一、实验目的：1.1 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
1.2 熟悉数据仓库与数据挖掘的常用工具和技术。
1.3 培养数据分析和决策支持的能力。
二、实验内容：2.1 数据仓库的设计与构建2.1.1 数据仓库的概念和特点2.1.2 数据仓库的架构和模型2.1.3 数据仓库的设计方法和步骤2.2 数据挖掘的基本任务和方法2.2.1 数据挖掘的概念和应用领域2.2.2 数据挖掘的任务和分类2.2.3 数据挖掘的方法和算法2.3 数据仓库与数据挖掘工具的使用2.3.1 常用的数据仓库工具介绍2.3.2 常用的数据挖掘工具介绍2.3.3 数据仓库与数据挖掘工具的比较与选择三、实验要求：3.1 熟悉数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
3.2 掌握数据仓库的设计与构建方法。
3.3 熟练使用数据仓库与数据挖掘工具进行数据分析和挖掘。
四、实验步骤：4.1 学习相关理论知识，包括数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法。
4.2 进行数据仓库的设计与构建实验，包括确定需求、设计架构、建立模型等步骤。
4.3 进行数据挖掘的实验，包括数据预处理、选择算法、模型训练和评估等步骤。
五、实验评估：5.1 根据实验报告和实验结果评估学生的实验成果。
5.2 评估学生对数据仓库与数据挖掘的理解和应用能力。
5.3 综合考虑实验报告、实验结果和实验操作等因素进行评估。
总结：通过《数据仓库与数据挖掘》实验的学习和实践，学生将能够掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理，熟悉常用工具和技术，培养数据分析和决策支持的能力。
实验大纲的设计旨在匡助学生全面了解和掌握相关知识和技能，提高数据管理和分析的能力。
数据仓库与数据挖掘实验二多维数据组织与分析
数据仓库与数据挖掘实验二：多维数据组织与分析引言：数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统的重要组成部分。
数据仓库是一个对企业数据进行集成、管理和分析的存储系统，而数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
在本实验中，我们将探讨多维数据的组织和分析，这是数据仓库技术和数据挖掘应用的关键领域。
一、多维数据的概念多维数据是指在多个维度上组织的数据。
传统的关系型数据库以二维表的形式存储数据，而多维数据可以在更高维度上进行组织和分析。
多维数据的一个重要特点是可以通过不同的维度进行分析和查询，以发现数据之间的关联和趋势。
二、多维数据模型多维数据模型是一种在多维空间中组织和表示数据的方法。
最常用的多维数据模型是星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表，形成星型结构；而雪花模型在星型模型的基础上进一步将维度表进行规范化，形成更复杂的结构。
多维数据模型的选择要根据具体的数据分析需求和数据结构来进行。
三、多维数据的组织在实际应用中，多维数据需要经过一系列的处理和组织，才能方便地进行分析和查询。
这包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，数据清洗和集成，以及数据的存储和索引等。
多维数据的组织需要考虑数据的粒度、精确度和一致性等方面的问题，以保证数据的准确性和可靠性。
四、多维数据的分析多维数据的分析是通过查询和聚集操作等方法，从多维数据中提取有用的信息和模式。
常见的多维数据分析方法包括切片和切块、钻取和滚动、旋转和透视等。
这些方法可以帮助用户从不同角度来分析数据，以发现隐藏在数据背后的规律和关联。
多维数据的分析可以为企业提供重要的决策支持，帮助他们更好地理解和预测市场趋势，优化运营和提高竞争力。
五、多维数据的应用多维数据的应用涵盖了各个领域，例如销售预测、市场分析、客户关系管理、风险评估和医疗诊断等。
在销售预测中，多维数据可以帮助企业分析客户购买行为和趋势，以便制定更准确的销售计划和优化营销策略。
数据仓库与数据挖掘实验指导书
信息管理与信息系统专业试验指导书系列实验指导书数据仓库与数据挖掘(DataWarehouse & DataMining)计算机科学与技术系编目录实验一WEKA的使用与数据准备 (3)实验二关联算法的实现 (12)实验三分类算法的实现 (15)实验四聚类算法的实现 (19)实验一WEKA的使用与数据准备一、实验目的数据挖掘的常用软件WEKA的安装和环境熟悉。
二、实验环境计算机、软件WEKA、UtraEdit三、准备知识计算机的基本操作能力四、实验内容及要求1. 简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过/ml/weka得到。
同时weka 也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
如果想自己实现数据挖掘算法，可以看weka的接口文档。
在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。
2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。
2. 数据格式跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。
图1 新窗口打开表格里的一个行称作一个实例(Instance)，相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。
列称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或数据库中的一个字段。
这样一个表格(数据集)，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。
数据仓库与数据挖掘有关多维数据集操作的实验报告
数据仓库与数据挖掘上机实验报告实验目的：学习Analysis Services的多维数据集的操作，学会建立事实表，度量，时间维度，使用数据存储方式等实验内容介绍：浏览SQL Server 2000 Analysis Services 随机教程以及数据仓库与数据挖掘的相关教程；建立分析数据库，设置数据源;建立多维数据库（newmd）；设置多维数据库的数据存储方式及访问权限；利用vb访问Analysis Services实验分析：建立多维数据库（根据Analysis教程给定的样本数据库FoodMart建立市场营销多维数据集），先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,time,customer,Facts(事实表)，在实验中Products，customer和time 将组成雪花架构的维表。
实验内容：建立多维数据库(newmd)，要建立事实表Facts和维表Products,time,customer，设置多维数据库的数据存储方式。
目的：学会建立事实表，度量，时间维度，雪花表，使用数据存储方式步骤：1) 设置数据源，选中实验中建立的newmd数据库，并在数据源选项右击。
2) 建立多维数据集的事实表，使用Analysis Server的向导。
此时显示刚才选中的newmd数据集，还有一个系统自带的FoodMart数据集。
向导提示选择事实数据表，在这里我们选好了sale_fact_1997表作为事实表。
*在下一步用了定义度量值的数据中选择相关值作为度量，度量值的选择与决策者关心的项目有关。
在这里假设决策者关心的是当年销售额对销量产生的影响，从这些数据中可以得出进一步的经营方针。
3）定义好事实表后，我们要建立newmd的维度表①选择维度的创建方式，维度表的结构有星型架构，雪花架构等等，在本实验中，只用到前两个架构，因为本实验中根本没必要用到其他的结构。
而雪花架构的运用也只是用于学习和研究，在实际中，如此简单的数据仓库结构也不需要雪花架构，因为它会降低系统的性能。
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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。
实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等)
本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。
首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW
◆新建：数据源，连接实验一中建立的数据仓库
◆
◆新建数据源视图，选择OLAP中要用到的所有表
◆建立维度表和事实表之间的主外键关系，如下
根据订单主题建立分析维度：发货方式、下单方式、订单状态、订单价值、销售人员、日期（年月日/年月旬日/年季月日/年月周日）、客户（年龄/性别/客户类型/所在地区/年收入/职称/受教育程度/婚姻状况/拥有车辆数/子女数量）
以【订单价值】维度为例，说明如下：
选择使用现有表，选择订单价值表：V_SUBTOTAL_VALUES
选择所有属性，设置维度名称为：订单价值，完成
添加一个层次结构，处理维度，查看效果
显示字段按字符排序，显然不符合习惯，给维度添加一个属性关系，做为字段排序依据，重新处理后查看效果
其他各维度建立完成后效果如下(部分)：
建立多维数据集，确定度量值（修改相应度量值的显示名称），选择已经建好的维度
OLAP 模型建立完成，如下为对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取的操作示例 切片【订单价值-订单数量】
切块【订单价值-订单数量-客户受教育程度】
旋转【订单价值-订单数量-客户受教育程度→客户受教育程度-订单数量-订单价值】
钻取【客户所在地区：国家→省→市-订单数量】
六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。
其中，绘制曲线图时必须用计算纸）
通过本次实验，我们理解了OLAP的多维数据分析的概念，简单实现了一个多维数据分析模型，对多维数据分析的基本操作（切片、切块、钻取、旋转）有一个基本的认识。
同时，在进行模型建立过程中，因为建立数据仓库过程中数据导入问题，需要我们重新检查数据仓库的ETL过程，寻找问题并予以解决，这一过程是一个循环往复的过程，直至所有问题都得以解决，OLAP的多维数据集才能顺序建立并进行相关操作，所以在ETL过程中认真细心，尽量考虑周全，可以避免建立OLAP多维数据集时的很多问题。