构建基于FoodMart数据库的数据仓库建立与OLAP(实验一)
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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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。
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
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。
数据仓库的构建与OLAP分析
数据仓库的构建与OLAP分析在当今信息爆炸的时代，企业和组织需要处理庞大的数据量，并从中获取有价值的信息和洞察力。
为了实现高效的数据管理和分析，数据仓库的构建和OLAP（联机分析处理）已经成为了重要的技术手段。
本文将介绍数据仓库的构建过程以及OLAP在数据仓库中的应用。
1. 数据仓库的构建1.1 数据仓库的概念数据仓库是指将来自各种数据源的、按照一定规则加工处理后储存在一个统一、集成的数据存储区域中的数据集合。
它是用于支持决策分析和业务智能的基础设施。
1.2 数据仓库的架构数据仓库的架构通常包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载等环节。
首先，从各种数据源中提取数据，并进行初步的清洗工作，如去除重复数据和处理缺失值。
然后，对提取的数据进行转换和整合，以满足数据仓库的数据模型和规范。
最后，将经过处理的数据加载到数据仓库中。
1.3 数据仓库的设计原则在进行数据仓库的设计时，需要考虑以下原则：- 数据整合性：确保不同数据源的数据能够正确地整合到数据仓库中。
- 数据一致性：保证数据在不同时间点和不同维度上的一致性。
- 查询性能：设计合理的数据存储结构，以提供高效的查询性能。
- 数据安全性：对敏感数据进行保护，并设置适当的权限控制。
2. OLAP分析2.1 OLAP的概念OLAP（联机分析处理）是一种面向数据仓库的多维、高度交互式、快速的数据分析和查询技术。
它通过提供灵活的维度分析和聚集计算功能，帮助用户更好地理解和分析数据。
2.2 OLAP的基本操作OLAP的基本操作包括切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Rotate）和透视（Pivot）等。
切片操作可以在一个或多个维度上对数据进行过滤。
切块操作可以从数据集中选择特定的维度和数据进行分析。
钻取操作可在数据的不同层次之间进行导航。
旋转操作可以改变数据的展示方式，以得到更直观的分析结果。
透视操作可以对数据进行领域间的转换和分析，提供全新的视角。
客户关系管理分析与数据挖掘——基于Foodmart数据库
数据展示
SPSS进行K-均值快速聚类分析结果
最终聚类中心
Recency Frequency Money
1 335.93
47.09 $316.25
2 139.87
7.07 $44.10
3 354.96
129.10 $864.96
4 305.27
13.30 $85.04
每一类客户的描述统计量
பைடு நூலகம்
value
20.26
分类
Common
个数
1127
33.18
Important
2144
37.96
Best
309
18.68
Uncetain
4244
以Customer_Segment表 为事实表， Segment_category表 、customer表和 region表为维度建立多维数据集Cube
以建立的Cube为数据源，建多维报表。
以“Country”，“State Province”，“City”，“Cluter Name”和“Gender”为维度，Value为度量建立的多维报表。
数据挖掘(Microsoft决策树）
分析客户的类别与什么相关。把CluterName作为 Customer表的属性，然后以CluterName作为可预测 列，然后进行数据挖掘。
对于Foodmart而言，不同的客 户具有不同的内在价值。 公司的首要问题就是采取有效方法对客 户进行分类，发现客户内在价值的变化规律 与分布特征，并以此制定客户的差别化服务 政策，通过政策的实施将客户分类的结果作 用于企业实践。
RFM模型经常使用的三个指标分别是： 近度(Recency) 、频度( Frequency) 、值 度(Monentary) ，以RFM模型为基础，通过 客户的RFM行为特征衡量分析客户忠诚度与 客户内在价值。
数据仓库中的OLAP多维模型设计与应用
数据仓库中的OLAP多维模型设计与应用导言：在当今信息时代，数据成为企业决策的重要基础。
为了更好地管理和分析海量数据，数据仓库通过采集、整合和存储数据，为企业提供决策支持。
而OLAP多维模型作为数据仓库中的数据分析和报表工具，具有较高的灵活性和可视化性，大大提高了企业对数据的利用价值。
本文将深入探讨数据仓库中OLAP多维模型的设计和应用。
一、数据仓库中OLAP多维模型的设计原则在进行数据仓库中OLAP多维模型设计时，需要遵循以下原则，以保证模型的有效性和可用性。
1. 根据业务需求进行建模：在设计多维模型之前，需要明确和全面理解企业的业务需求。
建模过程应该根据业务需求对数据进行合理、清晰的组织，使得数据结构可被直观理解和使用。
2. 划分维度和度量：多维模型中的维度和度量是构成模型的重要要素。
维度是描述业务的属性，例如客户、时间、地理位置等；度量是需要被分析和计量的指标，如销售额、利润、库存等。
在设计多维模型时，需要将维度和度量分类清晰。
3. 设计合适的粒度：模型的粒度决定了分析的详细程度。
过大的粒度可能导致信息丢失，而过小的粒度则会增加模型维度和冗余数据。
因此，在设计多维模型时，需要根据业务需求和数据的可用性选择合适的粒度。
4. 使用层次结构：利用层次结构可以对维度进行组织和层次化展示，方便用户进行数据分析。
例如，时间维度可以包含年、季度、月、日等层次。
在设计多维模型时，需要充分利用层次结构来提供灵活的分析能力。
5. 进行性能优化：多维模型中的数据量通常较大，为了保证查询和分析的效率，需要进行性能优化。
可以通过设计合适的聚集表、索引和分区等方式来提高查询性能，减少数据的读取和计算时间。
二、数据仓库中OLAP多维模型的应用案例在实际应用中，OLAP多维模型可以广泛用于企业的各个领域，以满足不同的决策支持需求。
以下以销售数据分析为例，介绍数据仓库中OLAP多维模型的应用。
1. 销售业绩分析：通过构建销售多维模型，可以对销售业绩进行多维度的分析。
数据仓库与OLAP实践
10
2.结构流程
获取Content MathML 定义变量U，用于存放解析生 成源码
进行DOM解析
否 否 是
解析结束
文本节点
是
否
元素节点
是
孩子节点 为空
否
是
属性为元素 />
U附加元素
U附加属性
源码格式处理
11
生成Harvest格式源码
3.演示
12
13
14
15
16
5
2.结构流程
爬行流程
种子注入 URL信息库 待抓取队列
爬取模块
初始种子
解析、抽取、转换
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2.结构流程
解析流程
提取网页
MathML公式抽取模块
MathML公式转换模块
Harvest源码生成模块
Harvest文件存储模块
7
2.结构流程
MathML公式抽取
\\<\\S*?\\:??math[\\s\\S]*?\\>[\\S\\s]*?\\<\\/\\S*?\\:??math\\>
爬虫
1
1. 功能描述 2. 结构流程 3. 演示
2
1.功能描述
3
1.功能描述
从互联网上获取文档资源信息，解析文档获取数 学公式，将公式转化成harvest格式并存储到本 地硬盘上，以供后面分析
4
1.功能描述
<mws:harvest>
<mws:expr url=”/art12” expr_id=”13343” > <m:apply> <m:plus/> <m:ci>x</m:ci> <m:ci>y</m:ci> </m:apply> </mw:expr> </mws:harvest>
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。
数据仓库构建与OLAP分析实验教材
(ETL) SQLServer 2005分析服务负责OLAP分析和数据挖掘， SQLServer 2005报表服务(SSRS)负责前端展示。
3
一 背景概述
数据获取
“创建包”对话框
使用SQLServer图形设计界面来创建SSIS包
2. 定义和设置数据转换任务
（1）创建源数据连接：右键单击连接管理器区域中的任意位置，再单击“新建 OLE DB 连接”。 在“配置OLE DB连接管理器”对话框中，单击“新建”。在“服务器名称”中，输入本地服务器名 称或输入localhost，在“配置OLE DB连接管理器”对话框的“数据连接”窗格中，确认选择了相 应的服务器及数据库Northwind
如果在前面的数据转换任务成功 完成后，需要完成另一个任务“ 执行T-SQL语句”，则在控制流 界面中，可将这两个任务连接成 控制流，。
使用SQLServer图形设计界面来创建SSIS包
3.定义和设置多任务
双击两个任务之间的连接线，打开“优先约束编辑器”窗口。在此窗口中可定义两个连接项之 间的关系，例如前一个任务执行成功后，可执行后一个任务。
双击“执行T-SQL语句”任务图标，可编辑要执行的T-SQL语句。点击“确定”按钮完成编辑 。
“优先约束编辑器”窗口
编辑“执行T-SQL语句”任务窗口
使用SQLServer图形设计界面来创建SSIS包
4.实验任务要求
可在控制流设计中： 首先，创建一个“执行T-SQL语句”任务，将任务重命名为“createTables”；其T-SQL语句
基于SQL Server 2005 的数据仓库构建与OLAP分析实
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术[1]
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数据仓库和数据挖掘的OLAP技术[1]
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OLTP系统和OLAP系统的比较
特征
任务特点 面向 用户 功能 DB设计 数据 视图 任务单位 访问数据量 用户数 DB规模 优先性 度量
OLTP
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 最新的、详细的 详细的、二维关系型 简短的事务 数十个 数千个 100M-数GB 高性能、高可用性 事务吞吐量
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supplier(suppl supplier_type)) define dimension branch as (branch_key, branch_name, branch_type) define dimension location as (location_key, street, city(city_key, province_or
雪花模式实例 time time_key day day_of_the_week month quarter year
branch
branch_key branch_name branch_type
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Measures
Sales Fact Table
time_key item_key branch_key location_key units_sold dollars_sold avg_sales
实验报告
实验一OLAP分析技术一、实验目的通过实验理解商务智能中的OLAP分析技术原理，通过设计掌握从业务数据库进行OLAP的使用方法。
二、实验内容1.熟悉OLAP工具的使用环境；2.掌握OLAP工具的操作方法。
三、实验步骤1.建立系统数据源连接在控制面板/管理工具/数据源 (ODBC)建立指向“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples\FoodMart 2000.mdb”的系统DSN。
2.启动 Analysis Manager3.建立数据库和数据源4.建立多维数据集5.编辑多维数据集6.设计存储和处理多维数据集7.浏览多维数据集数据1).在 Analysis Manager 树窗格中，右击“Sales”多维数据集，然后单击“浏览数据”命令。
2).出现多维数据集浏览器，如下图所示。
显示由多维数据集的一个维度和度量值组成的网格。
其它四个维度显示在浏览器的上方。
3)可以把浏览器的上方维度拖动到网格的中间替换网格中的维度4)通过展开“所有Time”和“1998”节点，然后单击“Quarter 1”，可以对网格中的数据进行筛选，使筛选出的数据为仅反映该季度情况的数字。
5) 双击网格中的‘＋’，可以深化数据。
6)完成后，单击“关闭”按钮关闭多维数据集浏览器。
实验二使用 Microsoft 聚集创建 OLAP 数据挖掘模型一、实验目的建立Microsoft 聚集数据挖掘模型。
二、实验内容（1）创建创建将客户群划分为逻辑段的数据挖掘模型（2）读取包含在各个聚集（客户段）中的信息三、实验步骤1.在Analysis Manager 树窗格中展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，然后单击“新建挖掘模型”命令。
2.在挖掘模型向导的“选择数据挖掘技术”步骤中，在“技术”框中单击“Microsoft 聚集”。
单击“下一步”按钮。
3.在“选择事例”步骤中的“维度”框中，选择“Customer”。
数据仓库系统的实现与使用（含OLAP重点讲解）
数据仓库系统的实现与使⽤（含OLAP重点讲解）阅读⽬录前⾔重点讲解了数据仓库建模，它是数据仓库开发中最核⼼的部分。
然⽽完整的数据仓库系统还会涉及其他⼀些组件的开发，其中最主要的是ETL⼯程，在线分析处理⼯具(OLAP)和商务智能(BI)应⽤等。
本⽂将对这些⽅⾯做⼀个总体性的介绍(尤其是OLAP)，旨在让读者对数据仓库的认识提升到⼀个全局性的⾼度。
创建数据仓库数据仓库的创建⽅法和数据库类似，也是通过编写DDL语句来实现。
在过去，数据仓库系统⼤都建⽴在RDBMS上，因为维度建模其实也可以看做是关系建模的⼀种。
但如今随着开源分布式数据仓库⼯具如Hadoop Hive，Spark SQL的兴起，开发⼈员往往将建模和实现分离。
使⽤专门的建模软件进⾏ER建模、关系建模、维度建模，⽽具体实现则在Hive/Spark SQL下进⾏。
没办法，谁让这些开源⼯具没有提供⾃带的可视化建模插件呢:-(。
话说现在的开源分布式⼯具都是"散兵作战"，完成⼀个⼤的项⽬要组合N个⼯具，没有⼀个统⼀的开发平台。
还有就是可视化效果⽐较差，界⾯很难看或者没有界⾯。
个⼈建议在资⾦⾜够的情况下尽量使⽤商⽤⼤数据平台来开发，虽然这些商⽤产品⼴告打得多少有点夸张，但是它们的易⽤性做的是真好。
这⾥笔者推荐阿⾥云的数加平台，附链接：。
ETL：抽取、转换、加载在本系列中，曾⼤致介绍了该环节，它很可能是数据仓库开发中最耗时的阶段。
本⽂将详细对这个环节进⾏讲解。
ETL⼯作的实质就是从各个数据源提取数据，对数据进⾏转换，并最终加载填充数据到数据仓库维度建模后的表中。
只有当这些维度/事实表被填充好，ETL⼯作才算完成。
接下来分别对抽取，转换，加载这三个环节进⾏讲解：1. 抽取(Extract)数据仓库是⾯向分析的，⽽操作型数据库是⾯向应⽤的。
显然，并不是所有⽤于⽀撑业务系统的数据都有拿来分析的必要。
因此，该阶段主要是根据数据仓库主题、主题域确定需要从应⽤数据库中提取的数。
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。
基于XML Schema的粮食仓储系统数据接口设计
基于XML Schema的粮食仓储系统数据接口设计一、背景随着粮食企业信息化的不断发展，各企业根据自身在不同阶段的需求建设了不同的子系统，因为没有总体和全局的考虑，各个粮食子系统之间难以进行通讯，数据无法共享。
粮食数据接口的定义和结构的规范有利于粮食企业信息系统数据格式的规范和统一，也有利于提高粮食物流系统的灵活性和适应能力。
粮食仓储系统数据接口是为保证，粮食仓储业务内部、仓储业务与其他的粮食业务系统之间进行数据传输时，所定义的统一规范的数据格式适用于粮食业务过程中数据共享与转换的要求。
二、XML Schema相关知识XML Schema是一种描述信息结构的模型。
Schema提供了一套完整的機制来定义XML 文档中的语法格式，Schema 利用元素的内容和属性来定义XML 文档的整体结构，使XML文档的结构一目了然。
三、粮食仓储业务数据接口的信息结构本文结合粮食仓储信息系统业务需求，设计粮食仓储业务信息系统所使用的信息数据报文主要有：基础数据信息、计划安排信息、出入库信息、库存信息等。
（1）基础信息：客户信息、粮食基础信息、粮库信息等。
基础信息初始时通过标准接口采集一次，以后只采集发生变动的数据。
（2）计划信息：粮食出入库作业时，计划部门所下发的计划安排表。
（3）入库信息：粮食到货入库时，产生的入库单据等。
（4）库存信息：粮食在粮库仓储作业过程中产生的相关信息。
（5）出库信息：粮食出库时，产生的仓库出库单据等信息。
为保证粮食仓储业务内部、仓储业务与其他的粮食业务系统之间进行数据传输时，传输数据采用的XML格式统一规范。
四、基于XML Schema的数据接口设计下面以出入库数据接口为例，详细介绍基于XML Schema的粮食系统数据接口定义。
1.信息结构设计按照从上至下的原则，分层建立起相关的数据模型。
下图描述了出入库单据的结构设计，包括编号、仓号、类型、计划安排单号、购（售）粮单位、运输工具、车船号监管员、保管员、制单日期以及出入库的相关粮食信息，其中粮食信息为XML Schema的复杂数据类型。
数据仓库与olap分析实验报告模板
OLAP与数据仓库设计实验报告模板姓名周靖峰李卓专业大数据学号21651009 21651014实验日期2016.10.11实验简要说明本次试验主要是进行数据仓库的简要设计教师评分实验目的本次试验的目的是能够根据所提供的样例数据库设计数据仓库，熟悉构建数据仓库的星型模型。
实验环境本次试验除了需要一台计算机，具体要求如下：操作系统：不限，可以使windows也可以是Linux。
内存：建议大于512M。
硬盘：30G及其以上。
对于数据库方面提供相应的样例数据库。
具体如下：1）采用数据库——mysql2）采用MySQL提供的样例数据库——employees。
可以参见：/doc/index-other.html或者《employee样例数据库说明.pdf》如下图：数据库的下载和安装需要自己手动到该网站进行下载，试验中不提供数据库的安装脚本和数据。
试验任务根据样例数据库的ER图：我们提出以下基本需求：1）公司每个员工每月的薪资分别是多少？2）哪些部门每个月开出的薪资比较高？3）哪种职称的每月得到的薪资比较高？其他的需求可以自己补充。
根据上述简单需求建立星型模型。
实验步骤1、安装mysql，并将mysql的bin目录加到PA TH环境变量中2、访问https:///test-db/，下载employees-db-full压缩包，解压该压缩包，然后用命令行进入解压后的路径，输入命令mysql -u root -p -t < employees.sql，再输入密码，完成数据导入3、安装navicat，然后用navicat连接数据库，点击查看->ER图表，显示ER图4、观察表结构，根据需求建立星型模型实验结果星型模型如下：实验总结本次实验让我们对于数据仓库中的事实表与维度表了解的更加清楚。
通过对已给的数据库结构进行了分析，进而得出了数据库中各个表的结构关系，进而确定事实表中的外键与维度表中的主键。
这个研究与学习的过程让我们更好地理解了星型模型。
基于数据仓库及OLAP技术的生鲜配送决策平台
基于数据仓库及OLAP技术的生鲜配送决策平台我国的城市化步伐正在稳步向前迈进,都市居民在食品方面对生鲜产品的需求量也在不断增加。
随着互联网的发展,越来越多的都市居民倾向于在网上采购生鲜产品。
而受限于传统物流模式及生鲜产品的特殊性,如何保证时效及生鲜产品的品质是影响生鲜配送行业发展的关键。
大多数盈利不高的生鲜销售公司往往是对顾客需求偏好的把握度不高,从而导致经营状况不佳。
在缺乏科学管理的中小型公司,这种问题尤为严重。
解决以上问题的关键在于了解各区域客户对产品的需求量多少和偏好性,有依据地在各地建立仓库和配送站,并优化运输配送活动,逐步提高生鲜产品配送决策的及时性和准确性。
而决策的及时性和准确性需要基于对大量历史数据的整理和分析,从中抽取有益的结论,使得决策行为更为规范,以往传统的数据库显然无法做到这点。
因此,我们需要改变对数据的利用方式,以数据仓库的形式对历史数据进行存储加工,并利用OLAP技术从多个角度对数据进行决策分析,构建一个面向中小型公司的生鲜配送决策平台,主要面向公司管理人员,辅助其制定决策及规划方案,使得整个流程变得更为科学精确。
本文首先对公司各部门的需求进行分析,明确平台建设目标;其次依据数据仓库的设计过程完成主题选定、粒度划分、维度建模及缓慢变更维的设计;再次选用合适的ETL工具,完成数据的整合操作;最后通过联机分析处理技术,对整合的数据进行分析处理。
在此基础上完成生鲜配送决策平台的构建,对数据进行多维度的分析,以数据报表和图形的方式进行数据展示,并实现图表的导出和打印功能,使决策人员及生鲜企业高层对数据有一个清晰的认知,了解当前的市场需求,最终实现辅助决策的目的。
本文结尾对平台进行了功能测试,通过合适的测试用例验证了系统的可用性,保证了系统功能的完整性和可靠性。
数据仓库与数据挖掘实验一-数据仓库的构建
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2015 — 2016 学年第 1 学期）课程名称：数据库仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼234 2015年11月12日年级、专业、班计科122 学号 2 姓名邹华宇成绩实验项目名称实验一数据仓库的构建指导教师周海河教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□教师签名：年月日一、实验目的、内容与要求目的：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。
内容：以SQL Server为系统平台，设计、建立数据库，并以此为基础创建数据仓库。
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。
二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图）数据库（DataBase，DB）是长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。
DB 能为各种用户共享，具有较小的冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。
构成的三要素是数据结构、数据操作、约束性条件。
数据仓库是在原有关系型数据库基础上发展形成的，但不同于数据库系统的组织结构形式，它从原有的业务数据库中获得的数据形成当前基本数据层，经过综合后形成轻度综合数据层，轻度综合数据再经过综合后形成高度综合数据层。
数据仓库结构包括当前基本数据（current detail data）、历史基本数据（older detail data）、轻度综合数据（lightly summarized data）、高度综合数据（highly summarized data）和元数据（meta data）。
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• 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。
建立foodmartsaleAS项目
• 打开“解决方案资源管理器”，可以看到 数据源、数据源视图、多维数据集、维度 和挖掘结构等8个文件夹对象，建立和管理 数据立方也是主要针对这8个对象进行的。 下面介绍创建数据立方的步骤
2.3.1 定义数据源
• 这是创建数据立方的第1步。在“解决方案 资源管理器”中的“数据源”文件夹上单 击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择 【新建数据源】命令，如图2-11所示。
设置名称匹配
• 这时进入“选择表和视图”窗口，如图214所示。可以从选定的数据源提供的对象 列表中选择表和视图。这里主要的商务需 求是对销售数据进行分析，所以可以把相 关的数据表都选入数据源视图，对数据源 中与分析需求关联不大的要素也可以不选 入此分析视图，例如此处的region表可以 不用选入数据源视图。
• FoodMart数据库涉及到公司经营的各个 方面，包括产品、库存、人事、客户和销 售等。一个真正的商业智能应用应该对这 些业务需求进行全面地考虑。本章截取这 些需求中的销售部分构建商业智能
• 打开配套文件中附带的foodmart.mdf文件， 可以看到如图2-1所示的表
• 人事管理中的员工信息存储在employee表中 • 员工所属部门信息存储在department表中 • 职务信息则存储在position表中 • 库存管理业务中的仓库类型存储在 warehouse_class表中 • 具体的仓库存储在warehouse中。
基于FoodMart数据库的福马特 商业智能系统
构建基于FoodMart数据库的福马特商业智能系统。按 照学习理论，“大处着眼，小处着手”是快速学习的好方法， 它既能把握全局，又能掌握细节 内容安排上属于实践中的“务实”，理论上的“务虚”， 只着眼于操作过程而忽略其中的深奥理论，目的在于明确一 个商业智能应用的全貌
• 在图2-7的界面中，还可以对数据导入的目 标进行定制，可以对映射方式进行编辑， 甚至可以自己写“CREATE TABLE”语句作 为复制的目标表。这些改变都可以体现在 数据仓库的物理结构中。
• 这里不对映射及其目标进行变更，保持默认的状 态，使生成的数据仓库的物理模型完全符合前面 对数据仓库的逻辑模型的设计。 • （7）以上操作完成后，单击【下一步】按钮，系 统将会把前面的操作列表并要求用户确认，并提 示将会把包以“Package1.dtsx”作为文件名保存 在项目文件夹下面，而且不会立即执行。确认无 误后单击【完成】按钮。 • （8）在“解决方案资源管理器”中展开“SSIS 包”文件夹，在Package1.dtsx上单击鼠标右键， 在弹出的快捷菜单中选择【设为启动对象】命令， 如图2-8所示。
2.3 创建OLAP数据立方
• 设计好了结构良好的数据仓库，并且将需要分 析的业务数据装载到了数据仓库中之后，就为满 足商务决策的全方位需求打下了根基，以后的操 作都是基于这些拥有数据的数据仓库进行的。但 是，对数据的多维分析却并不是主要针对数据仓 库，而是针对从数据仓库中提取的子集，如数据 集市和多维数据集（也称为数据立方）。因此通 常还需要在具体分析数据之前创建数据立方。
• 以上操作完成后，单击【下一步】按钮， 为此数据源视图命名为Vfoodmartsale， 再单击【完成】按钮结束此向导
选择表和视图
• 同样也是由于数据源中的表没有设置主键的原因， 现在打开的数据源视图上的表都是独立的，相互 之间没有关系，还需要我们设置各个表的主键及 其关系才能成为可用的视图。 • 一般来说，事实表是没有主键的，而维度表都有 主键，且每一个维度表的主键都是事实表的外键， 因而，需要为每一个维度表设置主键，如图2-15 所示，在维度表中选择应该为主键的字段，然后 单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择【设置 逻辑主键】命令，即可设置维度表的主键。
• （9）单击工具条上的 运行按钮运行这个工 程，可以发现在SSIS设计界面的“控制流” 和“数据流”等选项卡内都有对象在活动， 这是系统正在把数据从foodmart 2000.mdb数据库中按照前面所确定的规 则装载入foodmartsaleDW数据仓库中。
• 新建的数据仓库中的表需要设置必要的主 键及外键，否则无法建立多维数据集 • SSIS的进一步使用请参照朱德利书第四章 • 案例见4.3
• 这里希望用雪花形结构来构建福马特商店 的销售数据仓库，逻辑结构设计图如图2-2 所示
销售数据仓库雪花形结构设计图
• 在数据仓库的逻辑结构中，数据表可以划 分为两类：一类是事实数据表（简称为 “事实表”），用来存储数据仓库中的实 际数据，如这里存储1998年销售数据的 sales_fact_1998表即为事实表； • 另一类是维度数据表（简称为“维度 表”），用来存储数据仓库中的维度数据， 如这里的关于时间、促销手段和产品等分 析要素的表均为维度表。
新建数据源
• 在弹出的“选择如何定义连接”窗口中选 择“基于现有连接或新连接创建数据源” 单选按钮，在“数据连接”列表框中选择 foodmartsaleDW数据源，如果没有此连 接，可以单击【新建】按钮，定义指向 foodmartsaleDW 数据仓库的连接。设置 完成后的页面如图2-12所示。由于向导下 面的操作是没有必要的，所以这里可以直 接单击【完成】按钮结束数据源向导。
2.1.2 设计数据仓库逻辑模型
• 福马特市场部的商务需求是要对1998年 进行的所有销售业务数据进行多角度分析， 以便市场分析人员能在查询数据库时获取 快速的响应，高层管理人员也能从总体上 把握影响本年度销售的因素。这需要利用 存储在公司业务数据库中的数据，建立数 据仓库，进而创建可用于分析的多维数据 结构。
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，这都取决于具体 商务活动的需求。
2.1.3 创建 foodmartsaleDW数据仓库
• 数据仓库也是一种数据库，其管理同样是 通过数据库管理系统（DBMS）来进行的。 因此数据仓库可以像普通数据库一样进行 创建、修改和删除。当数据仓库的逻辑结 构设计完后，就可以创建物理数据仓库了
• 这时可以在SQL Server Management •。 Studio中按照一般的建立数据库的方法建 立一个名为“foodmartsaleDW”的数据库， 然后把这里设计的表创建好，数据类型依 据原始数据库中的各个表和字段的数据类 型设置 • 但由于这里数据仓库的表结构与原始数据 库中的表结构基本一致，因此，创建 foodmartsaleDW数据仓库的物理结构过 程也可以在ETL阶段完成
定义数据连接
2.3.2 定义数据源视图
• 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
•
FoodMart数据库是SQL Server以前版本所带 的示例数据库，它模拟了一家大型的食品连锁店 的经营业务所产生的数据。 • 其商业数据保存在一个数据库中，其中包括了 客户管理数据、销售数据、分销数据和库存数据 等。随着业务量的增加经营状况，而传统的报 表形式和数据处理方式已经不能满足这一要求， 因此在保留历史数据的基础上构建商业智能应用 已经迫在眉睫。下面就描述满足这一商务需求的 技术实现过程。
• 注意，在本例中设计的维度表和事实表与原始数 据中的表名及结构都一致，这主要是由原始数据 的特点和本章作为入门章节的定位决定的。在实 际设计的时候，通常需要根据需求情况重新建立 与原始数据不同的表结构。这主要是由于传统业 务的数据库是用来进行事务处理的（即OLTP）， 而数据仓库则是用来进行分析处理的（即OLAP）， 用途的不同决定了其结构的不同。这一点在以后 复杂的数据仓库设计中会通过示例体现出来。
•
如前所述，这里只着眼于销售方面的数据，因 而把与销售相关的表提炼出来进行分析。在 foodmart数据库中，销售业务的数据和时间、促 销手段、产品和店铺等都有关系，它们的关系体 现在表与表之间的逻辑关系上。 • 要从业务数据出发设计数据仓库的结构，必 须明确业务数据本身的结构，而业务数据的关系 一般是基于关系数据库设计的范式。数据仓库中 表的关系不受关系数据库设计范式的约束，但也 要遵循一定的结构规范，如星形结构和雪花形结 构即是这种类型的规范。同时这也是数据仓库逻 辑结构的两种类型。。