构建基于FoodMart数据库的数据仓库建立与OLAP试验一

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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。

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

浅谈零售业数据仓库的建立及数据分析

浅谈零售业数据仓库的建立及数据分析引言概述：在当今信息时代，数据成为了企业决策的重要依据。

对于零售业来说，建立一个高效的数据仓库并进行数据分析，可以帮助企业更好地了解市场需求、优化供应链、提高销售效率等，从而取得竞争优势。

本文将从数据仓库的建立和数据分析两个方面进行探讨。

一、数据仓库的建立1.1 数据收集与整合数据仓库的建立首先需要进行数据收集与整合。

零售业的数据来源广泛，包括销售数据、库存数据、会员数据等。

企业需要通过合理的手段收集这些数据，并进行整合，以便后续的分析使用。

1.2 数据清洗与转换在数据收集与整合的过程中，数据可能会存在重复、缺失、错误等问题。

因此，进行数据清洗与转换是十分必要的。

通过数据清洗，可以去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据，确保数据的准确性和完整性。

1.3 数据存储与管理建立一个高效的数据存储与管理系统是数据仓库建设的关键。

可以采用关系型数据库或者大数据平台等技术，将清洗后的数据进行存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。

二、数据分析的方法与工具2.1 描述性分析描述性分析是对数据进行概括性描述和统计分析的方法。

通过对销售数据、库存数据等进行描述性分析，可以了解产品的销售趋势、库存周转率等关键指标，为企业的决策提供参考。

2.2 预测性分析预测性分析是通过建立数学模型，基于历史数据进行未来趋势的预测。

在零售业中，可以通过预测性分析来预测销售额、库存需求等，帮助企业进行合理的生产和供应链管理。

2.3 关联性分析关联性分析是通过挖掘数据中的关联规则，找出不同维度之间的关联关系。

在零售业中，可以通过关联性分析来发现产品之间的关联关系，从而进行交叉销售和推荐系统的优化。

三、数据分析的应用场景3.1 销售趋势分析通过对销售数据进行分析，可以了解产品的销售趋势，找出销售的高峰期和低谷期，为企业的销售策略和促销活动提供指导。

3.2 库存管理分析通过对库存数据进行分析，可以了解产品的库存周转率、滞销品等情况，帮助企业进行合理的库存管理，减少库存积压和损失。

Foodmart批发店销售分析系统

课程设计任务书目录第一章系统需求 (1)1.1需求分析 (1)第二章数据仓库设计 (2)2.1 确定基本信息 (2)2.2 事实表与维度表的设计 (2)2.2.1 设计事实表 (2)2.2.2 设计维度表 (3)第三章数据准备 (5)3.1 数据验证 (5)3.2 数据清理 (5)3.2.1 重复行数据的清理 (5)3.2.2 空值的处理 (6)3.3 数据转换 (7)3.3.1 数据类型转换 (7)3.3.2 对象名的转换 (7)3.3.3 数据编码的转换 (7)3.4数据表及字段的选择 (7)第四章多维数据集构建 (8)4.1自下而上的构建多维数据集 (10)4.1.1 创建项目 (10)4.1.2 添加新的度量值 (10)4.1.3添加新的维度 (11)4.1.4 构架生成 (11)4.2 多维数据集视图 (12)第五章数据分析 (13)5.1按时间级别分析不同商店的销售额、销售成本额 (13)5.2按时间级别分析每个产品的销售额、销售成本额 (14)5.3 按时间级别分析不同批发店的销售额、销售成本额 (15)5.4按时间级别分析不同批发店类型的的销售额、销售成本额 (16)5.5按时间级别分析不同商店销售产品的销售额 (17)5.6 按时间级别分析不同地区的销售额、销售成本额。

(18)5.7 按时间级别分析不同类产品的销售额、销售成本额 (19)结论 (20)参考文献 (21)结束语 (22)第一章系统需求1.1需求分析在本案例中，作为批发店的决策者，最关注的信息就是销售额以及销售成本额。

批发店的决策者可以通过Foodmart批发店销售分析系统，按时间级别的不同浏览不同地区、不同批发店、不同商店、不同类产品的销售额及销售成本额等信息。

更透彻的了解市场，为今后更好地作出销售决策以及相应的调整策略提供较全面的辅助和支持。

要创建好这一系统，使其满足批发店决策者的使用要求。

通过分析知，需满足以下需求：基本要求：1、按时间级别分析不同商店的销售额、销售成本额；2、按时间级别分析每个产品的销售额、销售成本额；3、按时间级别分析不同批发店（每个、城市、省、国家）的销售额、销售成本额；4、按时间级别分析不同批发店类型的销售额、销售成本额；5、按时间级别分析不同商店（每个、城市、省、国家，管理者）销售产品的销售额、销售成本额；6、时间级别分析不同地区的销售额、销售成本额；7、时间级别分析不同类产品的销售额、销售成本额；高级要求可分析按不同汇率显示销售额和销售成本额。

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”。

餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现

Ａｂｔａｔａｒｇｏ－ｎａｓｃｏｒｃｓｉｇｓｓｍ（ＬＰｈｌｃｔｎｎｅｒｅｎｇｒｕｉｅｓｐｒｔｎｄｉｒｖｓｒｃ：ＣｔｎｎｌｅｒｎａｔｎｐｏｅｓｙｔｅｉｉｔｉｎｅＯＴ）ｅａｅｇｅｔｐｓｓｐｉｒｒｉｍａａｅｓｓｏｅａｉｓｏｅｂｎｏａｍｐｎｅｃｎｙｕｓｐｏｔｎｅｒｅｅｉｏｆａ．Ｔｅｅｏｅｔｓｅｅｓｒｔｂｉｅｅｉｏｐｏｓｍ（Ｓｂｓｄｏｉｅｆｉｃ，ｂｔｕｐｒｅｔｉｃｉｉｏｂｄｈｒｆｒｃｓａｔｅａｌｈｔｃｓｎｓｐｒｓｔｒｓｄｓｎｓｐｉｉｎｙｏｓｓｈｄｉｕｔｙｅＤＳ）ａｅｎｃｔｒｇｐｒｔｎｄｔｅ．ＩｉｐｔｏｗａｄｒｔａＤＳｉｅｔｌｈｄｙａｒｅｏｓ（ａｉｅａｏａｔｔｓｕｒｒｓｙｈｔＳａｉｅｔｗａｈｕｅＤＷ）ｎｌｅａｓｒｃｓｉｇ（ＬＰｅｎｏｉａｓｆｉｆｌｔｓｓｂｓｂｄａ，ｏ－ｎｌｉｐｏｅｓｉａｙｓｎｎＯＡ）ｎａｍｉｉｇＤ．ｈｎｔｓｆｙｔａｈｔｔｅｉｍａｎｙｄｓｓｅ．ＬｓｙｏｔａｅｇＤＳｉｌｍｅｔｆａｄｄｔｎｎ（Ｍ）Ｔｅｅｅｉｎｏｓｍｃｉｃｒｉｌｉｕｓｄａｔ，ｈｗｅｃｔｎＳｐｅｎｓｒｍａｈｄｇｓｅｒｅｕｓｃｌｈｉｒｍｏ
维普资讯
第２卷第２期７１
ＶＯ．１２７
ＮＯ２１．

客户关系管理分析与数据挖掘——基于Foodmart数据库

数据处理
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。

实验报告

实验一使用EXCEL中辅助决策工具进行物流预测与企业经营决策分析一、实验目的：（1）通过本实验掌握物流预测与确定型决策的原理和工作步骤。

（2）熟练运用 Excel 对物流需求进行预测与企业经营决策分析。

（3）培养运用常用信息工具解决物流管理中遇到的实际问题的能力。

二、实验内容：表一列出了某物流配送中心过去 15 个月的产品出货量，要求用 Excel 对第16月出货量进行预测。

第一步：建立模型设d1+、d1-为目标 1 的偏差情况,依此类推，总时间方面，每提前1 钟奖励2元，延误1分钟则惩罚5元。

5d1+ -2d1- ；总费用方面，每降低1元成本奖励1元，超过1元则惩罚1元。

d2+-d2-；总质量方面，每提高一个质量等级奖励1元，降低一个质量等级则惩罚2元，-d3++2d3-；则根据案例分析可得目标函数为minZ=5d1+ -2d1- +d2+-d2--d3++2d3-那么这个约束条件包括质量约束、成本约束、时间约束以及平衡约束。

第二步，建立工作表，并输入相关数据，横向为集货、分货、拣货及配装四项，纵向包括一般时间、最小时间、成本、质量、单位成本、单位质量、质量权重、成本约束、质量约束，单位成本和单位质量未知，如何求得？单位成本=成本/一般时间单位质量=（质量-质量约束）/（一般时间-最小时间）横向填充即可得到每个环节的单位成本和单位质量。

建立规划模型，横向仍为集货、分货、拣货、配装及实现值五项，纵向为时间目标、成本目标、质量目标，集货环节的成本目标为其对应的时间目标与单位成本之积，其他环节依次类推，质量目标为其对应的时间目标与单位质量的乘积，其他环节依此类推。

时间目标的实现值为四个环节时间目标之和，成本目标实现值也是四个环节之和，质量目标的实现值为各环节质量权重与各环节质量目标的乘积之和。

建立规划模型，横向为目标值、正偏差、负偏差、平衡值、约束、目标值，总时间在 T= 100 分钟内，总费用限制在C=700元内，总质量要求达到Q=5，于是目标值下方的约束值分别为100、700、5，时间目标的平衡值为实现值-正偏差+负偏差，成本目标、质量目标依此类推。

多维数据集的构建及其数据仓库OLAP

多维数据集的构建及其数据仓库OLAP071070012 李骁数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，用以支持经营管理中的决策支持过程，数据模型是数据仓库研究的核心问题之一，由于传统数据模型不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义，也难以有效地支持OLAP，因此，需要建立多维数据模型来支持分析。

本报告创建了多维数据模型，定义了数据仓库的度量和维度结构，并以此为基础，进行了简单的OLAP操作并得到了相关结论。

由于数据仓库操作面向的是大量的、各阶段的详细数据，直接创建是不现实的，这里直接采用了SQL Server自带的Foodmart 2000数据源作为操作基础。

数据仓库包含了4个层次的体系结构，分别是数据源、数据的存储和管理、OLAP服务器和前端工具。

报告只深入到基于数据的存储和管理的简单OLAP服务分析，microsoft的Analysis server在人性化方便做得很好，容易上手，基本不存在较大的操作问题。

（一）建立用于OLAP的数据库及数据源连接本次作业是在系机房的windows server 2003系统环境中完成的，建立数据源连接首先单击“开始”按钮，指向“设置”，单击“控制面板”，然后双击“管理工具”，再双击“数据源(ODBC)”。

在弹出的“ODBC数据源管理器”中选定“系统DSN”选项卡，单击“添加”添加数据源，由于本人并没有好的数据源，因此直接采用系统数据库中的样本作为数据源对象。

具体操作是在随后弹出的“ODBC Microsoft Access安装”中命名并找到样本数据库（windows server 2003在D盘），点击“确定”即可在SQL Server2000中，右击数据库名，建立新数据库如下：建立好数据库后，在Analysis Manager 树窗格中，右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令。

在随后弹出的“数据链接属性”对话框中，单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。

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。

利用OLAP进行数据分析的实例

利用OLAP 进行数据分析的实例—基于 foodmart 数据库专业：地理信息系统学号： 0210614 姓名：王威数据仓库技术越来越受到广泛的关注，越来越多的公司意识到建立OLAP 所能带来的好处。

利用OLAP 机型数据分析，可以帮助决策者从多个角度观察数据，帮助公司管理特定领域的目标销售、项目进展，以及预测发展趋势。

多维数据分析工具就是帮助进行多角度的数据分析。

FoodMart 是一家大型的连锁店，在美国、墨西哥和加拿大有销售业务。

现在假定我是FoodMart Corporation 的数据库管理员。

市场部想要按产品和顾客分析1998 年进行的所有销售业务数据。

使用存储在公司数据仓库中的数据，建立多维数据结构（多维数据集），以便在市场分析人员查询数据库时获取快速的响应。

在进行分析之前，现拟定分析需求。

这样就有针对性和目的性了。

因为foodmart 数据库是一个大型数据库，里面有20 多张表的数据，根据分析需求，只需要找到跟我的需求相关的表和字段，这样就可以做到高效、省时、准确。

下面是我拟定的分析需求，它从主题、数值、角度、粒度等几个方面进行需求分析，为后面的工作做好准备。

分析的主题：按产品、顾客分析98 年的销售业务分析的数值（事实）：销售、成本和预算数据分析的角度（维度）：时间、商品、客户、商店、促销分析的粒度：时间—年、季度、月产品—种类、子类、商标名顾客—国家、州、城市、姓名商店—国家、州、城市、商店名、促销经过和源数据的连接，准备好数据后。

开始进行建立多维数据集。

多维数据集是数据的一种多维结构。

多维数据集由维度和度量值的集合进行定义。

以多维方式建立数据模型可简化联机业务分析，提高查询性能。

通过创建数据多维数据集，Analysis Manager 可将存储在关系数据库中的数据转换为具有实际含义并且易于查询的业务信息，用于进行业务分析。

1. 向多维数据集添加度量值度量值是要进行分析的数据库中的量化值。

数据仓库设计与开发实例二

分析数据库的建立与数据源的连接
建立多维数据集
方案1：你现在的身份是FoodMart Corporation的数据库管理员。FoodMart是一家大型的连锁店，在美国、墨西哥和加拿大都有销售业务。市场部想要按产品和顾客分析某一年进行的所有销售业务数据。需要你建立多维数据集，以便在市场分析人员查询数据库时获取快速的响应。任务：建立一个多维数据集Sales，用于进行销售分析。
任务：建立一个HR多维数据集，以进行雇员工资分析，并将Employee维度创建为父子维度
创建计算成员
方案6：Sales多维数据集中已经填充好数据。市场部想增强该数据集中的数据，并确定每个商店售出产品的平均产品价格任务：基于度量值在Sales多维数据集中创建计算成员目的：通过将原始数据建模为有意义的业务指示符来增强分析
编辑多维数据集
方案2：你意识到需要向多维数据集内添加另
一个信息级别，以便根据促销的不同方式去分析销售数据任务：使用多维数据集编辑器向现有的Sales 多维数据集添加促销维度
设计存储和处理多维数据集
方案3：设计好Sales多维数据集的结构后，
需要选择要使用的存储模式并指定要存储的预先计算好的值的数量，并用数据填充多维数据集任务：选择MLOP为存储模式，创建其聚合设计，然后处理多维数据集
创建成员属性
方案7：市场部希望将Sales多维数据集分析
功能扩展到根据客户的下列特征分析客户销售数据：性别、婚姻状况、教育程度、年收入、在家子女数和会员卡任务：向Customer维度添加以上提到的六个成员属性
创建虚拟维度
方案8：已经为客户维度添加了六个成员属性，现
在将创建一个带有yearly income成员属性的虚拟维度，然后将这个新创建的维度添加到Sales多维数据集中目的：使用虚拟维度，可以基于多维数据集中的维

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]
PPT文档演模板
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
PPT文档演模板
Measures
Sales Fact Table
time_key item_key branch_key location_key units_sold dollars_sold avg_sales

数据仓库与OLAP技术在果蔬仓储环境数据监测中的应用

０引言
我国是一个果蔬生产大国，菜产量占全球总蔬产量的四分之一，果产量居全球第二位。据农业水部种植管理司提供的材料显示，目前我国的果园面积已占世界果园总面积的２．％，果总量占世界１３水总产量的１％ … 。近年来因为国内供求不平衡，４特别是加工、运输、贮存不当，年全国要有２％已收每０下的水果，０的蔬菜大量腐烂变质造成巨大的经３％
ＡｐｌａｉｎｏａａｗａｅｏｓｎｐｉｔｏｆｄｔｒｈｕｅａｄＯＬＡＰｔｃｎｌｇｎｃｅｈｏｏｙｉ
ｆｕｔｓｏａｅｅｖｒｎｅｔｍｏｉｏｉｇｒｉｔｒｇｎｉｏｍｎｎｔｒｎＱＮＸａｇ１．Ｈ０ＧＸｎＩｉ．ｎＺＮｉｎｉ
Ａｓｒｃ：ＢｓｄｏｈｉｕｓｎｏａａｗｒｏｓｇａｄＯＡ（ｎＬｎｎｌｉｌＰｏｅｓｇｂｔｔａｅｎｔｅｄｓｓｉｆｄｔａｅｕｉｎＬＰＯ —ｉｅＡａｙｃｒｃｓｉ）ａｃｏｈｎｔａｎ
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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。

基于数据仓库内在特征的OLAP关键词查询

基于数据仓库内在特征的OLAP关键词查询肖敏;陈岭;夏海元;陈根才【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》【年(卷),期】2012(046)006【摘要】提出基于数据仓库多维模型维度及维度属性特征的联机分析处理(OLAP)关键词查询方法,将获得广泛应用的关键词查询方法和OLAP结合,可大大降低OLAP应用的门槛.该方法用列结构创建数据仓库维度全文索引,根据用户输入的查询获得按关键词划分的命中集,对命中集进行连接并排序后将产生的候选结果提供给用户,该方法基于对数据仓库用户更加关注概要性数据的特性,以及多维模型维度及其属性的非均衡型特征的分析,采用过滤不相关维度属性及重复维度列值的方法,并在传统的全文检索排序算法上增加维度层次权重系数.在MSSQL Server提供的FoodMart和AdventureWorks示例数据集上的实验对上述因素的影响做出了比较和分析,结果表明,首选候选结果命中率均优于基于关键词的分析处理方法.【总页数】7页(P974-979,986)【作者】肖敏;陈岭;夏海元;陈根才【作者单位】浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027;中国人民解放军75733部队,广东广州510800;浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027;浙江省公安厅,浙江杭州310009;浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于OLAP查询的数据仓库视图的水平分割 [J], 胡孔法;董逸生;徐立臻;赵庆建2.支持多立方体的OLAP关键词查询方法 [J], 李红旗;肖敏;方劲3.支持多立方体的OLAP关键词查询方法 [J], 李红旗;肖敏;方劲4.基于数据仓库和OLAP的市场响应式供应链研究 [J], 高焕江; 丁浩然; 储效付; 高鹏5.基于数据仓库、OLAP技术的大集团财务分析决策支持系统研究 [J], 高宏智因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

FoodMart商务智能

Food Mart的商务智能背景介绍Food Mart是一家跨国食品超市，每天有成千上万条来自世界各地的销售、库存等记录在其Food Mart数据库中诞生。

基于大数据的背景，该公司的管理层决定为Food Mart建立数据仓库，期望能从庞大的数据中挖掘出有商业价值的信息，来进一步帮助管理层进行决策。

由于数据仓库的建立是个漫长的过程，需要分期进行。

在项目初期，管理层决定：先用销售数据建立数据仓库；然后，在新建的数据仓库上进行OLAP（联机分析处理）；接着，基于数据仓库建立一个数据挖掘模型，挖掘（研究）办理不同会员卡的老客户有怎样的特征，进而根据新客户的信息，为新客户推荐不同的会员卡，给公司带来利润；最后，用Food Mart库存数据扩展上述数据仓库的内容，并完成上述相似的工作。

需求分析现在，需要先用销售数据建立数据仓库，Food Mart数据库中记录销售数据的主要是sales_fact_1997表，如下图所示：从图中可以看出，sales_fact_1997表有五个外键：product_id，time_id，customer_id，promotion_id，store_id，所以还需要五张表：product，time_by_day，customer，promotion 和store。

进而，初步分析得出，目标数据仓库有一张事实表：sales_fact_1997，并以product，time_by_day，customer，promotion和store这五张表作为维表，而sales_fact_1997表中的store_sales，store_cost和unit_sales属性作为事实表的度量。

建立数据库由于Food Mart公司已经有数据库，并且为我们提供了1997年和1998年的数据库备份foodmart.bak，所以我们只需要把数据库备份文件导入到我们的数据库中就可以了。

打开SQL Server Management Studio ，弹出如下界面：按上图选择和输入相关信息，点击“连接按钮”，进入数据库引擎界面：接着按下图方式打开Analysis Service（此步骤方便对Analysis Service更好理解）：现在，进行数据库备份的导入：右键点击“数据库”，选择“还原数据库”点击上图的“….”按钮得到如下弹出：点击“添加”按钮，把数据库备份文件foodmart.bak添加进去：点击“确定”按钮：这时候，Foodmart 2008数据库便导入到了我们的数据库中。