数据仓库与数据挖掘
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库是指将企业各个业务系统中的数据进行集成、清洗、转换和存储，以支持企业决策和业务分析的一种信息系统。
数据挖掘是指通过运用统计学、人工智能和机器学习等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和规律。
本文旨在分析数据仓库及其数据挖掘在企业中的应用情况及效果。
二、数据仓库的应用1. 企业决策支持数据仓库可以提供全面、一致、准确的数据，帮助企业管理层进行决策。
通过数据仓库，管理层可以获取各个业务领域的数据指标，并进行多维度的分析和比较。
例如，企业可以通过数据仓库分析销售数据，了解产品的销售情况、市场需求和竞争对手的动态，从而制定更有效的销售策略。
2. 业务分析与优化数据仓库可以集成不同业务系统中的数据，提供全面的数据视图。
通过数据仓库，企业可以对业务进行深入分析，发现问题和机会，并进行业务流程的优化。
例如，企业可以通过数据仓库分析生产数据，找出生产过程中的瓶颈和效率低下的环节，进而优化生产流程，提高生产效率。
3. 客户关系管理数据仓库可以整合企业内外部的客户数据，提供全面的客户视图。
通过数据仓库，企业可以对客户行为进行分析，了解客户需求和偏好，从而制定更有针对性的市场推广策略和客户关系管理策略。
例如，企业可以通过数据仓库分析客户购买历史和行为模式，进行客户细分，制定个性化的营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
三、数据挖掘的应用1. 市场营销数据挖掘可以通过分析市场数据，发现潜在的市场机会和消费者行为模式，帮助企业制定更有效的市场营销策略。
例如，企业可以通过数据挖掘分析消费者购买历史和偏好，预测消费者的购买意愿和需求变化，从而精确推送个性化的广告和促销活动。
2. 欺诈检测数据挖掘可以通过分析大量的交易数据，发现异常模式和规律，帮助企业及时发现和预防欺诈行为。
例如，银行可以通过数据挖掘分析客户的交易行为，发现异常的交易模式，及时冻结账户并采取相应的措施，减少欺诈风险。
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、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
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。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库与数据挖掘技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
数据仓库与数据挖掘区别
数据仓库与数据挖掘区别随着数据的日益增长和应用需求的扩大，数据仓库和数据挖掘成为了越来越重要的领域。
这两个领域虽然有时被混淆在一起，但其实有很大的区别。
本文将深入探讨数据仓库和数据挖掘的区别。
一、数据仓库是什么首先我们来看数据仓库是什么。
数据仓库是一个专门存储企业级数据的系统。
它是一个集中管理和众多决策支持工具的数据中心，可以提供企业数据的历史标准记录和解决方案。
数据仓库包括一个或多个数据源、抽取转换加载程序、集成部分和元数据信息。
在数据仓库中，业务数据从各个操作性/事务型系统收集、清洗、集成并存储，为后期的分析使用提供了数据资源。
数据仓库通常能够支持复杂、高级、决策性的业务分析，而传统的操作数据系统通常只支持简单的查询和记录事务。
二、数据挖掘是什么接下来我们了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据中发掘隐藏模式、关系和规律的过程，可以通过应用统计分析、机器学习、聚类分析以及其它相关技术进行自动化发现。
数据挖掘是在海量、复杂、异构、不确定的数据中获取有用知识的一种方法。
数据挖掘与统计学不同之处在于，统计学更加关注于数据分布、统计量以及推断。
而数据挖掘更加关心的是数据的预测建模、分类和聚类。
数据挖掘还可以探索数据，从而寻找实现业务目标的方案。
在数据挖掘中，数据不仅用于构建模型，还广泛应用于商业分析、客户关系管理、市场探测以及其它领域。
三、数据仓库和数据挖掘的区别数据仓库和数据挖掘经常被误解，认为是相同的领域。
然而，两者之间有很大的区别。
首先，数据仓库旨在存储和管理各种类型的数据。
而数据挖掘旨在从这些数据源中提取有用、有影响的业务信息。
因此，可以说数据仓库是数据挖掘的基础。
其次，数据仓库主要是为数据分析提供数据，而数据挖掘旨在构建更深入的分析和预测模型。
数据仓库会使业务分析师获得简单易懂的答案，而数据挖掘技术能发现隐藏的模式和规律，发掘数据中的未知信息。
另外，数据仓库主要是为企业的管理团队和商业分析师提供数据资源。
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的两个概念。
本文将从数据仓库和数据挖掘的定义、特点、应用以及相关技术等方面进行探讨，以便更好地理解和应用这两个概念。
一、数据仓库的定义和特点数据仓库是指将企业或者组织内部各个业务系统产生的分散、异构的数据集成到一个统一的数据存储中心，经过清洗、转换和整合等处理，以支持决策分析和业务智能的系统。
数据仓库的主要特点如下：1. 面向主题：数据仓库以特定的主题为中心，将相关的数据集成在一起。
这样可以方便用户进行针对性的查询和分析。
2. 集成性：数据仓库将来自不同业务系统的数据进行整合和统一，消除了数据冗余和不一致性，提高了数据的质量和准确性。
3. 非易失性：数据仓库中的数据普通是只读的，不允许直接修改。
这样可以确保数据的完整性和一致性。
4. 历史性：数据仓库保存了历史数据的变化情况，可以进行时间序列分析和趋势预测，匡助用户了解业务发展的演变过程。
二、数据挖掘的定义和特点数据挖掘是从大量的数据中自动发现潜在的、以前未知的、有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的主要特点如下：1. 高度自动化：数据挖掘是一种自动化的过程，通过计算机算法和技术来发现隐藏在数据中的模式和规律。
2. 高维数据处理：数据挖掘通常处理的是高维数据，包含大量的属性和特征。
这对算法和技术提出了更高的要求。
3. 多学科交叉：数据挖掘涉及到多个学科的知识和技术，包括统计学、机器学习、数据库等。
需要综合运用各种方法和工具。
4. 实时性和准确性：数据挖掘需要及时地从大量的数据中挖掘出有价值的信息，同时要保证挖掘结果的准确性和可靠性。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库和数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、电商、医疗等。
以下是一些典型的应用场景：1. 金融风控：数据仓库可以集成各种金融数据，如交易记录、客户信息等，通过数据挖掘技术可以发现潜在的欺诈行为和风险因素，提供有效的风险控制策略。
《数据仓库与数据挖掘》课程简介
数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。
学时
学分：3
课程主要内容：
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。
数据仓库用于决策分析，数据挖掘用于从数据库中发现知识。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(B1)的主要技术。
数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。
介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。
重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。
简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。
同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。
先修课程：
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。
适用专业：
计算机科学与技术
教材：
MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京：机械工业出版社，2008。
数据仓库与数据挖掘技术-试题答案
数据仓库与数据挖掘技术答案一、简答1.为什么需要对数据进行预处理？数据预处理主要包括哪些工作（需要对数据进行哪些方面预处理）?（1）现实世界的数据是杂乱的，数据多了什么问题会出现。
数据库极易受到噪音数据(包含错误或孤立点）、遗漏数据（有些感兴趣的属性缺少属性值或仅包含聚集数据）和不一致数据（在编码或者命名上存在差异）的侵扰，因为数据库太大，常常多达几G或更多。
进行数据预处理，提高数据质量，从而提高挖掘结果质量。
（2）数据预处理主要包括：数据清理：去除数据中的噪音、纠正不一致；数据集成：将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据方；数据交换：规范化或聚集可以改进涉及距离度量的挖掘算法精度和有效性；数据归约：通过聚集、删除冗余特征或聚类等方法来压缩数据。
数据离散化：属于数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要。
2. 什么叫有监督学习？什么叫无监督学习？） 是通过发现数据属性和类别属性之间的关联模式，并通监督学习（Supervised learning或归纳过利用这些模式来预测未知数据实例的类别属性。
监督学习又称为分类Classification。
学习Inductive Learning无监督学习（Unsupervised learning）即聚类技术。
在一些应用中，数据的类别属性是缺失的，用户希望通过浏览数据来发现其的某些内在结构。
聚类就是发现这种内在结构的技术。
3.什么是数据仓库的星形模式？它与雪花模式有何不同？雪花模式与星形模式不同在于：雪花模式的维表可能是规范化形式，以便减少冗余。
这种表易于维护，并节省存储空间，因为当维结构作为列包含在内时，大维表可能非常大。
然而，与巨大的事实表相比，这种空间的节省可以忽略。
此外，由于执行查询更多的连接操作，雪花结构可能降低浏览的性能。
这样系统的性能可能受影响。
因此，在数据仓库设计中，雪花模式不如星形模式流行。
二、写出伪代码三答：（1）所有频繁项集为：[E,K,O] [K,M] [K,Y] (2) 关联规则:[O]->[E,K] 1.0[E,O] -> [K] 1.0[K,O] -> [E] 1.01.0[M] -> [K][Y] -> [K] 1.0答：a)决策树表示一种树型结构，它由它的分来对该类型对象依靠属性进行分类。
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念，它们在数据管理和分析方面扮演着关键的角色。
本文将从数据仓库和数据挖掘的定义、特点、应用以及未来发展等方面进行浅谈。
一、数据仓库1. 定义数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策的分析和报告。
2. 特点（1）面向主题：数据仓库以主题为中心，将企业中各个部门的数据按照主题进行集成和组织，方便用户进行分析和决策。
（2）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性，提供了一致的数据视图。
（3）稳定性：数据仓库中的数据是经过清洗、转换和整理的，保证了数据的准确性和一致性。
（4）随时间变化：数据仓库中的数据是根据时间进行组织和管理的，可以追溯历史数据，支持时间序列分析和趋势预测。
3. 应用数据仓库广泛应用于企业的决策支持系统、业务智能和数据分析等领域。
它可以帮助企业进行销售分析、市场调研、客户关系管理、供应链管理等，提供决策者需要的各种信息和报告。
二、数据挖掘1. 定义数据挖掘是从大量数据中发现有用的模式、规律和知识的过程。
它利用统计学、机器学习、人工智能等技术，通过对数据的分析和挖掘，揭示数据背后的隐藏信息和价值。
2. 特点（1）自动化：数据挖掘是一种自动化的过程，通过计算机算法和模型，对数据进行分析和挖掘，不需要人工干预。
（2）非显性：数据挖掘可以发现隐藏在数据中的非显性模式和规律，帮助人们发现新的知识和见解。
（3）综合性：数据挖掘可以结合多种技术和方法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，对数据进行多维度的分析和挖掘。
（4）实时性：数据挖掘可以对实时数据进行分析和挖掘，帮助企业及时发现和应对问题。
3. 应用数据挖掘广泛应用于商业、金融、医疗、社交网络等领域。
它可以帮助企业进行市场分析、风险预测、用户行为分析、推荐系统等，提供决策支持和业务优化的建议。
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 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，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库与数据挖掘PPT课件
数据抽取
从源系统抽取数据，进行清洗、转换 和加载，保证数据质量。
性能优化
根据实际运行情况，对数据仓库的性 能进行优化，包括索引、查询优化等。
数据仓库的性能优化
索引优化
合理使用索引，提高查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据 量。
分区优化
并行处理
根据数据特点，对数据进行分区存储，提 高查询效率。
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，了解用户 的需求和偏好，为产品开发和推荐提供依据。
商品推荐
基于用户的购买历史、浏览记录等信息，利用数据挖掘算 法为用户推荐相关商品，提高用户满意度和购物体验。
营销活动优化
通过分析历史营销活动的数据，挖掘最佳的营销策略和渠 道，提高营销效果和ROI。
数据仓库与数据挖掘 ppt课件
目录
• 数据仓库概述 • 数据挖掘基础 • 数据仓库与数据挖掘的关系 • 数据仓库建设实践 • 数据挖掘实践 • 案例分析
01
数据仓库概述
数据仓库的定义与特点
定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储的数据存储环境，用于支持决策 支持系统和多维分析。
特点
数据仓库具有面向主题、集成、非易 失和时变的特点，能够提供高效的数 据检索和分析功能。
异常检测
通过数据挖掘技术检测数据仓库中的异常值，及 时发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的未来发展
1据仓库与数据挖掘将更加紧 密地集成在一起，形成一体化的数据处理和分析 流程。
智能化
借助机器学习和人工智能技术，数据仓库与数据 挖掘将更加智能化，能够自动进行数据处理和模 式识别。
客户满意度分析
《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，它们在数据管理和分析方面发挥着重要作用。
本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲，以帮助读者了解实验的目的和内容，并为他们提供实验的指导。
一、实验目的1.1 理解数据仓库的概念和作用1.2 掌握数据仓库的设计与建模方法1.3 学习数据仓库的实施与管理技术二、实验内容2.1 数据仓库的设计与建模2.1.1 确定数据仓库的业务需求和目标2.1.2 设计数据仓库的物理和逻辑模型2.1.3 实施数据仓库的ETL（抽取、转换、加载）过程2.2 数据仓库的实施与管理2.2.1 选择合适的数据仓库平台和工具2.2.2 构建数据仓库的基础设施和架构2.2.3 管理数据仓库的运行和维护三、实验步骤3.1 确定实验需求和目标，制定实验计划3.2 进行数据仓库的设计与建模实验3.3 实施数据仓库的ETL过程3.4 进行数据仓库的实施与管理实验3.5 进行数据仓库的运行和维护实验四、实验要求4.1 熟悉数据库管理系统和SQL语言4.2 具备数据分析和数据挖掘的基本知识4.3 具备数据仓库的基本概念和理论知识五、实验评估5.1 根据实验报告和实验成果进行评估5.2 考核学生对数据仓库和数据挖掘的理解和应用能力5.3 评估学生对实验过程和结果的分析和总结能力总结：通过本次实验，学生将能够深入了解数据仓库与数据挖掘的概念、设计与实施方法，并能够应用所学知识解决实际问题。
同时，实验大纲的设计也能够帮助学生系统地学习和掌握相关知识，提高他们在数据管理和分析方面的能力。
希望本文所介绍的《数据仓库与数据挖掘》实验大纲能够为读者提供实验指导和学习参考。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库与数据挖掘是两个在大数据时代中非常重要的概念和实践领域。
数据仓库是一个集中存放、管理和组织企业各种数据的系统，它通过将分散在不同源头的数据进行集成，并且对数据进行清洗和转换，最终形成一个可用于数据分析和决策制定的统一数据视图。
而数据挖掘则是通过从大规模数据中发现隐藏的模式、关联规则、趋势和未知知识的过程。
数据仓库和数据挖掘之间有着紧密的关系。
数据仓库是数据挖掘的基础和源头，数据挖掘则是从数据仓库中提取有价值的信息和知识的工具和方法。
数据仓库提供了数据挖掘所需的大规模、集成、清洗和预处理的数据，而数据挖掘则通过在数据仓库中进行数据分析和模式发现，帮助企业探索并发现隐藏在数据中的知识和智慧。
可以说，数据仓库是数据挖掘的核心和基础设施。
首先，数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
在数据仓库中，企业可以将来自不同部门、不同系统的数据进行集成和融合，将分散的数据变成统一的数据视图，为数据挖掘提供了一个全面而丰富的数据源。
数据仓库还对数据进行了清洗和转换，去除了冗余、不完整和错误的数据，提高了数据的质量和可用性。
这样，数据挖掘就能够基于高质量的数据进行分析和挖掘，得到准确、可靠的结果。
其次，数据仓库为数据挖掘提供了数据的快速和高效访问。
数据仓库采用了多维数据模型和数据立方体等技术，可以对数据进行多维度的组织和存储，快速地响应用户的查询和分析需求。
通过数据仓库，数据挖掘人员可以方便地进行数据的切片、切块和钻取等操作，发现数据中的规律性和关联性，并进行深入的探索和分析。
数据仓库还提供了对历史数据的保存和查询功能，使得数据挖掘可以对历史数据进行回溯和分析，帮助企业发现过去的趋势和规律，为未来的决策提供参考和支持。
再者，数据仓库与数据挖掘之间互为补充，相互促进。
数据挖掘可以从数据仓库中发现隐藏的模式和知识，为企业决策提供有力的支持。
而数据挖掘的结果和发现也可以反过来指导数据仓库的设计和建设。
数据仓库与数据挖掘课件
数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既 保存过去的数据又保存当前的数据 数据仓库的数据是大量数据库的集成 对数据库的操作比较明确，操作数据量少。对 数据仓库操作不明确，操作数据量大
3.数据库与数据仓库对比
数据库 数据仓库
细节的 代表当前的数据 可更新的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库 是空间立体数据。
2.联机分析处理（OLAP）
OLAP的基本思想是决策者从多 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。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动 OLAP 综合性数据 历史数据 不更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 响应时间合理 面向分析，分析驱动
统计学与数据挖掘的比较
统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数 据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初 等运算）的定量分析，得到数量信息。 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等） 进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知 识。
统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之 间是相互补充的。
综合或提炼的 代表过去的数据 不更新 一次操作数据量大 面向分析 支持决策
1.1.2从OLTP到OLAP
1.联机事务处理（OLTP）
2.联机分析处理（OLAP） 3.OLTP与OLAP的对比
1.联机事务处理（OLTP）
联机事务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据 修改为特征，使用户利用数据库能够快速地 处理具体的业务。 OLTP应用要求多个查询并行，以便将每个 查询分布到一个处理器上。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指将企业或者组织的各种数据集中存储在一个统一的数据库中，以便进行分析和决策支持。
数据挖掘是指从大量的数据中自动发现隐藏的模式、关联和规律，以提供有价值的信息。
数据仓库的建设需要经过以下几个步骤：1. 数据采集和清洗：首先，需要采集各种数据源的数据，这些数据可以来自企业内部的各个部门，也可以来自外部的供应商、合作火伴等。
然后，对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误的数据，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据集成和转换：将采集到的数据进行整合和转换，使其符合数据仓库的数据模型和结构。
这包括将不同数据源的数据进行映射和转换，以便能够进行统一的分析和查询。
3. 数据存储和管理：将整合和转换后的数据存储在数据仓库中。
数据仓库通常采用多维数据模型，以支持复杂的分析和查询。
此外，还需要建立索引和优化查询性能，以提高数据访问的效率。
4. 数据分析和挖掘：在数据仓库中，可以使用各种数据分析和挖掘技术来发现隐藏的模式和规律。
这包括统计分析、机器学习、数据可视化等方法。
通过对数据的分析和挖掘，可以获取有价值的信息，匡助企业做出决策和制定战略。
数据仓库的建设需要使用一些专业的软件工具和技术，例如ETL（Extract-Transform-Load）工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP（Online Analytical Processing）工具用于多维数据分析，数据挖掘工具用于模式发现和预测分析等。
数据仓库与数据挖掘在各个行业都有广泛的应用。
例如，在零售业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行销售预测、客户细分和推荐系统的构建；在金融业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行风险评估、欺诈检测和信用评分等；在医疗保健领域，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行疾病预测、诊断辅助和药物研发等。
总之，数据仓库与数据挖掘是现代企业和组织进行数据分析和决策支持的重要工具。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要课程之一，旨在培养学生在大数据时代处理和分析海量数据的能力。
本课程通过理论与实践相结合的教学方式，介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，培养学生的数据分析和决策能力。
二、课程目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握数据仓库和数据挖掘的基本方法和技术；3. 能够独立设计和构建数据仓库系统；4. 能够运用数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
三、课程内容1. 数据仓库基础1.1 数据仓库概述- 数据仓库的定义和特点- 数据仓库与传统数据库的区别1.2 数据仓库架构- 数据仓库的组成部分- 数据仓库的层次结构1.3 数据仓库建模- 维度建模与事实建模- 星型模型和雪花模型2. 数据仓库设计与实施2.1 数据仓库设计方法- 需求分析和数据模型设计- 数据抽取、转换和加载2.2 数据仓库实施技术- 数据仓库的物理存储结构- 数据仓库的查询与优化3. 数据挖掘基础3.1 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和应用领域 - 数据挖掘的主要任务和过程 3.2 数据预处理- 数据清洗、集成、转换和规约 - 数据规范化和属性选择3.3 数据挖掘算法- 分类与预测算法- 聚类与关联规则算法4. 数据挖掘应用4.1 数据挖掘在市场营销中的应用4.2 数据挖掘在金融风控中的应用4.3 数据挖掘在医疗决策中的应用四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实际案例和实验，引导学生运用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
3. 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，促进学生之间的交流和合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实验报告：根据实验内容和结果撰写实验报告。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材1. 《数据仓库与数据挖掘导论》刘洪涛2. 《数据仓库与数据挖掘技术与应用》张荣华3. 《数据挖掘：概念与技术》周志华七、教学团队本课程由经验丰富的教师团队授课，团队成员包括数据仓库与数据挖掘领域的专家和从业者，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代数据分析与决策的重要工具。
本课程旨在介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用，培养学生对大数据的处理和分析能力，以及利用数据挖掘技术进行数据驱动决策的能力。
二、课程目标1. 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
2. 熟悉数据仓库与数据挖掘的常用方法和技术。
3. 能够应用数据仓库与数据挖掘技术进行数据预处理和特征选择。
4. 能够利用数据挖掘技术进行数据分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
5. 能够利用数据仓库与数据挖掘技术解决实际问题并进行数据驱动决策。
三、教学内容与安排1. 数据仓库概述- 数据仓库的定义与特点- 数据仓库的架构与组成- 数据仓库的设计与实现2. 数据预处理- 数据清洗与去噪- 数据集成与转换- 数据规约与变换3. 特征选择与降维- 特征选择的概念与方法- 特征降维的概念与方法- 特征选择与降维的应用案例4. 数据分类与回归- 决策树算法- 朴素贝叶斯算法- 支持向量机算法- 逻辑回归算法5. 数据聚类- K均值聚类算法- 层次聚类算法- 密度聚类算法- 谱聚类算法6. 关联规则挖掘- 关联规则的定义与表示- 关联规则挖掘的算法与应用 - 关联规则挖掘的评估与优化7. 数据挖掘实践- 数据挖掘工具的介绍与使用- 实际数据挖掘项目案例分析- 数据挖掘结果的解释与应用四、教学方法与评价方式1. 教学方法- 理论讲授：通过课堂讲解介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
- 实践操作：通过实验和案例分析，让学生掌握数据仓库与数据挖掘的实际应用技能。
- 课堂讨论：通过课堂讨论，促进学生对数据仓库与数据挖掘的理解和思量。
- 课程项目：设计数据挖掘项目，培养学生的数据分析和解决实际问题的能力。
2. 评价方式- 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
- 实验报告：要求学生完成数据仓库与数据挖掘实验，并撰写实验报告。
- 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识和应用能力。
数据仓库与数据挖掘
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主；以分析为主；以预测模型为主；以运营导向为主；以实时数据仓库、自动决策为主。
11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
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衡水学院经济学与管理学系实验报告二、定义和部署多维数据集1.定义维度可以使用多维数据集向导，通过单个步骤定义一个多维数据集及其维度。
也可以先定义一个或多个维度，然后使用多维数据集向导定义一个使用这些维度的多维数据集。
如果要设计一个复杂的解决方案，通常是先定义维度。
（定义【时间维度】）在“解决方案资源管理器”中，用鼠标右键单击“维度”文件夹，然后单击【新建维度】，将显示维度向导。
点击【下一步】，在随后的“指定源信息”页上，选择Adventure Works DW 2012OLAP 数据源视图；在“主表”列表中，选择“日期”表，勾选属性，并修改属性类型2生成多维数据集这一步在上面创建的数据源视图的基础上生成多维数据集，方法如下：(a)在“解决方案资源管理器”中用鼠标右键单击“多维数据集”文件夹对象，在弹出的快捷菜单中选择【新建多维数据集】命令。
(b)在弹出的“多维数据集向导”欢迎界面中单击【下一步】按钮进入“选择创建方法”窗口，选择“使用现有表”，继续点击【下一步】，按图5选择度量值组的表单击【下一步】按钮，在选择【现有维度】页上，选择已有的维度--时间维度，然后单击【下一步】，在【选择新维度】页上，选择要创建的新维度。
为此，请确认已选中“客户”、和“产品”复选框，再单击【下一步】完成。
(c)完成向导后，可以查看建立的多维数据集结构，如图7所示，为多维数据集的数据源视图，与前面的数据源视图相比较，这里的视图表达的是多维数据集的表间关系，而且用黄色标记了事实表，蓝色标记了维度表。
3.向维度添加属性前面已经定义了维度，维度中的属性可以通过下面方法添加。
(a)向“客户”维度中添加属性在解决方案资源管理器的“维度”节点中双击“客户”维度，此时就打开了“客户”维度的维度设计器。
如图8。
在“数据源视图”窗格中，将 Customer 表的以下各列拖到“属性”窗格中：BirthDate，MaritalStatus，Gender，EmailAddress，YearlyIncome，TotalChildren，NumberChildrenAtHome，EnglishEducation，EnglishOccupation，HouseOwnerFlag，NumberCarsOwned，Phone，DateFirstPurchase，CommuteDistance。
将“数据源视图”窗格内 Geography 表中的以下各列拖到“属性”窗格中：City，StateProvinceName，EnglishCountryRegionName，PostalCode。
(b)向“产品”维度中添加属性将“数据源视图”窗格内 Product 表中的以下各列拖到“属性”窗格中：StandardCost，Color，SafetyStockLevel，ReorderPoint，ListPrice，Size，SizeRange，Weight，DaysToManufacture，ProductLine，DealerPrice，Class，Style，ModelName，StartDate，4、部署多维数据集这一步将把创建好的多维数据集部署到Analysis Services数据库中，如图所示，在多维数据集上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择【进程】命令，在“是否生成和部署项目”的对话框中选择“是”选项。
待部署结束，系统将会弹出“处理多维数据集”对话框，单击【运行】按钮，程序将会对多维数据集进行处理，处理完毕后，在“处理进度”对话框中单击【关闭】按钮结束处理过程。
如果以上操作都顺利进行，则此多维数据集已经顺利地部署到了Analysis Services数据库。
（c）切换到EXCEL，用透视表浏览数据对于多维数据集，“浏览器”选项卡提供了两种用于浏览数据的方法。
你可以使用内置 MDX 查询设计器生成从多维数据库返回平展行集的查询，或者可以使用 Excel 快捷方式。
当从 SQL Server Data Tools 内启动 Excel 时，Excel 将打开，并且在工作表中已有数据透视表以及与模型工作区数据库的预定义连接。
Excel 通常会提供更好的浏览体验，因为可以交互方式浏览多维数据集数据，并且使用水平轴和垂直轴来分析数据中的关系。
操作如图1切片切片是0LAP进行基本多维分析操作的一种方式。
切片之后，呈现出来的数据为多维数据集中数据的一个子集。
具体来讲，切片就是在某个或者某些维上选择一个属性成员，在某两个维上取一定区间的属性成负或者全部属性成员。
将维度“客户”中的”[English Country Region Name]" 拖拽至“行标签”。
将维度“产品”中的”[Product Line]"拖拽至“列标签”，将维度“Order Date”中的“[OrderDate].[ Calendar Year]”拖拽至“报表筛选”，并且指定-一个时间，如2012年。
最后将[Measures]. [Sales Amount] 拖拽至“数值”。
如果不小心误拖，反向拖回即可撤销操作。
呈现结果如图2切块切块是在立方体的三个维上取一定区间的属性成员或者全部属性成员。
切块可以看成是由多个切片重叠形成。
例如，依然使用上例，在时间维度上的取值如果设定为一个区间而非单一的属性成员时，如2012年—2014年，所得结果就是一个数据切块。
如图3钻取钻取包括上钻和下钻两种操作。
从高级数据到明细级数据视图称为下钻，从明细级数据视图到高级数据视图称为上钻。
数据库的设计以及数据库的粒度级别将决定上钻或者下钻的能力。
比如，在时间维上，“年”表示聚集的最高级别，“日”表示聚集的最低级别，用户可能从一个较高的聚集级别来分析数据，然后下钻到较低级别以从多个角度分析。
在浏览器中，将“年”, “半年”, “季度”, “月”, “日”所代表的字段拖动到“将行字段拖至此处”，任意选择字段放在作为列字段和筛选字段。
单击加减号，用户可以很方便地实现向上或者向下钻取。
4旋转旋转即是改变一个报告或者页面显示的维方向。
通过旋转可以得到不同视角的数据。
如交换数据立方体的横轴和纵轴，也就是说，在浏览器中，在列字段，行字段，筛选字段中进行交换，请自己动手试试，观察数据呈现的方式的变化。
练习：通过把字段按照层次结构依次展开，你可以从不同角度和深度观察数据。
现在，请找到产品型号（model name）为mountain-200的产品在2011年的订货状况（order date），该产品是每个季度都有销售吗？三修改度量值、属性和层次结构在前面的步骤，我们已经在项目中建立好了一个简单的Cube。
在实际情况中，往往Cube 的建立不是一次性的，而是会随着用户的需求发生各种改变，现在我们就来对Cube进行相关的更改。
1 修改度量值的显示格式切到多维数据集设计器的“多维数据结构”选项卡，在“度量值”窗格中展开“网络销售/internet sales”度量值组，用鼠标右键单击“Order Quantity”选项，在弹出的快捷菜单中选择【属性】命令。
弹出度量值的属性窗口，在FormatString列表中，键入“#，#”，如图所示，类比以上步骤，请把Unit Price, Total Product Cost,Sales Amount, Tax Amt的FormatString 选择为Currency。
类比以上步骤，再请把Unit Price Discount Pct 的FormatString改为Percent。
以上完成对了度量值所显示的数据类型的更改，如果用户有需求还可以修改度量值的属性的Name值为中文，使得显示出来的界面更加友好。
例如，我们现在把"Unit Price Discount Pct"改为“单价折扣百分比”，把"Discount Amount"改为“折扣”。
点击重新部署项目，这样，所作的更改才会应用在SSAS的实例中。
部署成功后，在SSAS 的浏览器中，观察数据显示格式是否出现了变化。
练习：（数据组织随意，能看到变化即可）2 修改维度（客户维度）通过以下方法修改客户维度：更改属性和层次结构名称、更改用户层次结构属性、基于数据源视图中的新命名计算定义维度属性、删除不必要的属性以及将属性划分为逻辑用户层次结构。
（a）重命名属性切换到“客户”维度的维度设计器中，然后切换到“维度结构”选项卡，在“属性”窗口中，找到要换名的属性，右键【重命名】，可以更改维度的度量值属性名为中文。
（b）创建用户层次结构在维度设计器的“维度结构”选项卡中，同时，在“层次结构和级别”窗格中，进行如图16所示的更改。
（修改方法：将相应属性从“属性”窗格中拖到“层次结构和级别”窗格的相应层次结构中）（d）将命名计算用于成员名称。
使命名计算的用户友好性可以在客户端体现出来。
切换到“客户”维度的维度设计器，然后切换到“维度结构”选项卡的“属性”窗格的“客户键”属性。
现在需要把“客户”字样在浏览的时候以全名显示，因此右键点击“客户键”，重命名为“全名”，接下来需要把此处的“全名”和刚才创建的命名计算绑定到一起。
方法如下：右键点击“全名”，在属性窗格中，展开NameColumn项，选择“新建”在弹出窗口中将"DimCustomer.全名"绑定到NameColum，如图通过以上操作，“客户”的名称是客户的全名，因此数据的呈现方式更加友好。
部署这些更改并处理这些维度和多维数据集后，将可以看到这些更改。
展开维度浏览器，查看更改结果。
(e) 对维度定义显示文件夹为了对维度进行更有效的管理，可以对维度属性通过文件夹进行管理，使分类更清晰。
在。