数据仓库与数据挖掘实验
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在实际应用中发挥着重要作用。
本文将介绍数据仓库与数据挖掘实验四的相关内容。
本实验主要涉及数据仓库的设计与实现、数据挖掘算法的应用以及数据可视化技术的运用等方面。
下面将分五个部份详细介绍相关内容。
一、数据仓库的设计与实现1.1 数据仓库的概念与特点数据仓库是指将多个异构数据源中的数据集成到一个统一的存储中，并进行预处理和清洗，以支持决策支持系统的数据分析和查询工作。
数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、稳定性、时变性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构与模型数据仓库的架构包括：数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层。
数据仓库的模型包括：星型模型、雪花模型和星座模型等。
其中，星型模型是最常用的模型，它以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表。
1.3 数据仓库的设计与实现步骤数据仓库的设计与实现包括需求分析、数据源选择、数据抽取与清洗、数据转换与加载、数据存储与索引以及数据查询与分析等步骤。
在设计与实现过程中，需要根据实际需求进行数据建模、ETL（抽取、转换、加载）处理以及OLAP（联机分析处理）等工作。
二、数据挖掘算法的应用2.1 数据挖掘的概念与分类数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关联、异常以及趋势等有价值的信息。
数据挖掘算法可以分为分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、时序模式挖掘算法和异常检测算法等。
2.2 数据挖掘算法的原理与应用分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，用于进行数据的分类和预测。
聚类算法包括K-means和层次聚类等，用于将数据划分为不同的类别。
关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
时序模式挖掘算法用于发现时间序列数据中的模式和趋势。
异常检测算法用于发现数据中的异常值和离群点。
2.3 数据挖掘算法的评估与优化数据挖掘算法的评估可以使用准确率、召回率、精确率和F1值等指标进行评估。
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指导
数据仓库与数据挖掘实验指导By TMS目录3第 1 课：创建SQL server2005的DT项目和基本包 ...................................................51.1 创建新的 Integration Services项目 .......................................................61.2 添加和配置平面文件连接管理器 ..............................................................1.3添加和配置 OLE DB 连接管理器 ............................................................881.4在包中添加数据流任务 .......................................................................91.5添加并配置平面文件源 .......................................................................1.6添加并配置查找转换 .........................................................................9101.7添加和配置 OLE DB 目标 ..................................................................111.8测试 Lesson 1 教程包 .....................................................................12第 2 课：添加循环 ................................................................................132．1 创建 Lesson 2 包 ........................................................................132.2添加和配置 Foreach 循环容器 ...............................................................13一、 添加 Foreach 循环容器 ................................................................14三、将枚举器映射为用户定义的变量 .........................................................14四、将数据流任务添加到循环中 .............................................................142．3修改平面文件连接管理器 ...................................................................152.4 测试 Lesson 2 教程包 .....................................................................16第 3 课：在 Analysis Services项目中定义数据源视图及多维数据集...................................16项目 ...........................................................一、 创建 Analysis Services18二、定义新的数据源 ...........................................................................22三、定义数据源视图 ...........................................................................25四、修改表的默认名称 .........................................................................27五、定义多维数据集 ...........................................................................32五、检查多维数据集和维度属性 .................................................................40项目 ...............................................................六、部署 Analysis Services第 1 课：创建SQL server2005的DT项目和基本包在本课中，您将创建一个简单 ETL 包，该包可以从单个平面文件源提取数据，使用两个查找转换组件转换该数据，然后将该数据写入 AdventureWorksDW 中的 FactCurrencyRate 事实数据表。
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实验四
数据仓库与数据挖掘实验四一、实验目的本实验旨在通过实践操作，掌握数据仓库与数据挖掘的相关技术，包括数据预处理、数据集成、数据转换和数据挖掘算法的应用。
二、实验背景随着信息化时代的到来，数据量呈指数级增长，如何从这些庞大的数据中提取有用的信息成为了一个重要的研究方向。
数据仓库与数据挖掘技术应运而生，能够帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的知识和模式，为决策提供科学依据。
三、实验内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，目的是清洗原始数据，解决数据中存在的噪声、缺失值和异常值等问题。
在本实验中，我们将使用一个包含学生信息的数据集进行数据预处理的实验。
首先，我们需要导入数据集，并对数据进行初步的观察和分析。
可以使用Python编程语言中的pandas库来进行数据的读取和分析。
通过查看数据集的属性、数据类型以及数据的统计信息，我们可以对数据有一个初步的了解。
接下来，我们需要处理数据中存在的缺失值。
可以使用pandas库中的fillna()函数来填充缺失值，常用的填充方法包括均值填充、中位数填充和众数填充等。
根据不同的情况选择合适的填充方法，并对数据进行处理。
最后，我们需要处理数据中的异常值。
可以使用箱线图和散点图等可视化工具来检测异常值，并根据实际情况进行处理。
2. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致、完整的数据集的过程。
在本实验中，我们将使用两个包含学生信息的数据集进行数据集成的实验。
首先，我们需要对两个数据集进行初步的观察和分析，了解数据的结构和属性。
接下来，我们需要选择一个合适的数据集成方法。
常用的数据集成方法包括追加、合并和连接等。
根据数据集的特点和实际需求，选择合适的方法进行数据集成。
最后，我们需要对合并后的数据集进行处理，解决数据中存在的重复值和冲突值等问题。
可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来去除重复值，并根据实际情况解决冲突值。
3. 数据转换数据转换是将原始数据转换成适合进行数据挖掘的形式的过程。
数据仓库与数据挖掘实验指导书样本
实验一、DTS使用一、实验目:1.理解MS SQL Server 安装, 熟悉MS SQL Server 数据库使用环境2.理解数据库和数据仓库关系, 为数据仓库建立数据库3.纯熟使用MS SQL Server DTS, 可以将各种数据源数据按照数据仓库设计规定导入到数据仓库二、实验内容:1.熟悉MS SQL Server 数据库和表基本操作。
2.为数据仓库建立新数据库Mynorthwind。
3.使用DTS导入TXT文本文献到Mynorthwind。
4.使用DTS导入Access数据库到Mynorthwind。
5.使用DTS导入Excel文献到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列合成一种列fullname。
8、使用DTS查询导入, 从Northwind导出Orders表到Mynorthwind为Dates 表, 并将源表Orders表中OrderDate一列提成年、月、日、周、季五列, 同步保存OrderDate一列。
9、使用DTS查询导入, 从Northwind导出Order Details表到Mynorthwind 为Facts表。
一方面用Select语句将产品类别编号和员工编号等从各自表中取出, 另一方面计算共计列值, 计算办法为单价*(1-折扣)*数量, 然后将Order Details表内容复制到Facts表各列。
三、实验环节:1、启动Microsoft SQL Server“服务管理器”, 打开“公司管理器”, 在浮现“SQL Server Enterprise Manager”窗口中, 单击加号找到数据库, 右键选取“新建数据库…”, 打开对话框如图1.1所示, 输入数据库名：Mynorthwind, 点击拟定完毕创立。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四一、引言数据仓库与数据挖掘实验四旨在通过实际操作，加深学生对数据仓库与数据挖掘的理解，掌握数据挖掘的基本技术和方法。
本实验将涉及数据清洗、数据预处理、特征选择、模型构建等方面的内容。
本文将详细介绍实验所需的步骤、方法和结果。
二、实验步骤1. 数据清洗数据清洗是数据挖掘的第一步，旨在去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据质量。
在本实验中，我们将使用一个包含大量数据的数据集进行清洗。
首先，我们需要导入数据集，并检查数据的完整性和准确性。
接下来，我们将使用数据清洗工具，如Python中的pandas库，对数据进行处理，包括去除重复值、处理缺失值和处理异常值等。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的关键步骤，旨在将原始数据转化为可用于挖掘的形式。
在本实验中，我们将使用数据预处理技术对数据进行转换和规范化。
首先，我们将对数据进行特征选择，选择出与目标变量相关性较高的特征。
然后，我们将对数据进行数据变换，如归一化、标准化等，以便于后续的模型构建和分析。
3. 特征选择特征选择是数据挖掘的重要环节，旨在从大量特征中选择出与目标变量相关性较高的特征，提高模型的准确性和可解释性。
在本实验中，我们将使用特征选择算法，如卡方检验、信息增益等，对数据进行特征选择。
通过计算特征的相关性和重要性指标，我们可以选择出最具有代表性和区分性的特征。
4. 模型构建模型构建是数据挖掘的核心环节，旨在通过建立合适的模型来预测或分类未知数据。
在本实验中，我们将使用机器学习算法，如决策树、支持向量机等，对数据进行建模。
首先，我们将根据实验需求选择合适的算法，并设置相应的参数。
然后，我们将使用训练数据集对模型进行训练，并使用测试数据集对模型进行评估和验证。
最后，我们将根据评估结果选择最优的模型，并对未知数据进行预测或分类。
三、实验方法1. 数据清洗方法在数据清洗阶段，我们将使用Python中的pandas库来处理数据。
具体步骤如下：- 导入数据集：使用pandas库的read_csv()函数导入数据集。
数据仓库与数据挖掘实验三
数据仓库与数据挖掘实验三一、实验目的本实验旨在通过实际操作，加深对数据仓库与数据挖掘的理解，并掌握数据挖掘的基本流程和常用算法。
二、实验背景随着信息技术的发展，大量的数据被不断产生和积累。
数据挖掘作为一种从大数据中发现有价值信息的技术，受到了广泛关注。
数据仓库作为数据挖掘的基础，提供了数据的集成、存储和管理等功能。
本实验将通过使用数据仓库和数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘。
三、实验内容1. 数据集准备从给定的数据集中选择合适的数据，进行预处理和清洗。
包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
2. 数据集集成将不同数据源的数据进行集成，合并成一个数据集。
可以使用工具或编程语言来实现数据集的集成。
3. 数据转换对数据进行转换，使其适应数据挖掘算法的要求。
包括数据规范化、数据离散化、数据编码等。
4. 数据挖掘选择合适的数据挖掘算法，对处理后的数据进行挖掘。
可以使用分类、聚类、关联规则等算法进行分析。
5. 模型评估对挖掘得到的模型进行评估和验证。
可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的性能。
6. 结果展示将挖掘结果进行可视化展示，可以使用图表、报表等方式呈现。
四、实验步骤1. 数据集准备从给定的数据集中选择合适的数据，并进行数据预处理和清洗。
例如，可以使用Python编程语言的pandas库来处理数据。
2. 数据集集成将不同数据源的数据进行集成，合并成一个数据集。
可以使用SQL语句或数据集成工具来实现数据集的集成。
3. 数据转换对数据进行转换，使其适应数据挖掘算法的要求。
例如，可以使用数据规范化来将数据转换为统一的范围。
4. 数据挖掘选择合适的数据挖掘算法，对处理后的数据进行挖掘。
例如，可以使用决策树算法来进行分类分析。
5. 模型评估对挖掘得到的模型进行评估和验证。
例如，可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。
6. 结果展示将挖掘结果进行可视化展示，例如，可以使用Matplotlib库来绘制图表，展示分类结果。
数据仓库与数据挖掘实验三
数据仓库与数据挖掘实验三引言概述：数据仓库与数据挖掘实验三是数据科学领域中重要的一部分。
通过实验三，我们可以深入了解数据仓库的概念、原理和应用，以及数据挖掘的基本技术和方法。
本文将按照一、二、三、四、五的顺序，分别介绍数据仓库和数据挖掘实验三的五个部分。
一、数据仓库的概念和原理1.1 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它的特点包括：面向主题，集成性，时间一致性，非易失性，以及冗余度低等。
1.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括：数据源层、数据清洗层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
其中，数据源层负责获取数据，数据清洗层负责清洗和预处理数据，数据集成层负责将数据整合到数据仓库中，数据存储层负责存储数据，数据展示层负责将数据以可视化的方式展示给用户。
1.3 数据仓库的应用数据仓库在企业管理决策、市场分析、客户关系管理、风险管理等方面有着广泛的应用。
通过数据仓库，企业可以更好地理解市场趋势，优化产品策略，提高竞争力。
二、数据挖掘的基本技术和方法2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的目标包括：分类和预测、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的基本技术数据挖掘的基本技术包括：数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建和模型评估等。
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
特征选择和特征提取是为了从原始数据中选择出最有用的特征。
模型构建是建立数学模型来描述数据，模型评估是评估模型的准确度和可靠性。
2.3 数据挖掘的应用数据挖掘在市场营销、金融风险评估、医疗诊断、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
通过数据挖掘，企业可以发现潜在客户、预测市场需求，金融机构可以评估借贷风险，医疗机构可以辅助诊断疾病。
三、数据仓库实验的步骤和方法3.1 实验环境的搭建在进行数据仓库实验之前，需要搭建合适的实验环境。
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题目Glass（玻璃）数据集分析院系姓名学号专业班级科目数据仓库与数据挖掘任课老师目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)1.数据预处理方法（缺失值处理） (1)2.数据可视化 (1)3.分类算法测试及比较 (1)三、实验步骤 (1)1.Weka平台搭建及收集该数据集 (1)2.加载 Glass（玻璃）数据集 (1)3.数据预处理 (2)4.数据可视化 (4)5.分类算法 (5)四、实验总结 (9)一、实验目的1.使用Weka数据预处理方法，对缺失值数据进行处理。
缺失值会使数据挖掘混乱，分析可能会得到错误结论，所以在数据挖掘前最好进行缺失值数据进行处理。
2.使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试，应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。
3.学习与了解Weka平台的基本功能与使用方法。
二、实验内容1.数据预处理方法（缺失值处理）2.数据可视化3.分类算法测试及比较三、实验步骤1.Weka平台搭建及收集该数据集2.加载 Glass（玻璃）数据集（1）Glass（玻璃）数据集预处理界面如图2.1所示：（2）Glass（玻璃）数据属性含义如表2.1所示:表2.1 Glass（玻璃）数据属性含义3.数据预处理（1）Glass（玻璃）数据预处理前数据如图3.1所示：（2）使用缺失值处理函数：weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues。
Glass（玻璃）数据预处理后数据如图3.2所示：图3.2 Glass（玻璃）数据预处理后数据图示4.数据可视化Glass（玻璃）数据可视化如图4.1所示：图4.1 Glass（玻璃）数据可视化图示5.分类算法（1）KNN算法：一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。
KNN算法如图5.1所示：图5.1 KNN算法图示①元素分析结果如表5.1所示：表5.1 元素分析结果②类型分析结果：准确率为70.5607%，其中214个实例数据有151个正确分类，63个错误分类。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要研究方向。
实验四是数据仓库与数据挖掘课程中的一项重要实践任务，旨在通过实际操作和分析，加深对数据仓库和数据挖掘技术的理解和应用能力。
本文将从五个方面详细阐述实验四的内容。
一、数据仓库的设计与建模1.1 数据仓库的概念和特点：介绍数据仓库的定义和特点，如面向主题、集成性、非易失性等。
1.2 数据仓库的架构：详细介绍数据仓库的三层架构，包括数据源层、数据存储层和数据展示层。
1.3 数据仓库的建模方法：介绍数据仓库的建模方法，如星型模型、雪花模型等，以及它们的优缺点和适用场景。
二、数据清洗与预处理2.1 数据清洗的概念和目的：解释数据清洗的含义和目的，即通过处理、修正和删除不完整、不准确、不一致或重复的数据，提高数据质量。
2.2 数据清洗的方法：介绍数据清洗的常用方法，如缺失值处理、异常值检测和去重等。
2.3 数据预处理的步骤：详细说明数据预处理的步骤，包括数据变换、数据归约和数据离散化等，以及每个步骤的具体操作。
三、数据挖掘算法的应用3.1 数据挖掘算法的分类：介绍数据挖掘算法的分类，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。
3.2 决策树算法：详细介绍决策树算法的原理和应用，以及如何通过实验四的数据集进行决策树的构建和评估。
3.3 聚类算法：详细介绍聚类算法的原理和应用，以及如何通过实验四的数据集进行聚类分析和结果解释。
四、数据可视化与分析4.1 数据可视化的重要性：说明数据可视化在数据仓库与数据挖掘中的重要性，以及它对数据分析和决策的帮助。
4.2 数据可视化的方法：介绍常用的数据可视化方法，如柱状图、折线图和散点图等，以及它们的适用场景和操作步骤。
4.3 数据分析与决策：说明如何通过数据可视化和分析结果，进行决策支持和业务优化，提高企业的竞争力。
五、实验四的总结与展望5.1 实验四的收获：总结实验四的主要内容和实践过程中的收获，如对数据仓库和数据挖掘技术的理解和应用能力的提升。
数据仓库与数据挖掘实验一
《数据仓库与数据挖掘》课程实验报告一一、实验目的、内容、原理与环境1.实验目的:掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下数据加载和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。
2.实验内容:在SQL Server 2005示例数据仓库环境下加载数据仓库, 建立多维数据模型。
具体内容包括：创建 Analysis Services 项目 , 定义数据源 , 定义数据源视图 , 修改表的默认名称, 定义多维数据集 , 检查多维数据集和维度属性 , 部署 Analysis Services 项目, 浏览已部署的多维数据集等知识。
3、实验原理与环境:数据仓库环境下数据加载过程和多维数据模型建立的方法。
SQL Server 2005示例数据仓库环境。
二、实验步骤（一）本实验的主要步骤（7步）分别介绍如下:（二）创建 Analysis Services 项目（二）创建数据源（三）定义数据源视图（四）定义多为数据源集（五）部署 Analysis Services 项目（六）浏览已部署的多维数据集(七)提高多维数据集的可用性和易用性三、实验总结通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习, 掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念, 了解了数据仓库与数据库的区别。
下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。
数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。
主题是数据数据归类的标准, 每个主题对应一个客观分析的领域, 他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。
数据仓库包含了大量的历史数据, 经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。
数据仓库内的数据时间一般为5年至10年, 主要用于进行时间趋势分析。
数据仓库的数据量很大。
数据仓库的特点如下：。
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引言数据仓库与数据挖掘是当代信息技术领域中的热门研究方向，其在各行各业都有广泛的应用。
本实验报告旨在探讨数据仓库与数据挖掘的相关概念、技术、方法和应用，并通过实验案例来具体说明其在实践中的具体应用效果。
数据仓库定义数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策和分析的需要。
构建数据仓库的步骤1.需求分析：明确决策支持需求，明确数据仓库的目标和范围。
2.数据源选择：确定需要整合的数据源。
3.数据提取和清洗：从数据源中提取数据并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
4.数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合和组织，形成一致的数据结构和语义。
5.数据存储和管理：选择合适的数据库管理系统来存储和管理数据仓库中的数据。
6.数据查询和分析：通过数据仓库查询和分析工具进行复杂的查询和分析操作。
7.数据维护和演化：随着业务需求的变化，对数据仓库进行维护和演化。
数据挖掘定义数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏在其中的可用信息、知识和模式的过程。
数据挖掘的过程1.数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成和规范化等预处理操作。
2.特征选择：从大量特征中选择与目标相关性较高的特征，以降低维度和提高模型效果。
3.模型选择：根据问题的性质和要求选择合适的数据挖掘模型，如分类、聚类、关联规则等。
4.模型构建：使用选择的模型对预处理后的数据进行训练和构建模型。
5.模型评估：通过评估指标和方法对构建的模型进行评估，评估模型的准确性和可靠性。
6.模型应用：将构建好的模型应用于新数据，进行预测、分类、聚类等指定任务。
7.模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的表现和准确性。
数据仓库与数据挖掘的应用客户关系管理1.数据仓库用于存储和管理客户的基本信息、交易记录等，并进行数据分析，实现客户细分、精准营销等。
2.数据挖掘用于挖掘客户的购买模式、偏好和行为特征，为企业提供个性化推荐和定制化服务。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：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。
实验四是数据仓库与数据挖掘课程中的一项重要实践环节，旨在匡助学生深入理解和掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和应用技术。
本文将挨次介绍实验四的五个部份，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和数据可视化。
一、数据清洗1.1 数据质量评估：对数据进行质量评估，包括检查数据的完整性、一致性、准确性和惟一性等方面，识别数据中存在的问题。
1.2 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除该行或者列，或者通过插值等方法进行填充，使数据集完整。
1.3 异常值处理：识别和处理数据中的异常值，可以通过统计方法或者基于规则的方法进行异常值检测和处理，保证数据的准确性和可靠性。
二、数据集成2.1 数据源选择：根据实际需求，选择合适的数据源进行集成，包括关系型数据库、文本文件、Web数据等。
2.2 数据匹配与转换：对不同数据源的数据进行匹配和转换，确保数据的一致性和可比性，常用的方法包括数据清洗、数据规范化和数据重构等。
2.3 数据冗余处理：对数据进行冗余处理，消除重复数据，提高数据的存储效率和查询效率。
三、数据转换3.1 数据规范化：将数据转换为标准格式，消除数据中的冗余信息，提高数据的一致性和可比性。
3.2 数据会萃：对数据进行聚合操作，将细粒度的数据转换为粗粒度的数据，方便后续的数据分析和挖掘。
3.3 数据变换：对数据进行变换操作，包括数值变换、字符变换、日期变换等，以满足具体的分析需求。
四、数据挖掘4.1 数据预处理：对数据进行预处理，包括特征选择、特征提取、数据降维等，为后续的数据挖掘任务做好准备。
4.2 数据挖掘算法选择：根据具体的问题和数据特点，选择合适的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
4.3 模型评估与优化：对数据挖掘模型进行评估和优化，包括模型的准确性、稳定性和可解释性等方面的评估。
《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三
数据仓库与数据挖掘实验三引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大重要概念。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
而数据挖掘则是通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式、规律和知识，为决策提供支持。
在本次实验中，我们将探讨数据仓库与数据挖掘的关系，以及它们在实际应用中的重要性。
一、数据仓库的概念与特点1.1 数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 数据仓库的特点：- 面向主题：数据仓库关注于特定主题或领域，如销售、市场等。
- 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，保证数据的一致性。
- 时间变化性：数据仓库存储历史数据，可以进行时间序列分析。
- 非易失性：数据仓库的数据不易丢失，保证数据的完整性和持久性。
1.3 数据仓库的作用：- 支持决策：数据仓库提供决策者所需的数据，帮助其做出正确的决策。
- 数据分析：数据仓库可以进行数据分析，发现数据之间的关联和趋势。
- 业务规划：数据仓库可以帮助企业进行业务规划，提高竞争力。
二、数据挖掘的概念与方法2.1 数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量数据中发现未知的、潜在有用的信息和知识的过程。
2.2 数据挖掘的方法：- 分类：将数据分为不同类别，如决策树、支持向量机等。
- 聚类：将数据分为不同的簇，发现数据的分布规律。
- 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系，如购物篮分析。
2.3 数据挖掘的应用：- 市场营销：通过数据挖掘分析客户行为，制定精准的营销策略。
- 风险管理：通过数据挖掘分析风险因素，预测可能的风险事件。
- 医疗保健：通过数据挖掘分析病例数据，辅助医生做出诊断和治疗方案。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系：数据仓库提供数据挖掘所需的数据源，为数据挖掘提供支持。
3.2 数据仓库与数据挖掘的区别：- 数据仓库是数据的存储和管理平台，数据挖掘是从数据中发现知识的过程。
《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四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。
本文将重点介绍数据仓库与数据挖掘实验四的相关内容，包括数据仓库设计、数据挖掘技术和实验步骤。
一、数据仓库设计1.1 数据仓库模型设计：数据仓库模型是数据仓库的核心，包括维度模型和事实模型。
维度模型描述了业务过程中的维度和度量，事实模型描述了维度之间的关系和度量的计算规则。
1.2 数据仓库架构设计：数据仓库架构包括数据源层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
数据源层用于采集数据，数据存储层用于存储数据，数据处理层用于处理数据，数据展示层用于展示数据。
1.3 数据仓库ETL设计：ETL是数据仓库中的重要组成部分，包括数据抽取、数据转换和数据加载。
ETL设计需要考虑数据的来源、格式和质量。
二、数据挖掘技术2.1 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据预处理的目的是提高数据质量，减少噪声和冗余。
2.2 数据挖掘算法：数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
常用的数据挖掘算法有决策树、神经网络、支持向量机等。
2.3 模型评估和优化：数据挖掘模型需要进行评估和优化，包括准确率、召回率、精确率等指标的评估，以及参数调优和模型选择的优化。
三、实验步骤3.1 数据准备：实验前需要准备好数据集，包括数据的来源、格式和质量。
数据准备的过程包括数据清洗、数据集成和数据变换。
3.2 模型建立：根据实验的目的和数据特点选择合适的数据挖掘算法，建立模型并进行训练。
3.3 模型评估：对建立的模型进行评估，包括准确率、召回率、精确率等指标的评估，以及模型的泛化能力和稳定性的评估。
四、实验结果分析4.1 结果展示：展示实验结果，包括数据可视化、模型预测结果等。
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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。
因为这几个区域的数据完全混合在一起，而且有一些数据是无效销售区域的数据，现在的任务就是要通过SSIS的数据提取、转换和加载功能把customers.txt的数据分区域导入数据仓库中，同时对于一个错误的数据用一个特定的文件保存起来。
3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环。
它是承前启后的必要的一步。
相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。
所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。
数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL 主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。
SSIS是Microsoft SQL Server 2005 Integration Services的简称，是生成高性能数据集成解决方案（包括数据仓库的提取、转换和加载(ETL) 包）的平台。
Integration Services 包括用于生成和调试包的图形工具和向导；用于执行工作流函数（如FTP 操作）、执行SQL 语句或发送电子邮件的任务；用于提取和加载数据的数据源和目标；用于清理、聚合、合并和复制数据的转换；用于管理Integration Services 的管理服务Integration Services 服务；以及用于对Integration Services 对象模型编程的应用程序编程接口(API)。
4．实验结果分析与总结在本实验中，新增了5个销售区域，需要将这些数据导入数据仓库，我们可以选择“Foreach循环容器”组件，以在数据仓库中新建5张数据表；然后进入数据的清洗和加载。
首先新建“平面数据源”，选择加载customers.txt文本文件；利用“条件性拆分”组件对该数据源获得的数据按区域进行拆分。
对于合法的数据，可以使用5个“OLE目标”组件分别映射之前建立好的5张数据表，命名分别为“OLE目标1”至“OLE目标5”（这里命名不能重名），将按条件拆分后的数据分别连接到这5个OLE目标，即可完成数据的装载。
而对于有错误的数据，我们新建一个平面文件连接，然后连接到一个特定的文件，文件名为CustomersWithInvalidTerrritoryID.txt，然后将其保存起来。
对于区域2的数据，由于在数据录入时，有些邮编数据省略了前面的0，因此需要对邮编进行清洗操作才能导入到表中。
因此，需要在数据加载到数据表之前引用“派生列”组件，写表达式将缺省的0补齐，替换掉原来的邮编数据，再加载到区域2对应的数据表中。
（1）实验调试结果如图1-1所示。
我们可以看出，项目成功执行，并且可以看出数据表/数据文件的记录数目。
图1-1运行成功的控制流图图1-2运行成功的数据流图（2）实验生成的区域目标表如图1-3所示。
图1-3五个区域的目标数据表（3）从图1-4和图1-5，CustomersWithInvalidTerritoryID文本文件中共存放了8条错误数据。
可以在第二部分红圈中可以看到，Terrritory < 1 && Terrritory > 5的数据被筛选到了错误集中。
图1-4错误数据前一部分图1-5错误数据后二部分5．收获与问题分析（1）收获通过本次实验，初步掌握了SSIS工具的运用，SSIS比较方便，用户不用编程也可以对数据仓库进行数据挖掘。
并且初步了解了数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程，并且在实践中加深了对ETL的理解。
（2）问题分析在实验指导书中的第7部分，“派生列”组件的表达式中输入的代码是“LEN(PostalCode)==4?“0”+PostalCode:PostalCode”，刚开始直接拷贝过去，结果报错，后来发现标点符号是中文的，改为英文标点符号就可以了。
实验1.2 创建OLAP数据立方体1．实验题目及实验目的（1）熟悉SSAS工具的使用（2）学会使用自底向上方法创建数据立方2．实验内容本实验的数据源是基于SQL 2005中的示例数据库Adventure Works DW，利用自下而上的设计方法生成Cube。
3．实验相关的算法原理或所设计的模型介绍随着数据库技术的发展和数据库规模的日益扩大,人们希望从已有的数据库中提炼出有用的信息服务于决策。
数据仓库及其联机分析处理技术为了适应这种需要而逐步发展起来,是近年来商业数据处理领域中的两个重大的新技术。
OLAP 按照数据立方体模型组织数据,从而方便了查询。
数据立方体是从数据仓库中提取的全部或部分表构成的多维数据集合。
物理上，它可以用多维数组实现，让用户从多个角度分析数据仓库。
数据立方体以多维对数据建模和观察。
它由维和事实定义。
数据立方体是对多维度数据存储的一种比喻，这种数据的实际物理存储不同于它的逻辑表示。
重要的是，数据立方体是n维的，而不仅限于三维，例如，微软的SQL Server 2000 Analysis Services工具允许维度数高达64个，所以也称为“超立方”。
在数据仓库中，我们可以使用全部或者部分表构成的多位数据集合表示数据立方，而OLAP可以对数据立方进行聚合和组织。
在SQL Server中，AnalysisServices就是建立和管理多维数据集并且对数据立方进行分析的工具。
有了Analysis Services，我们可以使用Inmon的自上而下的方法或者R.Kimball的自下而上的设计方法设计数据仓库了。
4．实验结果分析与总结更改了各个表“属性”的FriendlyName后的数据源视图如图1-6所示。
从图种可以看出，它是一个典型的雪花模型。
图1-6数据源视图成功部署Cube后，SSAS项目的浏览器视图如图1-7所示。
图1-7部署成功后浏览器显示界面5．收获与问题分析通过本次实验，我对数据立方体有了一定的理解，具体到Sql Server中可以用多维表来理解它，并且这里的多维是超过3维的。
通过使用SASS工具创建Cube，熟悉了SSAS工具的使用，按照一定的步骤可以构建数据立方体。
在此实验中介绍的是R.Kimball’s定义的自底向上的方法，今后可以做Inmon定义的自顶向下的实验。
实验1.3 通过OLAP进行数据分析1．实验题目及实验目的学会运用OLAP的四个分析操作分析数据仓库。
2．实验内容切片：以Aworks数据立方体为例，选定此立方体的客户维和产品维，在时间维选取一个属性成员（如2002年1月），就得到了产品销售立方体在产品和客户两维上的一个切片。
切块：在立方体的三个维度上取一定区间的属性成员或全部属性成员。
如果将时间维上的取值设定为一个区间（如2003年1月至2003年6月），而非单一的属性成员时，就得到了一个数据切块，它可以看成由2003年1月至2003年6月6个切片叠合而成。