多维数据组织与分析

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（2016 —2017 学年第二学期）

课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017年5 月4 日

一、上机目的

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．理解并掌握分析的基本过程与方法；

4. 学会使用基本的语句

二、上机内容

1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。

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。

4.使用语句对多维数据集进行切片。

注意：可参照的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。

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操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）

请描述联机分析处理的相关基本概念（、、切片、切块、旋转、钻取等）。

1.:表示基于多维数据组织的实现。使用多维数组存储数据。

特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成时需要大量的时间和空间。

2.:表示基于关系数据库的实现。将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。

特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。

这种方式查询效率最低，不推荐使用。

3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数

据。

4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立

方体。

5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻取。

四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）

1.多维数据集

（1）卡类型维度

（2）卡类别维度

（3）时间维度

（4）站点维度

（5）进出站

（6）多维数据集建立

（7）处理多维数据集

（8）部署完成

（9）钻取

（10）旋转

（11）切片

（12）切块

五、实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)

1.多维数据集

2.钻取