《数据仓库与数据挖掘》课程设计方案报告模板

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1、江西理工大学应用科学学院数据仓库与数据挖掘课程设计报告题目： 某超市数据集的 OLAP 分析及数据挖掘系别：班级：姓名：二一二年六月目录1. 一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源2. 任务描述23. 建立数据仓库数据库3. 设置数据源 .二、销售数据 OLAP 分析.1. 任务描述 .2. 设计星型架构多维数据集(Sales) .3. 设计存储和数据集处理 .4. OLAP 分析.三、人力资源数据 OLAP 分析.1. 任务描述.2. 设计父子维度的多维数据集(HR).3. 修改多维数据集(HR)的结构.4. 设计存储和数据集处理.5. OLAP 分析.四、数据仓库及多维数据集其它操作 .1

2、.任务描述.2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限.3.查看元数据.4.创建对策.5.钻取.6.建立远程 Internet 连接.五、数据仓库高级操作 .1. 任务描述 .2. 创建分区 .3. 创建虚拟多维数据集 .4. DTS 调度多维数据集处理.5. 备份/还原数据仓库 .六、数据挖掘 .1. 任务描述 .2. 创建揭示客户模式的决策树挖掘模型.3. 决策树挖掘结果分析 .4. 创建聚类挖掘模型 .5. 聚类挖掘结果分析 .6. 创建基于关系数据表的决策树挖掘模型.7. 浏览“相关性网络”视图 .一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源1、任务描述数据仓库数据库是将要在其中存放多维数据集、

3、角色、数据源、共享维度和挖掘模型的一种结构。然后跟预先设置好的 ODBC 数据源建立连接。2、建立数据仓库数据库(1) 展开树视图的 Analysis Servers；(2) 单击服务器名或右击选择连接，与 Analysis Servers 建立连接；(3) 右击服务器名，然后单击“新建数据库”命令；(4) 在“数据库”对话框中输入数据库名“教程 DW”，单击<确定>；3、设置数据源(5) 展开刚创建的“教程 DW”数据库，可看到如下工程：数据源、多维数据集、共享维度、挖掘模型、数据库角色(6) 右击“教程 DW”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令；(7) 在“数

4、据链接属性”对话框中，单击“提供程序”选项卡，选择“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”；(8) 单击“连接”选项卡，选择建好的 ODBC 数据源“FoodMart 2000”；(9) 单击<确定>按钮关闭“数据链接属性”对话框图表 1 连接数据源二、销售数据 OLAP 分析1. 任务描述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。2. 设计星型架构多维数据集(Sales)星型架构的多维数据集由一个

5、事实数据表和链接到该事实数据表的多个维度表组成。下面针对 FoodMart 超市 1998 年的销售业务数据，建立一个多维数据集，以便按产品和顾客 2 个主题展开分析。具体操作如下：(1) 展开树窗格的“教程 DW”，右击“多维数据集”，选择“新建多维数据集”“向导”菜单命令，打开如下“多维数据集向导”对话框。(2) 向多维数据集添加度量值(事实) ：(3) 单击<下一步>，在“从数据源中选择事实数据表”步骤中，展开“FoodMart”数 据源，然后单击“sales_fact_1998”；(4) 单击< 下一步> ， 设置多维数据集的度量 值列: store_sales

6、 、store_cost 、unit_sales；(5) 单击<下一步>，建立维度表。单击<新建维度>，打开“维度向导”对话框；1) 向多维数据集添加时间维：(1)选择维度类型为“星型架构：单个维度表”； (2)单击<下一步>，选择维度表“time_by_day”； (3)单击<下一步>，选择维度类型为“时间维度”；(4) 单击<下一步>，选择时间级别为“年、季度、月”；(5) 单击<下一步>，单击<下一步>，输入时间维名称 : Time，并设为“共享”方式，单击<完成>，OK！2) 向多维数据集添

7、加产品维：(1) 再次单击<新建维度>，打开“维度向导”对话框；(2) 选择创建维度的方式为“雪花架构：多个相关维度表”； (3)单击<下一步>，选择维度表“Product”和“product_class”。(4) 单击<下一步>，查看连接方式，在这里可删除不要的连接，添加需要的连 接；(5) 单 击 < 下一 步 > ， 依 次 选 择 product_category 、 product_subcategory 和brand_name 三个维度级别；(6) 单击<下一步>，指定成员键列步骤中，不需改变主键列； (7)单击<下

8、一步>，在“高级选项”步骤中，根据需要选择；(8)单击<下一步 >，输入产品维名称 : Product，并设为 “共享”方式，单击 <完成>，OK！3) 向多维数据集添加客户维度：(1)再次单击<新建维度>，打开“维度向导”对话框； (2)选择创建维度的方式为“星型架构：单个维度表”； (3)单击<下一步>，选择维度表“Customer”。(4) 单击<下一步>，选择维度类型为“标准维度”；(5) 单击<下一步>，依次选择 Country、State_Province、City 和 lname 四个维度级别；(6)

9、单击<下一步>，指定成员键列步骤中，不需改变主键列； (7)单击<下一步>，在“高级选项”步骤中，根据需要选择；(8)单击<下一步>，输入客户维名称 : Customer，并设为“共享”方式，单击 <完成>，OK！4) 生成多维数据集：(1) 回到多维数据集向导对话框，这里已到了新建的 4 个维度；(2) 单击<下一步>，在“是否计算事实数据表行数提问时，单击<是>，开始计算。(3) 计算完成后，命名多维数据集为：Sales，单击<完成>，OK！(4) 关闭向导，随之启动多维数据集编辑器，其中可看到刚刚创建的多

10、维数据集。单击蓝色或黄色的标题栏，对表进行排列，使其符合下图所示的样子图表 2“Sales 多维数据集编辑器”窗口3. 设计存储和数据集处理：设计好 Sales 多维数据集的结构之后，需要选择数据的存储模式(MOLAP、ROLAP 或 HOLAP)，并指定要存储的预先计算好的值的数量，然后用数据填充多维数据集。本例选择 MOLAP 作为存储模式，创建 Sales 多维数据集的聚合设计，然后从 ODBC 源中装载数据并按照聚合设计中的定义计算汇总值。(1) 展开树窗格，右击“Sales”多维数据集，选择“设计存储”菜单命令，弹出“存 储设计向导”对话框；也可在多维数据集编辑窗口中选择 “工具|设

11、计存储”菜单命令，打开“存储设计向导”对话框；(2) 单击<下一步>，然后选择“MOLAP”作为数据存储类型 ；(3) 单击<下一步>，设置聚合选项为“性能提升达到”，并输入“40”作为指定百分 比，以此优化能力平衡查询性能和存储空间大小。(4) 单击<开始>，完成后可看到“性能与大小”图，从中可看出增加性能提升对使用额外磁盘空间的需求。(5) 单击<下一步>，选择“立即处理”，并单击<完成>，系统开始进行数据处理， 处理聚合一般要花费较长一些时间。(6) 处理完成后点击<关闭>，回到 Analysis Manager 窗