数据仓库与数据挖掘实验二-OLAP

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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(WindowsXP)◆在“AnalysisManager”窗口中→选择“Sample”→选择“多维数据集”→右击◆选择“新建多维数据库”→向导(W)…◆单击“下一步”◆建立事实表。选择“FoodMart2000”→展开“默认构架”→选择“Sales_fact_1998”◆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”◆选择时间表。单击表“time_by_day”◆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“时间维度(T)”→单击“下一步”◆在选择时间级别(S)的右侧,选择“年、季度、月”→单击“下一步”◆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”。◆建立客户维度。在建立产品维度后,再单击“新建维度(E)...”◆单击“下一步”◆选择“星型构架(T):单个维度表”→单击“下一步”◆选择客户表。单击表“customer”◆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”◆单击“下一步”◆定义四个维度级别。选择并双击“country”、“state_province”、“city”和“lname”→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:Customer→选中“与其它多维度数据集共享此维度”→单击“完成”◆建立商店维度。在建立客户维度后,再单击“新建维度(E)...”◆单击“下一步”◆选择“星型构架(T):单个维度表”→单击“下一步”◆选择store表。单击表“store”◆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”◆单击“下一步”◆定义四个维度级别。选择并双击“store_country”、“store_state”、“store_city”和“store_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:Store→选中“与其它多维度数据集共享此维度”→单击“完成”◆生成多维数据集。建立了四个维度后,在多维数据集向导窗口中,单击“下一步”◆单击“是(Y)”◆在多维数据集名称(C)的右侧,输入:Sales→单击“完成”。◆保存并多维数据集。建立多维数据集Sales后,保存并多维数据集。注意:在出现的提示窗口中,一律选择“否”。■编辑多维数据集。◆开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→右击要编辑的多维数据集(本例:右击“Sales”→编辑)◆单击编辑后,启动的多维数据集编辑器:在多维数据集编辑器中,可以对多维数据集进行维度的添加、删除;度量值的新建、删除等修改操作。◆向维数据集添加维度。在多维数据集编辑器中,选择“插入”菜单→“表”命令◆选择“promotion”◆选择“添加”,将表“promotion”添加到“多维数据集编辑器”◆单击“关闭”◆将表“promotion”的列“promotion_name”定义为新的维度。双击表“promotion”的列“promotion_name”◆选择“维度”→单击“确定”◆右击多维数据集编辑器中树视图中的“promotion_name”→选择“重命名”→将维度名称“promotion_name”改为“promotion”说明:使用该方法,生成的维度为专用维度,即只能用于当前所处理的多维数据集。使用向导方法生成的维度为共享维度,即可以用于所有待处理的多维数据集。■设计存储和处理多维数据集。◆开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→右击要处理的多维数据集(本例:右击“Sales”→编辑)◆在多维数据集编辑器中,选择“工具”菜单→“设计存储”命令◆单击“下一步”◆选择“MOLAP(M)”→单击“下一步”◆选择“性能提升达到(P)”→在右侧输入:40◆单击“开始”◆单击“下一步”◆选择“立即处理(P)”→单击“完成(F)”◆单击“关闭(C)”■浏览分析多维数据集。分析多维数据集必须在“设计存储和处理多维数据集”之后进行。◆启动与关闭“浏览分析多维数据集”开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→右击要分析的多维数据集(本例:右击“Sales”)→浏览数据(B)◆启动“浏览分析多维数据集”后的界面如下:◆单击“关闭(C)”◆替换和添加网格中的维度(旋转)。替换:拖动上方方框中的维度按钮到网格中要与其交换的维度列上,待鼠标指针变为双箭头时松开鼠标即可。添加:拖动上方方框中的维度按钮到网格中的空间位置即可。(请进行相应的操作)。◆筛选数据(切片与切块)。可以在维度方框中,选择相应的维度值,筛选出相应的数据。例如:查看1998年第一季度的数据→单击“Time”维度右侧的箭头,展开“所有Time”和“1998”节点→单击“Quarter1”◆深化或者淡化筛选数据(下钻与上钻)。下钻:双击带“+”的维度成员,展开下级成员;即深化或下钻。上钻:双击带“-”的维度成员,折叠下级成员;即淡化或上钻。◆创建和使用计算成员(自定义分析)。利用多维数据集中的数据,通过指定的自定义运算创建计算成员,获取有意义的信息。例如:获取多维数据集Sales中,每个商店售出产品的平均产品价格。◇开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→右击要分析的多维数据集(本例:右击“Sales”)→编辑(E)…◆右击“计算成员”→单击“新建计算成员(N)…”◆在“父维度(D)”的右侧选择“Measures”,在“成员名称”右侧,输入:Averageprice◆在“数据”下方,展开“Measures”维度→展开“MeasuresLevel”◆双击“StoreSales”或者选择“StoreSales”,并且拖放到“值表达式(V)”下放的编辑区;然后单击编辑区右下侧“数字符号区”中的“/”;然后再双击“UnitSales”或者选择“UnitSales”,并且拖放到“值表达式(V)”下放的编辑区。◆单击“确定”。◆单击关闭按钮“×”,关闭“多维数据集编辑器”。◆在AnalysisManager中,浏览多维数据集Sales的窗口如下:

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