多维数据组织与分析

1、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 日年级、专业、班软件141班学号2014104131xx姓名陈*成绩实验项目名称多维数据组织与分析指导教师 贾连印教师评语该同学是否了解实验原理：A.了解B.基本了解C.不了解该同学的实验能力：A.强 B.中等 C.差 该同学的实验是否达到要求：A.达到B.基本达到C.未达到实验报告是否规范：A.规范B.基本规范C.不规范实验过程是否详细记录：A.详细B.一般 C.没有 教师签名： 年 月 日一、 上机目的目的：1理解维（表）、成

2、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OLAP分析的基本过程与方法；4. 学会使用基本的MDX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MDX语句对多维数据集进行切片。注意：可参照Analysis Services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

3、例绘出多维数据组织模型及其OLAP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（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。1. MOLAP:表示基于多维数据组织的OLAP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cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。2. ROLAP:表示基于关系数据库的OLAP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。

4、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2.（1） 处理多维数据集（2） 部署完成（3） 钻取（4） 旋转（5） 切片（6） 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. 钻取旋转切片切块六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。其中，绘制曲线图时必须用计算纸或程序运行结果、改进、收获）1. 通过本次实验，我们理解了OLAP的多维数据分析的概念，简单实现了一个多维数据分析模型，对多维数据分析的基本操作（切片、切块、钻取、旋转）有一个基本的认识。2. 在进行模型建立过程中，因为建立数据仓库过程中数据导入问题，需要我们重新检查数据仓库的ETL过程，寻找问题并予以解决，这一过程是一个循环往复的过程，直