数据仓库与数据挖掘实验一

PAGEPAGE9《数据仓库与数据挖掘》课程实验报告一开课实验室：经济管理基础实验室（一）2013年6月6日学院经济管理学院年级、专业、班姓名成绩课程名称数据仓库与数据挖掘实验项目名称数据仓库的数据加载指导教师教师评语教师签名：年月日一、实验目的、内容、原理与环境1、实验目的：掌握在SQLServer2005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SQLServer2005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：\o"创建AnalysisServices项目"创建AnalysisServices项目，\o"定义数据源"定义数据源，\o"定义数据源视图"定义数据源视图，\o"修改表的默认名称"修改表的默认名称，\o"定义多维数据集"定义多维数据集，\o"检查多维数据集和维度属性"检查多维数据集和维度属性，\o"部署AnalysisServices项目"部署AnalysisServices项目，\o"浏览已部署的多维数据集"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。SQLServer2005示例数据仓库环境。二、实验步骤本实验的主要步骤（7步）分别介绍如下：创建AnalysisServices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AnalysisServices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：1、数据仓库是面向主题的；2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。作为一个系统，数据仓库至少包括3个基本的功能部分：数据获取：数据存储和管理；信息访问。数据挖掘的定义：数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系，从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识；分类和预测；关联分析；聚类。通过本次实验，我也更熟练地掌握了在SQ