数据仓库多维数据组织与分析

一、实验内容和目的目的：1．理解维（表）、组员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；2．理解多维数据集创立的基本原理与流程；3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与办法；内容：1．运用AnalysisServer工具进行维度、度量值以及多维数据集的创立（模拟案例）。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。二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）操作系统平台：Windows7数据库平台：SQLServerSP2三、实验原理在数据仓库系统中，联机分析解决（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是公司的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察公司的状态和理解公司的变化。OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行解决。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析解决。它含有在线性（online）和多维分析（multi-dimensionanalysis）的特点。OLAP超越了普通查询和报表的功效，是建立在普通事务操作之上的另外一种逻辑环节，因此，它的决策支持能力更强。建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储能够有多个不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种重要形式，其中MOLAP（multi-dimensionOLAP）是基于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relationOLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作涉及切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的进一步发展，OLAP也逐步含有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。四、实验办法、环节规定：运用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完毕规定的实验内容，真实地统计实验中碰到的多个问题和解决的办法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完毕后，应根据实验状况写出实验报告。五、实验过程原始统计(数据、图表、计算等)本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio工具，建立OLAP有关模型，并实现OLAP的某些简朴基本功效。首先打开SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio工具，新建一种AnalysisService项目，命名为：DW新建：数据源，连接实验一中建立的数据仓库新建数据源视图，选择OLAP中要用到的全部表建立维度表和事实表之间的主外键关系，以下根据订单主题建立分析维度：发货方式、下单方式、订单状态、订单价值、销售人员、日期（年月日/年月旬日/年季月日/年月周日）、客户（年纪/性别/客户类型/所在地区/年收入/职称/受教育程度/婚姻状况/拥有车辆数/儿女数量）以【订单价值】维度为例，阐明以下：选择使用现有表，选择订单价值表：V_SUBTOTAL_VALUES选择全部属性，设立维度名称为：订单价值，完毕添加一种层次构造，解决维度，查看效果显示字段按字符排序，显然不符合习惯，给维度添加一种属性关系，做为字段排序根据，重新解决后查看效果其它各维度建立完毕后效果以下(部分)：建立多维数据集，拟定度量值（修改对应度量值的显示名称），选择已经建好的维度OLAP模型建立完毕，以下为对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取的操作示例切片【订单价值-订单数量】切块【订单价值-订单数量-客户受教育程度】旋转【订单价值-订单数量-客户受教育程度客户受教育程度-订单数量-订单价值】钻取【客户所在地区：国家省市-订单数量】六、实验成果、分析和结论（误差分析与数据解决、成果总结等。其中，绘制曲线图时必须用计算纸）通过本次实验，我们理解了OLAP的多维数据分析的概念，简朴实现了一种多维数据分析模型，对多维数据分析的基本操作（切片、切块、钻取、旋转）有一种基本的认识。同时，在进行模型建立过程中，由于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，这一过程是一种循环往复的过程，直至全部问题都得以解决，OLAP的多维数据集才干次序建立并进行有关操作，因此在ETL过程中认真细心，尽量考虑周全，能够避免建立OLAP多维数据集时的诸多问题。实验环节：1在sqlservermanagementstudio中附加数据库adventureworkR2。查看数据表（事实表，维表）2在