数据仓库与数据挖掘实验二-OLAP

1、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（Windows XP）在“Analysis Manager”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“ FoodMart 2000”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

2、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“p

3、roduct_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“

4、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

5、 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

6、数据集。开始程序Microsoft SQL ServerAnalysis ServicesAnalysis Manager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“pro

7、motion_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Microsoft SQL ServerAnalysis ServicesAnalysis Manager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

8、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Microsoft SQL ServerAnalysis ServicesAnalysis Manager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

9、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“Quarter 1”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Microsoft SQL ServerAnalysis ServicesAnalysis Manager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：Average price在“数据”下方，展开“Measures”维度 展开“Measures Level”双击“Store Sales”或者选择“Store Sales”，并且拖放到“值表