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1、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)并構(gòu)造AdventureWorks數(shù)據(jù)倉庫實(shí)例2015-2016學(xué)年 第1學(xué)期 學(xué)院: 電子工程學(xué)院 學(xué)號(hào): 姓名: 2016年1月實(shí)驗(yàn)二 設(shè)計(jì)并構(gòu)造 AdventureWorks 數(shù)據(jù)倉庫實(shí)例1. 實(shí)驗(yàn)?zāi)康脑?SQL Server 平臺(tái)上,利用 AdventureWorks 數(shù)據(jù)庫作為商業(yè)智能解決方案的數(shù)據(jù)源,設(shè)計(jì)并構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫,建立 OLAP 和數(shù)據(jù)挖掘模型,并以輸出報(bào)表的形式滿足決策支持的查詢需求。2. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及工具實(shí)驗(yàn)環(huán)境:win7 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)工具:Microsoft SQL Server 2012SQL Server Management StudioSQL S

2、erver Data Tools3. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容3.1 需求分析AdventureWorks 數(shù)據(jù)庫中有很多實(shí)體關(guān)系表,涉及到自行車制造企業(yè)的人力資源、產(chǎn)品管理、市場(chǎng)銷售和采購、供應(yīng)商管理及生產(chǎn)管理多個(gè)方面。而作為自行車的決策者,最關(guān)心的就是銷售業(yè)績(jī)的問題。而這里經(jīng)過思考,主要是對(duì)這幾個(gè)主題完成以下三個(gè)目標(biāo):(1)分析不同類別的產(chǎn)品通過網(wǎng)上銷售在不同時(shí)間段內(nèi)銷售的業(yè)績(jī);(2) 生成分析結(jié)果的報(bào)表;(3)分析影響客戶所有車的數(shù)量的因素。3.2 確定主題與邊界對(duì)于該類自行車商品的公司管理層,需要關(guān)注和分析的主題主要是四個(gè):供應(yīng)商、產(chǎn)品、庫存、和客戶。其中商品主題的內(nèi)容包括記錄超市商品的采購情況、商品

3、的銷售情況和商品的存儲(chǔ)情況;客戶主題包括的內(nèi)容可能有客戶購買商品的情況;倉庫主題包括倉庫中商品的存儲(chǔ)情況和倉庫的管理情況等,簡(jiǎn)單的主題關(guān)系圖如圖 3-1 所示。圖3-1 主題關(guān)系圖分析銷售業(yè)績(jī)主要基于三個(gè)維度:產(chǎn)品、客戶和時(shí)間。事實(shí)數(shù)據(jù)為銷售記錄。3.2.1 產(chǎn)品維度對(duì)于產(chǎn)品,起關(guān)鍵作用的是產(chǎn)品名稱和分類。所以對(duì)產(chǎn)品實(shí)體,應(yīng)該具備表3-1 中的屬性。產(chǎn)品的各個(gè)屬性存在 dbo.DimProduct 表中。屬性含義類型約束ProductKey確定唯一產(chǎn)品的主鍵intNot nullEnglishProductName產(chǎn)品英文名nvarchar(50)Not nullColor產(chǎn)品顏色nvarch

4、ar(15)Not null表3-1 產(chǎn)品維度屬性表3.2.2 客戶維度客戶維度則主要關(guān)心姓名、年齡、性別、受教育程度、子女個(gè)數(shù)、是否擁有房產(chǎn)、擁有汽車數(shù)量、所在地區(qū)等信息,如表格 3-2 中所示??蛻舻母鱾€(gè)屬性存在 dbo.DimCustomer 和 dbo.DimGeography等表中,表之間通過主鍵或外鍵連接。屬性含義類型約束CustomerKey表示唯一客戶的主鍵intNot nullCustomerAlternateKey客戶全稱nvarchar(15)Not nullGeographyKey客戶地理位置,外鍵int表3-2 客戶維度屬性表3.2.3時(shí)間維度對(duì)于時(shí)間維度,相關(guān)的是年

5、、月、日、季度、半年等,與時(shí)間相關(guān)的信息存放在dbo.DimDate 表中。圖3-2 時(shí)間維度圖3.2.4事實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)于事實(shí)數(shù)據(jù),只關(guān)心訂單產(chǎn)品價(jià)格、折扣、數(shù)量和總價(jià)等情況,它的所有屬性如表格 3-4 中所示。其中,單位產(chǎn)品價(jià)格及折扣、訂單總數(shù)和訂單總價(jià)等信息在 dbo. FactInternetSales 表中,如下圖所示。圖3-3 事實(shí)數(shù)據(jù)圖3.3 邏輯模型創(chuàng)建3.3.1 添加數(shù)據(jù)源(1)運(yùn)行 AdventureWorks SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)庫 .msi 文 件,生成AdventureWorks_Data.mdf 和AdventureWorks_Log.ldf 文件。在

6、Microsoft SQL Server Management Studio 工具中,右鍵點(diǎn)擊對(duì)象資源管理器中的數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn),選擇“附加”選擇 AdventureWorks_Data.mdf ,可看到AdventureWorks 中的表格及其內(nèi)容,如圖 3-2 所示。圖 3-4. AdventureWorks 導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫同樣的方法,附加了AdventureWorks SQL Server 2012示例數(shù)據(jù)庫AdventureWorksDW2012。在后續(xù)操作中使用AdventureWorks DW 2012。圖 3-5. AdventureWorks DW 2012 導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(2) 在 SQL

7、 Server Data Tools 工具中,創(chuàng)建一個(gè)Analysis Services商業(yè)智能項(xiàng)目Analysis Services Tutorial,為它創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)源,選擇步驟(1)中的數(shù)據(jù)庫。生成 AdventureWorks 對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源,如圖 3-6 所示。新建完成后數(shù)據(jù)源下出現(xiàn)AdventureWorks DW 2012。圖3-6. 添加數(shù)據(jù)源3.3.2 添加數(shù)據(jù)源視圖右擊添加數(shù)據(jù)源視圖,選擇AdventureWorks DW 2012 數(shù)據(jù)源,選擇需要添加的表格,這里我關(guān)心的只有產(chǎn)品、客戶的信息,所以選擇 DimProduct、DimCustomer、DimDate、FactI

8、nternetSales及相關(guān)的表格,并以此將表名中的Dim去掉。添加好后的數(shù)據(jù)源視圖如圖 3-7 所示。圖3-7. 數(shù)據(jù)源視圖3.3.3 添加維度維度的添加方式都是右擊維度,使用現(xiàn)有表來新建。(1)添加時(shí)間維度,選擇相應(yīng)的屬性。圖 3-8. 時(shí)間維度(2) 添加產(chǎn)品維度,選擇相應(yīng)的屬性。圖3-9. 產(chǎn)品維度(3) 添加客戶維度,選擇相應(yīng)的屬性圖3-10. 客戶維度3.3.4 添加多維數(shù)據(jù)集根據(jù)上面添加生成的維度,生成多維數(shù)據(jù)集。右鍵點(diǎn)擊多維數(shù)據(jù)集,選擇新建,使用現(xiàn)有表建立,度量值選為Internet Sales,維度選擇上一步生成的即可。圖3-11. 度量值與維度圖3-12. 多維數(shù)據(jù)集3.

9、4 部署 Analysis Services 項(xiàng)目新建多維數(shù)據(jù)集成功之后,進(jìn)行部署。第一次部署失敗,提示錯(cuò)誤28000。如圖3-13所示。圖3-13. 部署失敗解決方法:在SQL Server Management Studio中新建一個(gè)賬戶,并映射到AdventureWorks DW 2012、權(quán)限設(shè)置為db_datareader。然后在Data Tools中雙擊數(shù)據(jù)源下的AdventureWorks DW 2012,把模擬信息改成使用服務(wù)賬戶。最后重新點(diǎn)擊部署,部署成功。圖3-14. 部署成功3.5決策樹建立上述完成后可以可以在工具欄的窗口中查看信息。如圖 3-15 所示,為維度用法。圖3-15. 瀏覽維度用法右擊挖掘結(jié)構(gòu),建立相應(yīng)的挖掘結(jié)構(gòu)模型,通過決策樹等直觀查看挖掘結(jié)果。圖3-16. 決策樹結(jié)果示例4. 實(shí)驗(yàn)總結(jié)通過本次實(shí)驗(yàn),熟悉了 SQL Server 2012 的使用以及 Analysis Services 項(xiàng)目的創(chuàng)建和部署,加深了數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)源、維度、多維數(shù)據(jù)集等概念的理解,并且練習(xí)運(yùn)用這些組成部分構(gòu)建和部署數(shù)據(jù)倉庫,通過建立決策樹對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。對(duì)本課程的

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