《数据仓库和数据挖掘》课程设计报告报告模板

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1、WORD完美.格式编辑江西理工大学应用科学学院《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告题　目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘系　别：班　级：姓　名：二〇一二年六月专业.整理.分享WORD完美.格式编辑目录一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源11.任务描述22.建立数据仓库数据库3.设置数据源二、销售数据OLAP分析1.任务描述2.设计星型架构多维数据集(Sales)3.设计存储和数据集处理4.OLAP分析三、人力资源数据OLAP分析1.任务描述2.设计父子维度的多维数据集(HR)3.修改多维数据集(HR)的结构4.设计存储和数据集处理5.OLAP分析四、数据仓库及多维数据集其它操作1.任务描

2、述2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限3.查看元数据4.创建对策5.钻取6.建立远程Internet连接五、数据仓库高级操作1.任务描述2.创建分区3.创建虚拟多维数据集4.DTS调度多维数据集处理5.备份/还原数据仓库六、数据挖掘1.任务描述2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型3.决策树挖掘结果分析4.创建聚类挖掘模型5.聚类挖掘结果分析6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型7.浏览“相关性网络”视图专业.整理.分享WORD完美.格式编辑一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源1、任务描述数据仓库数据库是将要在其中存放多维数据集、角色、数据源、共享维度和挖掘模型的一种结构。然后跟预先设置好的

3、ODBC数据源建立连接。2、建立数据仓库数据库(1)展开树视图的AnalysisServers；(2)单击服务器名或右击选择连接，与AnalysisServers建立连接；(3)右击服务器名，然后单击“新建数据库”命令；(4)在“数据库”对话框中输入数据库名“教程DW”，单击<确定>；3、设置数据源(5)展开刚创建的“教程DW”数据库，可看到如下项目：数据源、多维数据集、共享维度、挖掘模型、数据库角色(6)右击“教程DW”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令；(7)在“数据链接属性”对话框中，单击“提供程序”选项卡，选择“MicrosoftOLEDBProviderforODB

4、CDrivers”；(8)单击“连接”选项卡，选择建好的ODBC数据源“FoodMart2000”；(9)单击<确定>按钮关闭“数据链接属性”对话框图表1连接数据源二、销售数据OLAP分析1.任务描述以多维方式建立数据模型可简化联机业务分析，提高查询性能。通过创建多维数据集，AnalysisManager专业.整理.分享WORD完美.格式编辑可将存储在关系数据库中的数据转换为具有实际含义并且易于查询的业务信息。1.设计星型架构多维数据集(Sales)星型架构的多维数据集由一个事实数据表和链接到该事实数据表的多个维度表组成。下面针对FoodMart超市1998年的销售业务数据，建立一个多维数据集

5、，以便按产品和顾客2个主题展开分析。具体操作如下：(1)展开树窗格的“教程DW”，右击“多维数据集”，选择“新建多维数据集”→“向导…”菜单命令，打开如下“多维数据集向导”对话框。(2)向多维数据集添加度量值(事实)：(3)单击<下一步>，在“从数据源中选择事实数据表”步骤中，展开“FoodMart”数据源，然后单击“sales_fact_1998”；(4)单击<下一步>，设置多维数据集的度量值列:store_sales、store_cost、unit_sales；(5)单击<下一步>，建立维度表。单击<新建维度>，打开“维度向导”对话框；1)向多维数据集添加时间维：(1)选择维度类型为“星型

6、架构：单个维度表”；(2)单击<下一步>，选择维度表“time_by_day”；(3)单击<下一步>，选择维度类型为“时间维度”；(4)单击<下一步>，选择时间级别为“年、季度、月”；(5)单击<下一步>，单击<下一步>，输入时间维名称:Time，并设为“共享”方式，单击<完成>，OK！2)向多维数据集添加产品维：(1)再次单击<新建维度>，打开“维度向导”对话框；(2)选择创建维度的方式为“雪花架构：多个相关维度表”；(3)单击<下一步>，选择维度表“Product”和“product_class”;(4)单击<下一步>，查看连接方式，在这里可删除不要的连接，添加需要的连接；(5)单击<下一

7、步>，依次选择product_category、product_subcategory和brand_name三个维度级别；(6)单击<下一步>，指定成员键列步骤中，不需改变主键列；(7)单击<下一步>，在“高级选项”步骤中，根据需要选择；(8)单击<下一步>，输入产品维名称:Product，并设为“共享”方式，单击<完成>，OK！3)向多维数据集添加客户维度：(1)再次单击<新建维度>，打开“维度