数据仓库与数据挖掘实验二-OLAP

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（WindowsXP）◆在“AnalysisManager”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“FoodMart2000”→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“product_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“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→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”。■编辑多维数据集。◆开始→程序→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→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“promotion_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→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→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→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→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“Quarter1”◆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→MicrosoftSQLServer→AnalysisServices→AnalysisManager→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：Averageprice◆在“数据”下方，展开“Measures”维度→展开“MeasuresLevel”◆双击“StoreSales”或者选择“StoreSales”，并且拖放到“值表达式（V）”下放的编辑区；然后单击编辑区右下侧“数字符号区”中的“/”；然后再双击“UnitSales”或者选择“UnitSales”，并且拖放到“值表达式（V）”下放的编辑区。◆单击“确定”。◆单击关闭按钮“×”，关闭“多维数据集编辑器”。◆在AnalysisManager中，浏览多维数据集Sales的窗口如下：