數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)指導(dǎo)書一、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)SQLSever2000AnalysisServices數(shù)據(jù)倉庫是信息業(yè)界的明日之星，數(shù)據(jù)庫與聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）是過去十幾年來最熱門的信息領(lǐng)域，它們的目標(biāo)是以計(jì)算機(jī)來取代許多當(dāng)前的作業(yè)，使得工商企業(yè)自動(dòng)化。在現(xiàn)今競爭激烈的信息領(lǐng)域之中，人們已經(jīng)開始把注意力由傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫與OLTP加以轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)而將注意力集中在積極層面的應(yīng)用領(lǐng)域之上，工商企業(yè)也開始注意到他們所擁有的大量計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是公司極為重要的資產(chǎn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫與OLTP平臺(tái)并不是為了分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的，為了要充分滿足數(shù)據(jù)分析的請求，近幾年來興起了一種新的信息技術(shù)——數(shù)據(jù)倉庫，工業(yè)分析師們預(yù)測在未來的20年之內(nèi)，數(shù)據(jù)倉庫將在信息業(yè)界占有可觀的一席之地。微軟公司在SQLServer2000上提供了AnalysisServices，它是數(shù)據(jù)倉庫的解決方案，也是微軟決策支持服務(wù)的主要組件。我們在數(shù)據(jù)倉庫中常會(huì)看到一個(gè)名詞OLAP，OLAP是OnlineAnalyticalProcessing的縮寫，即聯(lián)機(jī)分析處理，它目前是決策支持的解決方案。SQLServer2000的Northwind數(shù)據(jù)庫為模板，循序漸進(jìn)的引導(dǎo)讀者從無到有添加一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫所使用的數(shù)據(jù)庫，以作為AnalysisServices的目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。作者使用DTS設(shè)計(jì)器來介紹如何由Northwind數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。多維數(shù)據(jù)集是分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，使用向?qū)c編輯器來設(shè)計(jì)維度與多維數(shù)據(jù)集，并說明使用向?qū)c編輯器的優(yōu)劣點(diǎn)。除了分析管理器所提供的工具之外，Excel也是一個(gè)用來分析多維數(shù)據(jù)集的前端工具，它是通過數(shù)據(jù)透視表來存取多維數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。使用Excel2000的數(shù)據(jù)透視表功能來分析數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)外，多重維度表達(dá)式，它使得數(shù)據(jù)的分析多元化。微軟將數(shù)據(jù)倉庫與Web整合在一起，用戶可以使用IE5．x通過互聯(lián)網(wǎng)來分析數(shù)據(jù)。SQLSever2000AnalysisServices的“數(shù)據(jù)挖掘”概括了數(shù)據(jù)挖掘活動(dòng)。從技術(shù)化和特定產(chǎn)品的角度來觀察數(shù)據(jù)挖掘。可以通過使用所有的微軟向?qū)б约捌渌换ナ焦ぞ邅碓O(shè)計(jì)和創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型。學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建“挖掘就緒”表以及有效的數(shù)據(jù)挖掘模型。還將學(xué)會(huì)如何“訓(xùn)練”模型和解釋結(jié)果以得到對數(shù)據(jù)的更深理解。我們可以使用數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用編程提高應(yīng)用程序的開發(fā)能力，這些應(yīng)用程序使用AnalysisServices引擎或PivotTableServices來管理數(shù)據(jù)挖掘模型。對用于管理的應(yīng)用程序，開發(fā)者可以學(xué)會(huì)如何創(chuàng)建帶有和AnalysisManager同樣功能的應(yīng)用程序。對于依賴現(xiàn)存模型進(jìn)行預(yù)測的應(yīng)用程序，開發(fā)者可以學(xué)習(xí)如何通過編程來提交預(yù)測查詢。二、實(shí)習(xí)目的和要求實(shí)驗(yàn)?zāi)康模和ㄟ^實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié)，對學(xué)生進(jìn)行實(shí)踐技能和科學(xué)研究方法的訓(xùn)練，鞏固其在課堂上所學(xué)書本知識(shí)，加深對商務(wù)智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商務(wù)智能的核心基礎(chǔ)技術(shù)與工具，并能運(yùn)用典型的商務(wù)智能工具處理、解決一些實(shí)際問題。同時(shí)，通過實(shí)踐教學(xué)活動(dòng)，拓寬學(xué)生的知識(shí)領(lǐng)域，鍛煉學(xué)生的實(shí)踐技能，培養(yǎng)科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、求真務(wù)實(shí)的工作作風(fēng)。實(shí)驗(yàn)要求：通過實(shí)驗(yàn)教學(xué)應(yīng)達(dá)到以下基本要求：1．理解數(shù)據(jù)倉庫的工作機(jī)理及其構(gòu)建過程；2．掌握典型的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)及其開發(fā)工具的使用；理解OLAP的工作原理與流程，掌握典型OLAP工具的操作與使用方法；4．理解數(shù)據(jù)挖掘的工作原理與流程，掌握典型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其工具的使用方法；5.掌握典型數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具的使用。1、數(shù)據(jù)倉庫的建立學(xué)習(xí)SQLServer系統(tǒng)的基本操作及其工作流程，如服務(wù)啟動(dòng)、數(shù)據(jù)庫注冊等；使用DTS工具進(jìn)行元數(shù)據(jù)管理；使用MDS工具進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)及其框架的管理；使用ODBC數(shù)據(jù)源管理工具建立系統(tǒng)數(shù)據(jù)源連接，并應(yīng)用AnalysisServer工具建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)源(模擬案例)；察看、編輯數(shù)據(jù)倉庫的基本模型(即事實(shí)表與維度表之間的關(guān)系)。2、多維數(shù)據(jù)組織與分析⑴運(yùn)用AnalysisServer工具進(jìn)行維度、度量值以及多維數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建(模擬案例)；⑵使用維度瀏覽器進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的查詢、編輯操作；⑶對多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取操作；⑷使用CrystalReport工具實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果的展現(xiàn)。3、數(shù)據(jù)挖掘基于模擬案例，使用AnalysisServices工具瀏覽數(shù)據(jù)挖掘維度和多維數(shù)據(jù)集；基于模擬案例，運(yùn)用決策樹方法建立關(guān)系挖掘模型；對挖掘結(jié)果運(yùn)用該系統(tǒng)工具進(jìn)行展現(xiàn)。4、寫綜合實(shí)驗(yàn)報(bào)告使用SQLServer2000進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析，根據(jù)AnalysisManager建立數(shù)據(jù)源。給出建立一個(gè)4維的數(shù)據(jù)集的大致步驟，包括：事實(shí)表、時(shí)間維、產(chǎn)品維、客戶維等，寫出設(shè)計(jì)和存儲(chǔ)多維數(shù)據(jù)集的大致過程。多維數(shù)據(jù)分析。(a)切片：分別寫出1998年4個(gè)季度產(chǎn)品銷售情況，(b)切塊：寫出1998年1-3個(gè)月的