数据仓库实验报告

四．实验总结

通过本次实验，对数据仓库中关联规则的应用以及如何发现关联规则有了简单的了解，通过使用Analysis Services服务进行关联规则模型的建立和处理，以可视化的方式查看模型结果对关联规则有了根本的了解。关联规则可以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如

Web网页设计实验报告

WEB系统开发 综合实验报告 题目红尘客栈网上订房页面 专业计算机科学与技术（信息技术及应用） 班级计信2班 学生蒋波涛 重庆交通大学 2013年

目录 一、设计目的 (3) 二、设计题目 (3) 三、结构设计 (3) 四、技术分析 (4) 五、设计过程 (7) 六、实验心得 (10) 七、实验总结 (11)

一、设计目的 在Internet飞速发展的今天，互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道，它在人们政治、经济、生活等各个方面发挥着重要的作用。因此网站建设在Internet 应用上的地位显而易见，它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分，从而倍受人们的重视。我们当代大学生更是离不开网络给我们带来的好处与便利.但是,我们成天浏览的网站网页到底是如何制作的呢?我想这一点很多同学都没有去深究过.所以,这学期我选择了”web网页设计”这门课, 本课程的设计目的是通过实践使同学们经历网页制作的全过程. 通过设计达到掌握网页设计、制作的技巧。 了解和熟悉网页设计的基础知识和实现技巧。根据题目的要求，给出网页设计方案，可以按要求，利用合适图文素材设计制作符合要求的网页设计作品。 熟练掌握Photoshop cs3、Dreamweaver cs等软件的的操作和应用。增强动手实践能力，进一步加强自身综合素质。学会和团队配合，逐渐培养做一个完整项目的能力。 二、设计题目 《红尘客栈》 三、结构设计 选定主题，确定题目之后，在做整个网站之前对网站进行需求分析。首先，做好需求调研。调研方式主要是上网查阅资料，在图书馆里翻阅相关书籍。 然后，调研结束之后对整个网站进行功能描述，并对网站进行总体规划，接着逐步细化。 我们选做的主题是个人主页，并且选定题目为“红尘客栈”，其目的是做一个简单的网站，介绍酒店概况，提供一定的资讯信息。 四、技术分析 (一)建立布局 在这次的网页设计中用到大量的布局，所以怎么样建立布局是关键。Dreamweaver cs3是大多数人设计网页的称手兵器，也是众多入门者的捷径。特别是其在布局方面的出色表现，更受青睐。大家都知道，没有表格的帮助，很难组织出一个协调合理的页面。 1.点击“ALT+F6”键，进入布局模式，插入布局表格。建立一个大概的布局。 2.使用背景图片：选中该项，按浏览可以插入一幅准备好的图片作为表格的背景，因为图片是以平铺的形式作为表格背景，所以表格大小和图片尺寸都要控制好。 （二）网页中的图像

数据库与数据仓库的区别是什么

数据库与数据仓库的区别是什么 简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。 单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。 显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。 “与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。 “不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库

数据仓库与及数据挖掘文本分类实验报告

2015-2016学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与及数据挖掘实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：学号：

日期： 2015年 12月 实验一：文本的分类 1.实验目的 1)掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 2)掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模； 3)掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练 文本分类器； 4)利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 5)掌握评价分类器性能的评估方法 2.实验分工 独立完成 3.实验环境 基于Windows平台，使用eclipse开发。 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 Eclipse：一个开放源代码的/基于Java的可扩展开发平

台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。Eclipse最早是由IBM开发的，后来IBM将Eclipse作为一个开放源代码的项目发布。现在Eclipse 在https://www.wendangku.net/doc/dd16402528.html,协会的管理与指导下开发。 4.2特征提取与表达方法的设计 在此次实验中，我考虑了CHI特征提取的方法来建立数据字典。详细步骤见5.3描述。根据CHI特征提取，最终建立成数据字典，数据字典记录在目录E:\DataMiningSample\docVector下的allDicWordCountMap.txt 文档中。 最终的特征向量表达方式为：文档类别标识_单词词频。如：alt.atheism_abstact 1.0。其中alt.atheism为此文本所属的类别，abstact为对应的单词，1.0为该单词的词频数。 4.3分类算法的选择 本次实验使用的是朴素贝叶斯分类算法，朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。即： Document) P(Document P(Category | | * nt) Category) )/P(Docume P(Category 朴素贝叶斯模型：

数据仓库的建立实验一

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2014 —2015 学年第 1 学期） 课程名称：数据库仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼4442014 年12月28日 一、实验内容和目的 目的： 1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系； 2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法； 3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图） 数据库（DataBase，DB）是长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享，具有较小的冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。构成的三要素是数据结构、数据操作、约束性条件。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） PC机和Microsoft SQL Server 2008 四、实验方法、步骤

1、登录SQL Server 登录名：localhost 2、使用SQL语句构建数据库（1）还原数据库

（2）建立数据 --建立数据 USE cd CREATE DATABASE[DW]ON PRIMARY (NAME=N'DW',FILENAME=N'G:\DW.mdf') LOG ON (NAME=N'DW_log',FILENAME=N'G:\DW_log.ldf') GO （3）建立数据库：数据库→新建数据库 （4）建维表 ①SQL语句 USE DW -------------------------------- --1、建维表 /*1.1 订单方式*/ CREATE TABLE DIM_ORDER_METHOD (ONLINEORDERFLAG INT,DSC VARCHAR(20)) /*1.2 销售人员及销售地区*/ CREATE TABLE DIM_SALEPERSON (SALESPERSONID INT, DSC VARCHAR(20), SALETERRITORY_DSC VARCHAR(50))

dreamweaver实验报告

实验报告 课程名称网页设计 指导教师段小林 学院通信与信息工程学院 专业班级0101010 学生姓名许在魁 学号2010210338 一实验目的和要求 1.熟悉Dreamweaver操作界面，文档和本地站点的创建； 2.练习使用Dreamweaver编辑网页； 二实验原理 掌握Dreamweaver的操作环境，利用其提供的功能完成各种网页文档及本地站点的创建，

简单编辑操作; 三主要仪器设备 Dreamweaver软件; 四实验内容与步骤 1.站点设置 1）执行“站点＼管理站点”命令，在弹出的“管理站点”对话框中单击“新建”按钮，在弹出的快捷菜单中选择“站点”命令。 2）在“站点名称”文本框中输入站点名称，在“默认文件夹”文本框中选择所创建的站点文件夹。在“默认图象文件夹”文本框中选择存放图象的文件夹，完成后单击“确定”按钮，返回“管理站点”对话框。 4）在“管理站点”对话框中单击“完成”按钮，站点创建完毕。

2.页面图像设置 1) 在“页面属性”对话框中设置页面的背景图像。 2) 在页面文档中单击,经过鼠标插入图像。 3.表格制作 1) 在文档中，单击表格“”按钮，在对话框中将“单元格间距”设置为“1”。

2) 选中插入的表格，将“背景颜色”设置为“黑色”（#0000000）。 3) 在表格中选中所有的单元格，在“属性”面版中将“背景颜色”设置为“白色”（#ffffff）。 4) 设置完毕，保存页面，按下“f12”键预览。 4.创建锚点链接 1)在页面中插入1行4列的表格，并在各单元格中输入导航文字。 2) 分别选中各单元格的文字，单击“”按钮，在弹出的“超级链接”对话框上的“链接”文本框

数据库和数据仓库的区别

简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。 单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。 显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、

数据仓库与数据挖掘实验指导书王浩畅资料

数据仓库与数据挖掘
实 验 指 导 书
东北石油大学计算机与信息技术系 王浩畅

实验一 Weka 实验环境初探
一、实验名称: Weka 实验环境初探
二、实验目的： 通过一个已有的数据集，在 weka 环境下，测试常用数据挖掘算法，熟悉 Weka
环境。 三、实验要求
1. 熟悉 weka 的应用环境。 2. 了解数据挖掘常用算法。 3. 在 weka 环境下，测试常用数据挖掘算法。 四、实验平台 新西兰怀卡托大学研制的 Weka 系统 五、实验数据 Weka 安装目录下 data 文件夹中的数据集 weather.nominal.arff，weather.arff
六、实验方法和步骤 1、首先，选择数据集 weather.nominal.arff，操作步骤为点击 Explorer，进入主界 面，点击左上角的“Open file...”按钮，选择数据集 weather.nominal.arff 文件， 该文件中存储着表格中的数据，点击区域 2 中的“Edit”可以看到相应的数据：

选择上端的 Associate 选项页，即数据挖掘中的关联规则挖掘选项，此处要 做的是从上述数据集中寻找关联规则。点击后进入如下界面：
2、现在打开 weather.arff，数据集中的类别换成数字。

选择上端的 Associate 选项页，但是在 Associate 选项卡中 Start 按钮为灰色的， 也就是说这个时候无法使用 Apriori 算法进行规则的挖掘，原因在于 Apriori 算法 不能应用于连续型的数值类型。所以现在需要对数值进行离散化，就是类似于将 20-30℃划分为“热”，0-10℃定义为“冷”，这样经过对数值型属性的离散化， 就可以应用 Apriori 算法了。Weka 提供了良好的数据预处理方法。第一步：选 择要预处理的属性 temperrature

网页制作实验报告

网页制作实验报告 页制作实验报告 实验一：站点设置 一、实验目的及要求 本实例是经过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一具新站点。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域，同时接入国际互联。 2、安装windows xp操作系统；建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装页三剑客（dreamweaver mx；flash mx；fireworks mx）等页设计软件； 三、实验原理 经过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一具新站点。 四、实验办法与步骤 1）执行“站点＼治理站点”命令，在弹出的“治理站点”对话框中单击“新建”按钮，在弹出的快捷菜单中挑选“站点”命令。 2）在弹出的“站点定义为”对话框中单击“高级”选项卡。 3）在“站点名称”文本框中输入站点名称，在“默认文件夹”文本框中挑选所创建的站点文件夹。在“默认图象文件夹”文本框中挑选存放图象的文件夹，完成后单击“确定”按钮，返回“治理站点”对话框。 4）在“治理站点”对话框中单击“完成”按钮，站点创建完毕。 五、实验结果 六、讨论与结论 实验开始之前要先建立一具根文件夹，在实验的过程中把站点存在自己建的文件夹里，如此才干使实验条理化，别至于在实验后寻别到自己的站点。在实验过程中会浮现一些选项，计算机普通会有默认的挑选，最后别要去更改，假如要更改要先充分了解清晰该选项的含义，以及它会造成的效果，否则会使实验的结果失真。实验前先熟悉好操作软件是做好该实验的关键。 实验二：页面图像设置 一、实验目的及要求： 本实例的目的是设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域，同时接入国际互联。 2、安装windows xp操作系统；建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装页三剑客（dreamweaver mx；flash mx；fireworks mx）等页设计软件； 4、安装acdsee、photoshop等图形处理与制作软件； 5、其他一些动画与图形处理或制作软件。 三、实验原理 设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 四、实验办法与步骤 1) 在“页面属性”对话框中设置页面的背景图像。 2) 在页面文档中单击“”插入鼠标经过图像。 五、实验结果

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。

数据库原理实验报告(1)实验一 SQL Server 2005常用服务与实用工具实验

南京晓庄学院 《数据库原理与应用》课程实验报告 实验一 SQL Server 2005常用服务与实用工具实验 所在院(系):数学与信息技术学院 班级： 学号： 姓名：

１.实验目的 (1)了解Microsoft 关系数据库管理系统SQL Server的发展历史及其特性。 (2)了解SQL Server 2005的主要组件、常用服务和系统配置。 (3)掌握Microsoft SQL Server Management Studio 图形环境的基本操作方法。了解使用 “SQL Server 2005 联机从书”获取帮助信息的方法；了解“查询编辑器”的使用方法； 了解模板的使用方法。 2.实验要求 (1)收集整理Microsoft关系数据库管理系统SQL Server的相关资料，总结其发展历史及 SQL Server 2005主要版本类别和主要功能特性。 (2)使用SQL Server配置管理器查看和管理SQL Server 2005服务。 (3)使用Microsoft SQL Server Management Studio连接数据库；使用SQL Server帮助系 统获得所感兴趣的相关产品主题/技术文档。 (4)使用Microsoft SQL Server Management Studio“查询编辑器”编辑并执行Transact-SQL 查询语句。 (5)查看Microsoft SQL Server 2005模板，了解模板的使用方法。 (6)按要求完成实验报告。 3.实验步骤、结果和总结实验步骤/结果 (1) 简要总结SQL Server系统发展历史及SQL Server 2005主要版本类别与主要功能特性。SQL Server系统发展历史 1988 SQL Server 由微软与Sybase共同开发，运行于OS/2平台。 · 1993 SQL Server 4.2桌面数据库系统，功能较少。与Windows集成并提供了易于使用界面。 · 1994 Microsoft与Sybase在数据库开发方面的合作中止。 · 1995 SQL Server 6.05 重写了核心数据库系统。提供低价小型商业应用数据库方案。 · 1996 SQL Server 6.5 · 1998 SQL Server 7.0 重写了核心数据库系统，提供中小型商业应用数据库方案，包含了初始的Web支持。SQL Server从这一版本起得到了广泛应用。· 2000 SQL Server 2000 企业级数据库系统，其包含了三个组件(DB, OLAP, English Query)。丰富前端工具，完善开发工具，以及对XML的支持等，促进了该版本的推广和应用。 · 2005 SQL Server 2005 最新版本，历时5年的重大变革。 · 2007 SQL Server 2008（Katmi）即将发布。 · 2008 SQL Server 2008 发布。 -SQL Server 2005主要版本类别及功能特性 SQL Server 2005 Enterprise Edition（32 位和 64 位） Enterprise Edition 是最全面的 SQL Server 版本，是超大型企业的理想选择，能够满足最复杂的要求。 注：没有任何限制，包含所有功能和特性。

数据仓库与数据挖掘实验报告

数据仓库与数据挖掘 实验报告 姓名：岩羊先生 班级：数技2011 学号：XXXXXX 实验日期：2013年11月14日

目录 实验 ........................................................................................................................ 错误!未定义书签。 【实验目的】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能和操作特点; ................................................................................................................ 错误!未定义书签。 2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各选项面板和 操作方法; .............................................................................................. 错误!未定义书签。 3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工作流程。错误! 未定义书签。 【实验内容】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1.打开SQLserver manager studio软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能; (4) 2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构，新建立数据库并导 出； (4) 3.打开VisualStudio2008，导入已有数据库、或新建数据文件，设计一个“图书 销售分析”的多维数据集模型。并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。 (4) 【实验环境】....................................................................................... 错误!未定义书签。 【实验步骤】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1.打开SQL Server manager studio； (5) 2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF并且做出

数据仓库

哈尔滨工业大学华德应用技术学院实验报告 课程名称：数据仓库与数据挖掘 系别：计算机应用技术系 专业：软件工程 学号：1099111130 姓名：陈天任 学期：2012春季学期 实验成绩：

实验项目列表 序号实验名称成绩1SQL Server Integration Services 2SQL Server Analysis Services 3SQL Server Reporting Services 4 5 6 7 8 9 10 11 12 指导教师签字：

实验名称：实验一SQL Server Integration Services 实验时间:2012.4.17实验地点:S201 实验目的：熟悉数据仓库的ETL操作,熟悉SQL Server2005中SSIS的使用；熟练掌握平面文件、excel文件和sql server三者之间的数据转换； 实验步骤：启动SSMS,在sql server2005中新建一个数据库命名为dw。在dw数据库上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中，选择“任务→导入数据”,设置表名字T2、选择文件源类型excel、选择文件地址、选择导入的数据库dw、设置字段名、设置字段类型。所有的设置完成点击“完成”.打开数据库，查看表，刷新，导入完成。 在Microsoft SQL Server2005中启动SQL Server Business Intelligence Development Studio，在文件菜单中选择“新建→项目”，在弹出的新建项目对话框中选择，填好名称和位置后，点击确定。（1）在Microsoft SQL Server2005的dw数据库中，新建user表，结构如下一图：新建系别表，结构如下二图： （2）控制流中添加数据流任务，数据流中添加 ，，。 （3）设置平面文件源，源文件text1,设置OLE DB，第四列“系别编号”参照新建的系别表中的“编号”，将test1中的前三列及系别表中的系别列导入到dw数据库中的user表中，建立三者的关系，点击文件点启动，等三个控件都变成绿色代表导入成功。 3.将AdventureWorks数据Production.TransactionHistoryArchive表里

数据仓库实验报告

数据仓库与数据挖掘上机实验报告 实验目的：学习Analysis Services的操作 实验内容： 浏览SQL Server 2000 Analysis Services 随机教程；规划需求分析；仓库设计；建立分析数据库，设置数据源;建立多维数据库（Cube）；设置多维数据库的数据存储方式及访问权限实验分析： 下面进行实验，建立多维数据库（使用Northwind数据库），先用数据清洗转换，将需要的表从源库转换到新数据库，为数据仓库提供需要的数据，要形成的维表有Products,Category,Employees,Dates,Facts(事实表)，在实验二中Products和Category将组成雪花架构的维表。 实验过程：建立多维数据库 内容：建立多维数据库(cube)，要建立事实表Facts和维表Products，Categories，Employees，Dates，设置多维数据库的数据存储方式 目的：学会建立事实表，度量，时间维度，雪花表，使用数据存储方式 步骤： 1) 设置数据源，建立myNorthwind数据库。 2) 建立多维数据集的事实表，使用Analysis Server的向导。此时显示刚才选中的myNorthwind数据集，还有一个系统自带的FoodMart数据集。向导提示选择事实数据表，在这里我们选好了Facts表作为事实表。

*在下一步用了定义度量值的数据中选择TotalPrice,UnitPrice,Quantity,Discount作为度量，度量值的选择与决策者关心的项目有关。在这里假设决策者关心的是价格对销量产生的影响，从这些数据中可以得出进一步的经营方针。 3）定义好事实表后，我们要建立cube的维度表 ①选择维度的创建方式，维度表的结构有星型架构，雪花架构等等，在本实验中，只用到前两个架构，因为本实验中根本没必要用到其他的结构。而雪花架构的运用也只是用于学习和研究，在实际中，如此简单的数据仓库结构也不需要雪花架构，因为它会降低系统的性能。

网页制作实验报告格式

网页制作实验报告格式 实验一：站点设置 一、实验目的及要求 本实例是通过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一个新站点。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域网，并且接入国际互联网。 2、安装windows xp操作系统;建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装网页三剑客(dreamweaver mx;flash mx;fireworks mx)等网页设计软件; 三、实验原理 通过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一个新站点。 四、实验方法与步骤 1)执行“站点管理站点”命令，在弹出的“管理站点”

对话框中单击“新建”按钮，在弹出的快捷菜单中选择“站点”命令。 2)在弹出的“站点定义为”对话框中单击“高级”选项卡。 3)在“站点名称”文本框中输入站点名称，在“默认文件夹”文本框中选择所创建的站点文件夹。在“默认图象文件夹”文本框中选择存放图象的文件夹，完成后单击“确定”按钮，“管理站点”对话框。 4)在“管理站点”对话框中单击“完成”按钮，站点创建完毕。 五、实验结果 六、讨论与结论 实验开始之前要先建立一个根文件夹，在实验的过程中把站点存在自己建的文件夹里，这样才能使实验条理化，不至于在实验后找不到自己的站点。在实验过程中会出现一些选项，计算机一般会有默认的选择，最后不要去更改，如果要更改要先充分了解清楚该选项的含义，以及它会造成的效果，否则会使实验的结果失真。实验前先熟悉好操作软件是做好该实验的关键。 实验二：页面图像设置

一、实验目的及要求： 本实例的目的是设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域网，并且接入国际互联网。 2、安装windows xp操作系统;建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装网页三剑客(dreamweaver mx;flash mx;fireworks mx)等网页设计软件; 4、安装acdsee、photoshop等图形处理与制作软件; 5、其他一些动画与图形处理或制作软件。 三、实验原理 设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 四、实验方法与步骤 1) 在“页面属性”对话框中设置页面的背景图像。 2) 在页面文档中单击“”插入鼠标经过图像。 五、实验结果

数据仓库实验一

《数据仓库与数据挖掘技术》课程实验指导书 实验一:数据仓库模型设计 一、实验目的 1.掌握数据仓库需求分析方法。 2.掌握数据仓库体系统构设计方法。 3.掌握数据仓库概念模型、逻辑模型、物理模型的设计方法。 4.掌握数据仓库粒度模型设计方法。 5.熟悉PowerDesigner工具的应用。 二、实验题目 某大型连锁超市的业务涵盖了3个省范围的1000多家门市，每个门市都有较完整的日用品和食品销售部门，包括百货、杂货、冷冻食品、奶制品、肉制品和面包食品等，大约5万多种，其中大约45000种商品来自外部生产厂家，并在包装上印有条形码。每个条形码代表唯一的商品。为该超市建立一个能够提高市场竞争能力的数据仓库。 三、实验步骤 1、根据题目要求，查询相关资料进行有效的需求分析，并书写需求分析文档。 2、根据需求分析结果设计数据仓库体系统构，画出数据仓库体系结构图。 3、根据需求分析结果进行数据仓库模型设计。 1）确定主要主题域，画出主要主题域的概念模型（用ERD表示，参见书中P77图3.3）（手工设计） 2）画出星型模型。（手工设计） 3）将星型模型转成逻辑模型，给出事实表与维表。（手工设计） 4）进行物理模型设计。（手工设计） 5）进行粒度模型设计。 4、在PowerDesigner中建立星型模型并转成逻辑模型，在SQL SERVER2005中建立数据仓库数据库。（软件工具实现） 四、实验要求： 1)实验前将需求分析文档、数据仓库体系结构图、数据仓库模型设计文档 提交指导老师检阅，并与指导老师交流。 2)实验完成后，认真写出一份规范的实验报告，内容包括：实验名称、目的要求、设 计文档、实验结果分析、总结与讨论等。在报告中写出自己创新性,有独到之处的 见解，设计方案等。 3)将数据仓库数据库作好备份，以备下一个实验用。 五、实验小结

数据仓库和数据挖掘实验报告

一、上机目的及内容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 内容： 将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出购买自行车模式。请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。然后算法将使用决策树从中确定模式。下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。市场部将根据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出模型及操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 关联分析：关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。 时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。 分类：分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述，代表了这类数据的整体信息，既该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等) 创建Analysis Services 项目 1.打开Business Intelligence Development Studio。 2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。 3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。 4.在“名称”框中，将新项目命名为AdventureWorks。 5.单击“确定”。

Dreamweaver网页设计实验报告

实验报告 专业XXXXXX 班级XX 班 学号XXXXXX 姓名XXX 报告完成日期2012-12-26 指导教师XXX 评语： 成绩： 批阅教师签名：批阅时间：

一、制作时间 2012年12月18日至2012年12月26日。 二、实习内容 1、使用Dreamweaver制作网站，该网站为福建工程学院网站 2、网站不少于8个页面，主页和各模块相关页面； 3、页面中包含文字、图片； 4、使用CSS实现网页相关页面设置，要求在实现网页内能够显示文字，图片等信息； 5、使用网页浏览器进行网站测试。 三、实习环境 1、硬件环境：计算机一台； 2、软件环境：Dreamweaver cs4； 3、测试环境：IE、firework等网页浏览器。 四、网站总体设计 1、网站主题 本网页是以福建工程学院网站为主题，针对不同的年龄阶段的人给出了不同的学院的信息。 2、设计思路 首先构思了基本网页的布局，主页采取了常用的1-（1+1+1），附页采用了1-（1+1），上了多个网最后决定参照福建工程学院的官方网站进行制作，但是布局并不相同素材取自福建工程学院官方网站，部分图片取自百度，网站包括1个主页7个子页，子页包含了所有的学校状况，分别为：学校简介、现任校领导、教学机构、管理机构、校纪校训校歌、校园风光、新校区建设；采用了较难的二级菜单和 JVAV技术实现导航栏上面的图片进行4张轮播。 五、制作步骤 1.首先确定网页的主题后，从网上查看各名校的网站，并从中寻找思路开始做 网页。经过长时间的浏览，最终选择福建工程学院作为参照（网址：https://www.wendangku.net/doc/dd16402528.html,）

网页制作实验报告正式版

For the things that have been done in a certain period, the general inspection of the system is also a specific general analysis to find out the shortcomings and deficiencies 网页制作实验报告正式版

网页制作实验报告正式版 下载提示：此报告资料适用于某一时期已经做过的事情，进行一次全面系统的总检查、总评价，同时也是一次具体的总分析、总研究,找出成绩、缺点和不足，并找出可提升点和教训记录成文，为以后遇到同类事项提供借鉴的经验。文档可以直接使用，也可根据实际需要修订后使用。 一、实验目的及要求 本实例是通过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一个新站点。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域网，并且接入国际互联网。 2、安装windowsxp操作系统；建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装网页三剑客（dreamweavermx；flashmx；fireworksmx）等网页设计软件； 三、实验原理

通过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一个新站点。 四、实验方法与步骤 1）执行“站点＼管理站点”命令，在弹出的“管理站点”对话框中单击“新建”按钮，在弹出的快捷菜单中选择“站点”命令。 2）在弹出的“站点定义为”对话框中单击“高级”选项卡。 3）在“站点名称”文本框中输入站点名称，在“默认文件夹”文本框中选择所创建的站点文件夹。在“默认图象文件夹”文本框中选择存放图象的文件夹，完成后单击“确定”按钮，返回“管理站点”对话框。

BI_数据仓库基础

1 BI Business Intelligence，即商业智能，商务智能综合企业所有沉淀下来的信息，用科学的分析方法，为企业领导提供科学决策信息的过程。 BOSS业务运营支撑系 BPM企业绩效管理 BPR业务流程重整 CRM客户关系管理 CUBE立方体 DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。 DM（DataMine）数据挖掘 DSS决策支持系统 EDM企业数据模型 3 ERP Enterprise Resourse Planning企业资源规划。它是一个以管理会计为核心的信息系统，识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。 4 ETL 数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终 按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 KDD数据库中知识发现 5 KPI 企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设臵、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 LDM逻辑数据模型 6 MDD 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。 Metadata(元数据)，它是“关于数据的数据，其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。 MOLAP自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据 7 ODS（四个特点） (Oprational Data Store)操作型数据存储，是建立在数据准备区和数据仓库之间的一个部件。用来满足企业集成的、综合的操作型处理需要，操作数据存储是个可选的部件。对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储，支持一些同时关连到历史数据与实时数据分