数据仓库与数据挖掘课程设计

《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：经济管理系

班级：信息管理与信息系统091班

姓名：

目录

一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (3)

1.任务描述 (3)

2.建立数据仓库数据库 (3)

3.设置数据源 (3)

二、销售数据OLAP分析 (3)

1.任务描述 (3)

2.设计星型架构多维数据集(Sales) (3)

3.设计存储和数据集处理 (5)

4.OLAP分析 (6)

三、人力资源数据OLAP分析 (6)

1.任务描述 (6)

2.设计父子维度的多维数据集(HR) (7)

3.修改多维数据集(HR)的结构 (7)

4.设计存储和数据集处理 (8)

5.OLAP分析 (8)

四、数据仓库及多维数据集其它操作 (8)

1.任务描述 (8)

2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限 (8)

3.查看元数据 (9)

4.创建对策 (10)

5.钻取 (11)

6.建立远程Internet 连接 (12)

五、数据仓库高级操作 (12)

1.任务描述 (12)

2.创建分区 (13)

3.创建虚拟多维数据集 (13)

4.DTS调度多维数据集处理 (14)

5.备份/还原数据仓库 (15)

六、数据挖掘 (15)

1.任务描述 (15)

2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 (15)

3.决策树挖掘结果分析 (16)

4.创建聚类挖掘模型 (17)

5.聚类挖掘结果分析 (18)

6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 (18)

7.浏览“相关性网络”视图 (19)

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ODBC数据源建立连接。

2．建立数据仓库数据库

1)右击计算机→属性→计算机名→复制“dzsw129”，开始→Microsoft SQL

Server→Analysis Servers→Analysis Manager；

2)右击Analysis Servers，“注册服务器”，粘贴服务器名“dzsw129”;

3)展开树视图的Analysis Servers下的dzsw129；

4)单击服务器名或右击选择连接，与Analysis Servers建立连接；

5)右击服务器名，然后单击“新建数据库”命令；

6)在“数据库”对话框中输入数据库名“Winnie”，单击<确定>；

7)展开刚创建的“Winnie”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.

3. 设置数据源

1)右击“Winnie”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令；

2)在“数据链接属性”对话框中，单击“提供程序”选项卡，选择“Microsoft OLE

DB Provider for ODBC Drivers”；

3)单击“连接”选项卡，选择建好的ODBC数据源“FoodMart 2000”；

4)单击<确定>按钮关闭“数据链接属性”对话框。OK！

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，Analysis Manager 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。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。

2．设计星型架构多维数据集(Sales)

下面针对FoodMart2000超市1998年的销售业务数据，建立一个多维数据集，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“winnie”，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

“FoodMart2000”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“维度向导”对话框；

2)选择创建维度的方式为“星型架构：单个维度表”；

3)单击<下一步>，选择维度表“Customer”;

4)单击<下一步>，选择维度类型为“标准维度”；

5)单击<下一步>，依次选择Country、State_Province、City和lname四个维度

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>，输入客户维名称: Customer，并设为“共享”方式，单击<完

成>，OK！

④向多维数据集添加商店维：

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“星型架构：单个维度表”；

3)单击<下一步>，选择维度表“Store”;

4)单击<下一步>，选择维度类型为“标准维度”；

5)单击<下一步>，依次选择store_country、store_state、store_city和store_name

四个维度级别；

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>，输入商店维名称: Store，并设为“共享”方式，单击<完成>，

OK！

⑤生成多维数据集：

1)回到多维数据集向导对话框，这里已到了新建的4个维度；

2)单击<下一步>，在“是否计算事实数据表行数提问时，单击<是>，开始计算。

3)计算完成后，命名多维数据集为：Sales，单击<完成>，OK！

4)关闭向导，随之启动多维数据集编辑器，其中可看到刚刚创建的多维数据

集。单击蓝色或黄色的标题栏，对表进行排列，使其符合下图所示的样子：

⑥向多维数据集Sales中添加维度：

1)选择“插入|表…”菜单命令，弹出“选择表”对话框；

2)选择“promotion”表，单击<添加>，然后单击“关闭”；

3)右击“promotion”表中的“promotion_name”列，然后选择“作为维度插入”命

令，一个名为“promotion Name”的维度就建好了，该维度为非共享的。

4)在树窗格中重命名刚插入的维度为“Promotion”。

5)关闭编辑器，保存修改。

3．设计存储和处理多维数据集

1)展开树窗格，右击“Sales”多维数据集，选择“设计存储…”菜单命令，弹出“存

储设计向导”对话框；也可在多维数据集编辑窗口中选择“工具|设计存储…”

菜单命令，打开“存储设计向导”对话框；

2)单击<下一步>，然后选择“MOLAP”作为数据存储类型；

3)单击<下一步>，设置聚合选项为“性能提升达到”，并输入“40”作为指定百

分比，以此优化能力平衡查询性能和存储空间大小。

4)单击<开始>，完成后可看到“性能与大小”图，从中可看出增加性能提升对

使用额外磁盘空间的需求。

5)单击<下一步>，选择“立即处理”，并单击<完成>，系统开始进行数据处理，

处理聚合一般要花费较长一些时间。

6)处理完成后如图：

7)然后点击<关闭>，回到Analysis Manager窗口。

8)接下来就可浏览多维数据集的数据了。

4．OLAP分析

浏览“salary”多维数据集，通过浏览数据发现，所有的customer人数为1,079,147.47人，Canada人为98,045.46人，Mexico人为430，293.59，USA人为550,808.55。其中在高收入水平中，USA的比例比较大，其次是Mexico。

三、人力资源数据OLAP分析

1．任务描述

以进行雇员工资分析。先把Employee维度创建为父子维度，然后使用该维度以及常规维度来生成HR多维数据集。父子维度的多维数据集单个维度表中相关的两列，其中一列确定维度的成员，另一列确定成员的父代。

2．设计父子维度的多维数据集(HR)

1)展开“winnie”，右击“共享维度”，选择“新建维度|向导”菜单命令，打开“新

建维度向导”对话框。

2)单击<下一步>，选择维度结构为“父子：单个维度表中相关的两列”；

3)单击<下一步>，选择维度表employee；

4)单击<下一步>，选择employee_id为成员键，选择supervisor_id为父键

列，选择full_name为成员名。

5)单击<下一步>，直到最后一步，输入维度名称: employee;

6)单击<完成>，回到维度编辑器。OK！

3．修改多维数据集(HR)的结构

1)展开“winnie”，右击“多维数据集”，选择“新建多维数据集|向导”菜单命令，

打开多维数据集向导对话框。

2)点击<下一步>，选择salary(工资)作事实数据表；

3)点击<下一步>，选择salary_paid、vacation_used为度量值列；

4)点击<下一步>，选择Employee(雇员)、Store(商店)、Time(时间)作维度；

5)点击<下一步>，在提示是否计算事实数据表行数时选“是”。最后输入人

力资源多维数据集的名称NR，点击<完成>，OK！

6)回到编辑器窗口，手工建立time_by_day表到salary表的联接，再建立

store表到employee表中的联接，删除多余的联接。最后如下图所示。

4．设计存储和数据集处理

1)展开树窗格，右击“HR”多维数据集，选择“设计存储…”菜单命令，弹出“存

储设计向导”对话框；也可在多维数据集编辑窗口中选择“工具|设计存储…”

菜单命令，打开“存储设计向导”对话框；

2)单击<下一步>，然后选择“MOLAP”作为数据存储类型；

3)单击<下一步>，设置聚合选项为“性能提升达到”，并输入“40”作为指定百

分比，以此优化能力平衡查询性能和存储空间大小。

4)单击<开始>，完成后可看到“性能与大小”图，从中可看出增加性能提升对

使用额外磁盘空间的需求。

5)单击<下一步>，选择“立即处理”，并单击<完成>，系统开始进行数据处理，

处理聚合一般要花费较长一些时间。

6)处理完成后点击<关闭>，回到Analysis Manager窗口。

5．OLAP分析

浏览“HR”多维数据集，通过浏览数据发现，所有部门的人员一共为616人，其中Store Temporary Check部门中的人数最多，占143人，其次是Store Temporary Store部门，占140人。最少的为HQ Human Resources部门，只有一个人，其次是HQ Information System部门和HQ Marketing部门，都有3个人。在雇佣薪水

中，总工资为39431.67美元。其中HQ General Management部门薪水最高，平均每人465美元，而最低的为Store Temporary Check部门，平均每人的薪水为40.由此说明，人数最多部门，都是底层收入水平。底层收入的人为多数。

四、数据仓库及多维数据集其它操作

1．任务描述

多维数据集角色用于定义可以访问和查询多维数据集的用户或组，指出其可以访问的对象，以及对这些对象的访问类型。

角色是保护多维数据集内对象和数据安全的主要方法，可以在多维数据集的不同粒度级别上设置安全性。要定义安全性必须先创建角色，然后向这些角色授予权限。我们要创建Sales和HR角色分别用于访问多维数据集Sales和HR。Management角色用于管理整个数据仓库。

2．设置数据仓库及多维数据集角色及权限

创建多维数据集角色：

1)展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，并选择“管理角色”命

令，打开“多维数据集角色管理器”；

2)目前还没角色显示在角色列表中。点击<新建…>，打开新建角色对话框，

并输入角色名：Marketing，表示市场部；

3)在“成员资格”选项卡中单击<添加>按钮，接着在“添加用户和组”对话框

中，添加该角色的网络用户名（如：AdminIstrator），单击<确定>回到新建对话框框框；

4)其它选项可暂不设定，直接点<确定>，回到角色管理器窗口，角色

Marketing就已在列表中了。在这里可以看到各个角色的权限，也可修改

它们的权限。

5)<关闭>角色管理器。然后用同样的方法创建多维数据集HR的角色HR。创建数据库角色：

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支

持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构

数据仓库的构建和ETL专业课程设计样本

数据仓库的构建和ETL专业课程设计

Northwind数据仓库的构建和ETL 课程设计与实验报告

课程设计与实验教学目的与基本要求 数据仓库与知识工程课程设计与实验是学习数据仓库与知识工程的重要环节，通过课程设计与实验，可以使学生全面地了解和掌握数据仓库与知识工程课程的基本概念、原理及应用技术，使学生系统科学地受到分析问题和解决问题的训练，提高运用理论知识解决实际问题的能力。 使学生在后继课的学习中，能够利用数据仓库与数据挖掘技术及实践经验，解决相应的实际问题，并能在今后的学习和工作中，结合自己的专业知识，开发相应的数据仓库与数据挖掘应用程序。培养学生将已掌握的理论与实践开发相结合的能力，以及在应用方面的思维能力和实践动手能力。 课程设计与实验一数据仓库的构建和ETL （一）目的 1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系； 2．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 3．掌握ETL实现的基本方法及其相关工具的使用。

（二）内容 1. 以SQL Server为系统平台，设计、建立创建数据仓库NorthwindDW（根据课程设计内容）。 2. 将业务数据库Northwind的数据经过ETL导入（或加载）到数据仓库NorthwindDW。 3. 将数据仓库NorthwindDW事实表的前100个记录导出到Excel中。 （三）数据仓库设计要求 Northwind数据库存储了一个贸易公司的订单数据、产品数据、顾客数据、员工数据、供货商数据等，假设贸易公司的经营者迫切的需要准确地把握贸易公司经营情况，跟踪市场趋势，更加合理地制定商品采购、营销和奖励政策。具体的分析需求是： ●分析某商品在某地区的销售情况 ●分析某商品在某季度的销售情况 ●分析某年销售多少金额的产品给顾客 ●分析某员工的销售业绩 任务：确定主题域、确定系统（或主题）的边界。设计数据模型（星型模型）的事实表和维表。

数据挖掘聚类算法课程设计报告

数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集

大数据仓库与大数据挖掘技术复习资料

数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（ C ） A．数据、模型、技术 B．算法、技术、领域知识 C．数据、建模能力、算法与技术 D．建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据是指: ( D ) A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息； B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息； C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息； D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。 3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A) A．OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高 B．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样 C．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员 D．OLTP以应用为核心，是应用驱动的 4．将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( C ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( D ) A.变量代换 B.离散化 C. 聚集 D. 估计遗漏值 6.在ID3 算法中信息增益是指（ D ） A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大 7.以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A ) A. C4.5 B. KNN C. Bayes D. ANN 8.以下哪项关于决策树的说法是错误的（ C ） A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B．子树可能在决策树中重复多次 C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D．寻找最佳决策树是NP完全问题 9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是（ A ）

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

数据仓库与数据挖掘课程设计报告书

目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)

1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。

大数据仓库建设方案设计

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

数据仓库与数据挖掘-教学大纲

《数据仓库与数据挖掘》教学大纲 一、课程概况 课程名称：数据仓库与数据挖掘 英文名称：Data warehousing and data mining 课程性质：选修 课程学时：32 课程学分：2 授课对象：信息类的大学本科高年级学生 开课时间：三年级下学期 讲课方式：课堂+实验 主讲老师： 二、教学目的 本课程把数据视为基础资源，根据软件工程的思想，总结了数据利用的历程，讲述了数据仓库的基础知识和工具，研究了数据挖掘的任务及其挑战，给出了经典的数据挖掘算法，介绍了数据挖掘的产品，剖析了税务数据挖掘的案例，探索了大数据的管理和应用问题。 三、教学任务 完成《数据仓库与数据挖掘》教材内容，及教学计划中的互动实践内容，另有学生自主选题的大作业、选作的论文报告。32学时：课堂24、实验2、课外2、研讨4学时。 四、教学内容的结构 课程由9个教学单元组成，对应于《数据仓库与数据挖掘》的内容。 第1章数据仓库和数据挖掘概述 1.1概述1 1.2数据中心4 1.2.1关系型数据中心 1.2.2非关系型数据中心

1.2.3混合型数据中心（大数据平台）1.3混合型数据中心参考架构 第2章数据 2.1数据的概念 2.2数据的内容 2.2.1实时数据与历史数据 2.2.2时态数据与事务数据 2.2.3图形数据与图像数据 2.2.4主题数据与全部数据 2.2.5空间数据 2.2.6序列数据和数据流 2.2.7元数据与数据字典 2.3数据属性及数据集 2.4数据特征的统计描述22 2.4.1集中趋势22 2.4.2离散程度23 2.4.3数据的分布形状25 2.5数据的可视化26 2.6数据相似与相异性的度量29 2.7数据质量32 2.8数据预处理32 2.8.1被污染的数据33 2.8.2数据清理35 2.8.3数据集成36 2.8.4数据变换37 2.8.5数据规约38 第3章数据仓库与数据ETL基础39 3.1从数据库到数据仓库39 3.2数据仓库的结构39 3.2.1两层体系结构41 3.2.2三层体系结构41 3.2.3组成元素42 3.3数据仓库的数据模型43 3.3.1概念模型43 3.3.2逻辑模型43 3.3.3物理模型46 3.4 ETL46 3.4.1数据抽取47 3.4.2数据转换48 3.4.3数据加载49 3.5 OLAP49 3.5.1维49 3.5.2 OLAP与OLTP49 3.5.3 OLAP的基本操作50

数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路

高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，

数据仓库与数据挖掘习题

数据仓库与数据挖掘习题 1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a) 它是又一个骗局吗？ (b) 它是一种从数据库，统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗？ (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 1.2 给出一个例子，其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能？他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 1.3 假定你是Big-University的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名，地址和状态（例如，本科生或研究生），所修课程，以及他们累积的GPA（学分平均）。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么？ 1.4 数据仓库和数据库有何不同？它们有那些相似之处？ 1．5简述以下高级数据库系统和应用：面向对象数据库，空间数据库，文本数据库，多媒体数据库和WWW。 1．6 定义以下数据挖掘功能：特征化，区分，关联，分类，预测，聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活中的数据库，给出每种数据挖掘的例子。 1．7 区分和分类的差别是什么？特征化和聚类的差别是什么？分类和预测呢？对于每一对任务，它们有何相似之处？ 1．8 根据你的观察，描述一种可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但未在本章中列出。它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？ 1. 9 描述关于数据挖掘方法和用户交互问题的三个数据挖掘的挑战。 1. 10 描述关于性能问题的两个数据挖掘的挑战。 2.1 试述对于多个异种信息源的集成，为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法（构造使用数据仓库），而不愿使用查询驱动的方法（使用包装程序和集成程序）。描述一些情况，其中查询驱动方法比更新驱动方法更受欢迎。 2.2 简略比较以下概念，可以用例子解释你的观点 （a）雪花模式、事实星座、星型网查询模型 （b）数据清理、数据变换、刷新 （c）发现驱动数据立方体、多特征方、虚拟仓库 2.3 假定数据仓库包含三个维time，doctor和patient，两个度量count 和charge，其中charge 是医生对一位病人的一次诊治的收费。 （a）列举三种流行的数据仓库建模模式。 （b）使用（a）列举的模式之一，画出上面数据仓库的模式图。 （c）由基本方体[day，doctor，patient]开始，为列出2000年每位医生的收费总数，应当执行哪些OLAP操作？ （d）为得到同样的结果，写一个SQL查询。假定数据存放在关系数据库中，其模式如下：fee（day，month，year，doctor，hospital，patient，count，charge） 2.4 假定Big_University的数据仓库包含如下4个维student, course, semester和instructor，2个度量count和avg_grade。在最低的概念层（例如对于给定的学生、课程、学期和教师的组合），度量avg_grade存放学生的实际成绩。在较高的概念层，avg_grade存放给定组合的

《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告模板

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

目录 一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1) 1.任务描述 (2) 2.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 ........................................................................................................

数据仓库与数据挖掘学习心得

数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习，掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念，了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析的领域，他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据，经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年，主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下： 1、数据仓库是面向主题的； 2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库； 3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统，数据仓库至少包括3个基本的功能部分：数据获取：数据存储和管理；信息访问。 数据挖掘的定义：数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系，从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识；分类和预测；关联分析；聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面，金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息，并对它们进行高层次的分析，发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测，找出对决策有价值的信息，以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合，而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化，创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化，实现信息共享、资源整合综合利用，把银行的各项作用统一起来，优势互补统一调配各种资源，为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础，从而适应日益发展的数据技术需要，全面提高银行竞争力，为金融创新和提高市场反映能力

数据仓库与数据挖掘课程设计

数据仓库与数据挖掘课 程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。

2 数据库仓库与数据集的概念介绍 数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘课后习 题答案 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。 3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。 4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库数据仓库的特点主要有哪些 2） 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 3）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 4）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 5）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 6）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构