边-数据仓库和数据挖掘导读2.pptx

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1、实例 我们现在的身份是FoodMartCorporation 的数据库管理员。FoodMart 是一家大型的连锁店，在、墨西哥和加拿大有销售业务。通过下面建立的三个多维数据集例如，即Marketing 市场营销、HR 人力资源和ExpenseBudget 开支预算，您将建立访问数据所需的各种连接，定义多维数据集，以最为有效的方式分析数据。1、建立系统数据源连接 数据源包含访问一个对象源数据所需的信息。为什么？在开始使用AnalysisManager 之前，必须首先在ODBC数据源管理器中设置和源数据的连接。如何设置系统数据源名称DSN MicrosoftWindowsNT4.0 用户：单击“开

2、始按钮，指向“设置，单击“控制面板，然后双击“数据源(ODBC)。Windows2000 用户：单击“开始按钮，指向“设置，单击“控制面板，然后双击“管理工具，再双击“数据源(ODBC)。在“系统DSN 选项卡上单击“添加按钮。选择“MicrosoftAccess 驱动程序(*.mdb)，然后单击“完成按钮。在“数据源名框中，输入“教程，然后在“数据库下，单击“选择。在“选择数据库对话框中，浏览到“C:ProgramFilesMicrosoftAnalysisServicesSamples，然后单击“FoodMart2000.mdb。单击“确定按钮。在“ODBCMicrosoftAccess

3、安装对话框中单击“确定按钮。在“ODBC 数据源管理器对话框中单击“确定按钮。2、启动AnalysisManager AnalysisManager 是一个在Microsoft 管理控制台(MMC)上运行的管理单元程序。可以使用AnalysisManager 管理OLAP 和数据挖掘对象及数据。如何启动 Analysis Manager 单击“开始按钮，依次指向“程序、“MicrosoftSQLServer 和“AnalysisServices，然后单击“AnalysisManager。3、建立数据库和数据源 现在即可以开始使用AnalysisManager！为什么？在设计多维数据集前，需要建

4、立一个数据库结构。数据库是指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。然后需要和早期在ODBC数据源管理器中建立的数据源连接。如何建立数据库结构 在AnalysisManager 树视图中展开“AnalysisServers。单击效劳器名称，即可建立与AnalysisServers 的连接。右击效劳器名称，然后单击“新建数据库命令。在“数据库对话框中的“数据库名称框中，输入“教程，然后单击“确定按钮。在AnalysisManager 树窗格中展开效劳器，然后展开刚刚创立的“教程数据库。新的“教程数据库包含以下工程：数据源 多维数据集 共享维度 挖掘模型 数据库角色 然后

5、，建立到“教程数据源中的例如数据的连接。在AnalysisManager 中建立一个数据源，将数据库连接到在ODBC数据源管理器中建立的系统数据源名称(DSN)上。在建立多维数据集的过程中，所有的数据都将来自这个源。如何建立数据源 在AnalysisManager 树窗格中，右击“教程数据库下的“数据源文件夹，然后单击“新数据源命令。在“数据链接属性对话框中，单击“提供者选项卡，然后单击“MicrosoftOLEDBProviderforODBCDrivers。单击“连接选项卡，然后从“使用数据源名称列表中单击“教程。单击“测试连接以确保一切工作正常。在“Microsoft 数据链接对话框中应

6、出现一条消息，说明连接成功。在消息框中单击“确定按钮。单击“确定按钮关闭“数据链接属性对话框。4、建立多维数据集 多维数据集是数据的一种多维结构。多维数据集由维度和度量值的集合进行定义。为什么？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。通过创立数据多维数据集，AnalysisManager 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。管理关系数据以进行多维使用的最常用的方式是星型架构。星型架构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。市场部想要按产品和顾客分析1998 年进行的所有销售业务数据。使用存储在公司数据仓库中的数据，您就能建立多维数

7、据结构多维数据集，以便在市场分析人员查询数据库时获取快速的响应。您将在本节建立一个多维数据集，用于进行销售分析。如何翻开多维数据集向导 在AnalysisManager 树窗格中，“教程数据库下，右击“多维数据集文件夹，单击“新建多维数据集菜单，然后单击“向导命令。如何向多维数据集添加度量值 度量值是要进行分析的数据库中的量化值。常用的度量值为销售、本钱和预算数据。度量值根据多维数据集不同的维度类别进行分析。在多维数据集向导的“欢送步骤，单击“下一步按钮。在“从数据源中选择事实数据表步骤，展开“教程数据源，然后单击“sales_fact_1998。单击“浏览数据按钮可以查看“sales_fac

8、t_1998 表中的数据。数据浏览完毕后，关闭“浏览数据窗口，然后单击“下一步按钮。假设要定义多维数据集的度量值，在“事实数据表数据列下，双击“store_sales。对“store_cost 和“unit_sales 列重复此步骤，然后单击“下一步按钮。如何建立时间维度 在向导的“选择多维数据集的维度步骤，单击“新建维度命令。此操作将调用维度向导。在“欢送步骤，单击“下一步按钮。在“选择维度的创立方式步骤，选择“星型架构：单个维度表选项，然后单击“下一步按钮。在“选择维度表步骤，单击“time_by_day。查看完“time_by_day 表后，单击“下一步按钮。在“选择维度类型步骤，选择“

9、时间维度选项，然后单击“下一步按钮。接下来，将定义维度的级别。在“创立时间维度级别步骤，单击“选择时间级别，单击“年、季度、月，然后单击“下一步按钮。在“选择高级选项步骤，单击“下一步按钮。在向导的最后一步，输入“Time 作为新维度的名称。单击“完成返回到多维数据集向导。在多维数据集向导中，现在应能在“多维数据集维度列表中看到“Time 维度。如何建立产品维度 再次单击“新建维度命令。在“欢送进入维度向导步骤，单击“下一步按钮。在“选择创立维度的方式步骤，选择“雪花架构：多个相关维度表选项，然后单击“下一步按钮。在“选择维度表步骤，双击“Product 和“product_class 将它们

10、添加到“选定的表。单击“下一步按钮。在维度向导的“创立和编辑联接步骤，显示在上一步选定的两个表以及它们之间的联接。单击“下一步按钮。假设要定义维度的级别，在“可用的列下，按顺序双击“product_category、“product_subcategory 和“brand_name。双击每列后，其名称显示在“维度级别下。在选择了所有三列后，单击“下一步按钮。在“指定成员键列步骤，单击“下一步按钮。在“选择高级选项步骤，单击“下一步按钮。在向导的最后一步，在“维度名称框中，输入“Product，并保持“与其它多维数据集共享此维度复选框为选中状态。单击“完成按钮。现在应能在“多维数据集维度列表中看

11、到“Product维度。如何建立客户维度 单击“新建维度命令。在“欢送步骤，单击“下一步按钮。在“选择创立维度的方式步骤，选择“星型架构：单个维度表选项，然后单击“下一步按钮。在“选择维度表步骤，单击“Customer，然后单击“下一步按钮。在“选择维度类型步骤，单击“下一步按钮。假设要定义维度的级别，在“可用列下，按顺序双击“Country、“State_Province、“City 和“lname列。双击每一列后，其名称将显示在“维度级别下方。选择完所有四个列之后，单击“下一步按钮。在“指定成员键列步骤，单击“下一步按钮。在“选择高级选项步骤，单击“下一步按钮。在向导的最后一步，在“维度名

12、称框中，输入“Customer。保持“与其它多维数据集共享此维度复选框的选中状态。单击“完成按钮。在多维数据集向导中，现在应能在“多维数据集维度列表中看到“Customer 维度。如何生成商店维度 单击“新建维度命令。在“欢送步骤，单击“下一步按钮。在“选择创立维度的方式步骤，选择“星型架构：单个维度表选项，然后单击“下一步按钮。在“选择维度表步骤，单击“Store，然后单击“下一步按钮。假设要定义维度的级别，在“可用列下，按顺序双击“store_country、“store_state、“store_city 和“store_name 列。双击每一列之后，其名称将显示在“维度级别框下。选择了

13、所有四个列之后，单击“下一步按钮。在向导的最后一步，在“维度名称框中，输入“Store，并保持“与其它多维数据集共享此维度复选框的选中状态。单击“完成按钮。在多维数据集向导中，现在应能在“多维数据集维度列表中看到“Store 维度。如何完成多维数据集的生成 在多维数据集向导中，单击“下一步按钮。在“事实数据表行数消息给出提示时，单击“是按钮。在多维数据集向导的最后一步，将多维数据集命名为“Sales，然后单击“完成按钮。向导将关闭并随之启动多维数据集编辑器，其中包含刚刚创立的多维数据集。单击蓝色或黄色的标题栏，对表进行排列，使其符合以下图所示的样子。5、设计存储和处理多维数据集 可以设计多维数

14、据集中的数据和聚合的存储选项。在使用或浏览多维数据集中的数据之前，必须先进行处理。为什么？可以从三种存储模式中选择：多维OLAP(MOLAP)、关系OLAP(ROLAP)或混合OLAP(HOLAP)。聚合为预先计算好的汇总数据，利用这些数据可以极大地提高查询的效率和响应时间。在处理多维数据集时，将计算为多维数据集所设计的聚合，并为多维数据集装载已计算的聚合和数据。方案：设计好Sales 多维数据集的结构之后，需要选择要使用的存储模式并指定要存储的预先计算好的值的数量。完成此项操作之后，需要用数据填充多维数据集。本节中将选择MOLAP 作为存储模式，创立Sales 多维数据集的聚合设计，然后处理

15、该多维数据集。处理Sales 多维数据集时将从ODBC 源中装载数据并按照聚合设计中的定义计算汇总值。如何使用存储设计向导设计存储 在AnalysisManager 树窗格中，在“教程数据库下展开“多维数据集文件夹，右击“Sales 多维数据集，然后单击“编辑命令。在“欢送步骤中单击“下一步按钮。选择“MOLAP 作为数据存储类型，然后单击“下一步按钮。在“设置聚合选项下单击“性能提升到达。在此框中输入“40 作为指定百分比。此操作指示AnalysisServices将性能提升到40%，而不管需要多大的磁盘空间。管理员可以用此优化能力平衡查询性能需求和存储聚合数据所需磁盘空间大小。单击“启动按

16、钮。在AnalysisServices 设计聚合时，您可以查看向导右边的“性能与大小图。从中可以看出增加性能提升对使用额外磁盘空间的需求。完成设计聚合的进程之后，单击“下一步按钮。在“您希望做什么？下选择“立即处理，然后单击“完成按钮。注意：处理聚合可能会花费一些时间。在处理时可以在出现的窗口中查看多维数据集。处理完成之后将出现一那么信息，确认处理已成功完成。单击“关闭按钮返回AnalysisManager 树窗格。6、浏览多维数据集数据 可以开始浏览Sales 多维数据集中的数据了！为什么？使用多维数据集浏览器，可以用不同的方式查看数据：可以筛选出可见的维度数据量，可以深化以看到数据的细节，

17、还可以浅化以看到较为概括的数据。方案：Sales 多维数据集已经过处理，数据可用来进行分析。在本节中，将使用多维数据集浏览器对Sales 数据进行切片和切块。如何使用多维数据集浏览器查看多维数据集数据 在AnalysisManager 树窗格中，右击“Sales 多维数据集，然后单击“浏览数据命令。出现多维数据集浏览器，显示由多维数据集的一个维度和度量值组成的网格。其它四个维度显示在浏览器的上方。如何替换网格中的维度 要用另一个维度替换网格中的维度，拖动上方框中的维度，然后直接将该维度放在要与其交换的列上。确保在此过程中，指针的形状为双端箭头。使用这种拖放方法，选择“Product 维度按钮并

18、将其拖动到网格上，然后直接放在“Measures 上方。“Product 维度和“Measures 维度在多维数据集浏览器中将交换位置。注意：如果想将维度添加到网格，而不是用另一个维度进行替换，那么将该维度拖动到网格的中间。如何按时间筛选数据 单击“Time 维度旁边的箭头。展开“所有Time 和“1998节点，然后单击“Quarter1。将对网格中的数据进行筛选，使筛选出的数据为仅反映该季度情况的数字。如何深化 使用拖放方法交换“Product 和“Customer 维度。单击“Product 并将其拖到“Country 维度上。双击网格中包含“BakingGoods 的单元。多维数据集展开以包括子类别列。注意：双击已经展开的单元可以关闭子类别列。用上述方法使维度在网格上来回移动。这有助于了解如何使用AnalysisManager 将有关复杂数据关系的信息信手拈来。完成后，单击“关闭按钮关闭多维数据集浏览器。生成多维数据集之后的元数据及数据 元数据 数据演讲完毕，谢谢观看！