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数据仓库与数据挖掘设计并构造AdventureWorks数据仓库实例2015-2016学年第1学期学院:电子工程学院学号:姓名:2016年1月实验二 设计并构造 AdventureWorks 数据仓库实例1. 实验目的在 SQL Server 平台上,利用AdventureWorks 数据库作为商业智能解决方案的数据源,设计并构造数据仓库,建立 OLAP 和数据挖掘模型,并以输出报表的形式满足决策支持的查询需求。2. 实验环境及工具实验环境:win7 系统实验工具:Microsoft SQL Server 2012SQL Server Management StudioSQL Server Data Tools3. 实验内容3.1 需求分析AdventureWorks 数据库中有很多实体关系表,涉及到自行车制造企业的人力资源、产品管理、市场销售和采购、供应商管理及生产管理多个方面。而作为自行车的决策者,最关心的就是销售业绩的问题。而这里经过思考,主要是对这几个主题完成以下三个目标:(1)分析不同类别的产品通过网上销售在不同时间段内销售的业绩;(2) 生成分析结果的报表;(3)分析影响客户所有车的数量的因素。3.2 确定主题与边界对于该类自行车商品的公司管理层,需要关注和分析的主题主要是四个:供应商、产品、库存、和客户。其中商品主题的内容包括记录超市商品的采购情况、商品的销售情况和商品的存储情况;客户主题包括的内容可能有客户购买商品的情况;仓库主题包括仓库中商品的存储情况和仓库的管理情况等,简单的主题关系图如图 3-1 所示。图3-1 主题关系图分析销售业绩主要基于三个维度:产品、客户和时间。事实数据为销售记录。3.2.1 产品维度对于产品,起关键作用的是产品名称和分类。所以对产品实体,应该具备表3-1 中的属性。产品的各个属性存在 dbo.DimProduct表中。属性含义类型约束ProductKey确定唯一产品的主键intNot nullEnglishProductName产品英文名nvarchar(50)Not nullColor产品颜色nvarchar(15)Not null表3-1 产品维度属性表3.2.2 客户维度客户维度则主要关心姓名、年龄、性别、受教育程度、子女个数、是否拥有房产、拥有汽车数量、所在地区等信息,如表格 3-2 中所示。客户的各个属性存在 dbo.DimCustomer 和 dbo.DimGeography等表中,表之间通过主键或外键连接。属性含义类型约束CustomerKey表示唯一客户的主键intNot nullCustomerAlternateKey客户全称nvarchar(15)Not nullGeographyKey客户地理位置,外键int表3-2 客户维度属性表3.2.3时间维度对于时间维度,相关的是年、月、日、季度、半年等,与时间相关的信息存放在dbo.DimDate 表中。图3-2时间维度图3.2.4事实数据对于事实数据,只关心订单产品价格、折扣、数量和总价等情况,它的所有属性如表格 3-4 中所示。其中,单位产品价格及折扣、订单总数和订单总价等信息在dbo.FactInternetSales 表中,如下图所示。图3-3 事实数据图3.3 逻辑模型创建3.3.1 添加数据源(1)运行AdventureWorksSQLServer 2005示例数据库.msi 文 件,生成AdventureWorks_Data.mdf和AdventureWorks_Log.ldf 文件。在 Microsoft SQL Server Management Studio 工具中,右键点击对象资源管理器中的数据库节点,选择“附加”选择AdventureWorks_Data.mdf ,可看到AdventureWorks 中的表格及其内容,如图 3-2 所示。图3-4. AdventureWorks导入数据库同样的方法,附加了AdventureWorks SQL Server 2012示例数据库AdventureWorksDW2012。在后续操作中使用AdventureWorks DW 2012。图3-5. AdventureWorksDW2012导入数据库(2) 在 SQL Server Data Tools工具中,创建一个Analysis Services商业智能项目Analysis Services Tutorial,为它创建新的数据源,选择步骤(1)中的数据库。生成AdventureWorks 对应的数据源,如图 3-6 所示。新建完成后数据源下出现AdventureWorks DW 2012。图3-6. 添加数据源3.3.2 添加数据源视图右击添加数据源视图,选择AdventureWorks DW 20
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