数据仓库实验二讲述.docx

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 2012 SQL Server Management Studio SQL Server Data Tools 3. 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 int Not null EnglishProductName 产品英文名 nvarchar(50) Not null Color 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 int Not null CustomerAlternateKey 客户全称 nvarchar(15) Not null GeographyKey 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 AdventureWorks SQL Server 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. AdventureWorks DW 2012 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（