SQL Server的数据仓库创建2.ppt

第9章 数据仓库应用实例 9.1数据仓库的数据加载与钻取 9.2数据挖掘模型的设计 9.3SQL Server中的数据挖掘工具 9.4数据仓库客户端界面的设计 9.1 数据仓库的数据加载与钻取 9.1.1 数据仓库的数据加载 1.SQL Server的数据复制工具与应用 5个有关复制的向导工具：创建和管理发布、强制其它服务器订阅、请求订阅、禁用发布和分布、配置发布、订阅服务器和分发 SQL Server数据复制向导 2.创建发布向导 3.创建强制新订阅向导 3.创建强制新订阅向导 4.创建请求订阅向导 5.禁用发布或分布向导 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 9.1.2 超市数据仓库系统的数据加载 任务包的保存 任务包完成提示 任务包的浏览 9.1.3 多维数据集的更新 处理任务框架 选择处理对象 调度任务处理选项确定 任务的建立 任务工作流确定 任务工作流属性设置 DTS包的保存 任务包的调度设置 任务包的运行时间设置 9.1.4 数据仓库的钻取访问 2.数据钻取选项的确定 3.钻取数据列的选择 4.数据钻取角色的管理 5.钻取数据的选择 6.钻取结果显示 9.1.5 数据仓库的多维表达式MDX应用 MDX新查询建立 MDX查询结果显示 MDX的立方体旋转显示 9.2 数据挖掘模型的设计 9.2.2 数据挖掘模型与相关数据的准备 9.2.2 数据挖掘模型与相关数据的准备 9.2.2 数据挖掘模型与相关数据的准备 9.2.2 数据挖掘模型与相关数据的准备 2．挖掘数据的准备 9.2.3 数据挖掘模型的应用 9.3 SQL Server中的数据挖掘工具 1.数据钻取的进入 在进行数据钻取前，还需要利用与编辑命令同一菜单中的“管理角色”命令确定可以进行数据钻取的管理人员。 MDX启动顺序：开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→MDX示例应用程序。启动MDX以后将出现Connect对话框，在Server输入框中输入Analysis Services服务器名称，Provider输入框中输入MSOLAP，单击“OK”按钮后，出现示例应用程序窗口 9.2.1 数据挖掘对象的分析 数据挖掘项目组成员 超市营销策略评价主要通过门市、商品、营销策略、日期和客户五个维度。要分析的则是商品的销售量、销售额、商品的成本和商品销售的利润等度量信息。 商品销售量增长率=（实施促销策略后商品销售量/实施促销策略前商品销售量-1）×100% 商品销售额增长率=（实施促销策略后商品销售额/实施促销策略前商品销售额）×100% 商品利润增长率=（实施促销策略后商品利润/实施促销策略前商品利润）×100% 商品促销策略门市影响率=不同门市相同促销策略商品利润增长率之比 商品促销策略时间影响率=不同时间相同促销策略商品利润增长率之比等各种新的变量。 1．挖掘模型的确定 在过去的若干年中的业务趋势是什么？在业务的不同分类中有哪些最活跃的因素？不同的元素之间是否存在相关性？最感兴趣的分类存在哪些地方？不同的分类有哪些层次？ 客户分成“接收促销”、“不接收促销”两个分类。 将客户分成三个不同的聚类，它们的特征分别有哪些？销售额前10个商品聚类是什么？它们彼此之间有哪些不同之处？ 有时为了解决一些较大的业务问题，可能还需要对业务问题进行分解，将业务问题分解成多个较小的问题。如果这些问题能够使用分类、估计、关联分组、聚类、细分或预测等挖掘方法来解决。那么这一较大的问题也就可以用数据挖掘方法解决。 将客户流失问题分解成这样一些问题：①那些已经或正在流失的客户具有哪些特征？②能否建立一个预测正在流失客户的模型，预测客户流失行为的发生？③能否建立一个模型，进一步预测那些将要流失的客户会在什么时候流失？④能否建立一个模型解释这些流失客户为什么流失？对这些分解以后的问题就可以使用不同的数据挖掘方法来解决。 ①可以使用聚类方法将流失的客户分成不同的组，这就能够很好地说明那些流失客户的特征。对问题②，则可以将所有客户划分到“流失”和“不流失”两个客户类中，这就可以预测那些可能流失的客户。同时，这种分类也可以用来解释问题④。而对于问题③则可以变换一下角度来考虑，