多维数据组织与分析.docx

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多维数据组织与分析

多维数据组织与分析

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（2016—2017学年第二学期）

课程名称：

数据仓库与数据挖掘开课实验室：

信自楼4442017年5月4日

年级、专业、班

软件141班

学号

2014104131xx

姓名

陈*

成绩

实验项目名称

多维数据组织与分析

指导教师

贾连印

教师评语

该同学是否了解实验原理：

A.了解□B.基本了解□C.不了解□

该同学的实验能力：

A.强□B.中等□C.差□

该同学的实验是否达到要求：

A.达到□B.基本达到□C.未达到□

实验报告是否规范：

A.规范□B.基本规范□C.不规范□

实验过程是否详细记录：

A.详细□B.一般□C.没有□

教师签名：

年月日

一、上机目的

目的：

1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；

2．理解多维数据集创建的基本原理与流程；

3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；

4.学会使用基本的MDX语句

二、上机内容

1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。

2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。

3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。

4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。

注意：

可参照AnalysisServices的教程，构建多维数据集。

要求时间和站点维度采用层次结构。

利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。

实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）

请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。

1.MOLAP:

表示基于多维数据组织的OLAP实现。

使用多维数组存储数据。

特点：

将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。

2.ROLAP:

表示基于关系数据库的OLAP实现。

将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。

特点:

将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。

这种方式查询效率最低，不推荐使用。

3.切片:

在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数据。

4.切块：

在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立方体。

5.旋转：

维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

6.钻取：

改变维的层次，变换分析的粒度。

它包括向下钻取和向上钻取。

四、实验方法、步骤（或：

程序代码或操作过程）

1.多维数据集

（1）卡类型维度

（2）卡类别维度

（3）时间维度

（4）站点维度

（5）进出站

（6）多维数据集建立

2.

（1）处理多维数据集

（2）部署完成

（3）钻取

（4）旋转

（5）切片

（6）切块

五、实验过程原始记录（测试数据、图表、计算等）

1.多维数据集

2.钻取

旋转

切片

切块

六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。

其中，绘制曲线图时必须用计算纸或程序运行结果、改进、收获）

1.通过本次实验，我们理解了OLAP的多维数据分析的概念，简单实现了一个多维数据分析模型，对多维数据分析的基本操作（切片、切块、钻取、旋转）有一个基本的认识。

2.在进行模型建立过程中，因为建立数据仓库过程中数据导入问题，需要我们重新检查数据仓库的ETL过程，寻找问题并予以解决，这一过程是一个循环往复的过程，直至所有问题都得以解决，OLAP的多维数据集才能顺序建立并进行相关操作，所以在ETL过程中认真细心，尽量考虑周全，可以避免建立OLAP多维数据集时的很多问题