数据仓库与数据挖掘实验报告-焦永赞.doc

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1、《数据仓库与数据挖掘》实验报告册2013-2014学年第一学期班级：T1153-8学号：20110530816姓名：焦永赞授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华实验学时：16实验组号：1信息管理系目录实验一MicrosoftSQLServerAnalysisServices的使用3实验二使用WEKA进行分类与预测15实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析22实验四数据挖掘算法的程序实现28实验一MicrosoftSQLServerAnalysisServices的使用实验类型：验证性实验学时：4实验目的：学习并掌握AnalysisService

2、s的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。实验内容：在实验之前，先通读自学SQLSERVER自带的AnalysisManager概念与教程。按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。实验步骤（写主要步骤，可以打印）：1、启动联机分析管理器：开始->程序－>MicrosoftSQLServer－>AnalysisManager。2、按照AnalysisService的自学教程完成对FoodMart

3、数据源的联机分析。3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。（1）打开管理工具中的数据源：（2）选择系统DNS（3）建立名为“………….”的数据源(4)添加，选择“MicrosoftAccess驱动程序(*.mdb)”，然后单击“完成”按钮（5）选择数据库（6）在“ODBCMicrosoftAccess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。4、在开始-设置-控制面板-管理工具-服务-MS

4、SQLServerOLAPService,启动该项服务。在AnalysisManager中，单击服务器名称，即可建立与AnalysisServers的连接；否则，在AnalysisServers上单击右键，注册服务器，在服务器名称中输入本地计算机的名字，如pc56。本地计算机的名字可右击：我的电脑，选择属性，网络标志，里面有本地计算机的名字。建立新的数据库，数据库名与数据源名相同，如T3730101张雨。在你所建立的数据库中，单击“新数据源”，和早期在ODBC数据源管理器中建立的数据源连接。（1）启动MSSQLServerOLAPServi

5、ce服务（2）注册服务器（3）建立名为“………”的新数据库（4）建立数据源5、假设你是FoodMartCorporation的数据库管理员。FoodMart是一家大型的连锁店，在美国、墨西哥和加拿大有销售业务。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。要求建立Sales多维数据集，多维数据集是由维度和事实定义的。其维度有“Time”维度、“Product”维度、“Customer”维度、“Store”维度和“Promotion”维度，事实表为sales_fact_1998，事实表中的度量为：store_sales、stor

6、e_cost、unit_sales。理解每个维度的级别。（1）“Time”维度（2）Product维度（3）“Customer”维度（4）“Store”维度（5）“Promotion”维度6、可以使用多维数据集编辑器对现有多维数据集进行更改。在使用或浏览多维数据集中的数据之前，要求设计多维数据集中的数据和聚合的存储选项。即设计好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。这里选择MOLAP作为存储模式，创建Sales多维数据集的聚合设计，然后处理该多

7、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。7、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，还可以浅化以看到较为概括的数据。这里可以使用多维数据集浏览器对Sales数据进行切片和切块操作。要求理解OLAP操作下数据的含义，从而可以分析数据。8、人力资源部想按商店来分析雇员的工资。本节将建立一个HR（人力资源）多维数据集，以进行雇员工资分析。将把Employee（雇员）维度创建为父子维度。然后使用该维度以及常规维度来生成HR多维数据集。

8、其中，事实数据表为salary（工资），维度为Employee（雇员）、Store（商店）、Time（时间）。了解如何建立父子维度。9、建立计算成员和成员属性。在Sales多维数