使用SQL server 建立多维数据模型

在上一个实验数据仓库与数据挖掘 4（上），我们使用SqlServer2012 完成了ETL导入数据到数据仓库的过程。

本次实验在此基础上，完成多维数据建模。从而进行数据分析挖掘。

再次回顾一下，我们需要的多维模型为：

实验配置

OS：win7
SqlServer2012
SQL Server Data Tools(SSDT) （SqlServer附带）
SSAS（SSAS全称SQL Server Analysis Services。Analysis Services 是在决策支持和商业分析中使用的分析数据引擎，它为商业报表和客户端应用程序提供了企业级语义数据模型，比如Power BI、Excel、 Reporting Services 以及其他数据可视化工具。只要是支持Analysis Services作为数据源的BI工具，都可以访问其中的数据。

数据来源

来源于上一次实验创建的数据仓库 SDW

实验过程

第一步连接数据源

打开SSDT，创建SSAS项目，连接数据源，依然使用sa账号（不是必须的，但是我不用会不成功）

右键新建数据源

这是我之前就创建好的，若没有则点击新建，完成填写即可。例如

下一步，选择使用服务账户。

第二步定义数据源视图

数据源视图，右键，新建数据源视图，选择数据源SDW

点击左右箭头即可选中对应表格，右边为选择表格，全部选中即可。

第三步创建维表

（这里是将我们创建好的维表在这个项目中解释为维表）
在项目管理下，右键维度，新建维表。

值得注意的是，时间维表的属性需要修改

创建好的维表的维层次我们还需设定一下。有黄色三角的就是没设定好。

点击进去，编辑从属关系

最终关系为

这样回去，就没有三角错误符号了

采用类似的操作建立其它几个维表的维度

第四步创建多维数据集

在项目下方，右键多维数据集，新建多维数据集。

选择度量表（事实表）为Sales，选择度量值。

选中全部维表

设置完后右击项目名称OnRetDW（我项目又改名字了）点击部署，即可部署成功
最后应当长这样，是不是就是我们的星型模型呀~

到这里为止，我们已经完成多维模型创建了，那么我们就可以利用这个模型进行OLAP操作。

例如：
分析学历层次为“中”的总人数

点击菜单中的excel标志，我们可以看到各个时间段，各个地区的销售情况

是不是和excel的透视表很像，没错！

没有代码还是很简单的。

参考

[0] 陈志泊主编. 数据仓库与数据挖掘(第二版). 清华大学出版社,2019
[1] 陈立伟著,数据仓库与数据挖掘教程，清华大学出版社，2006
[2] 林宇编著. 数据仓库原理与实践，人民邮电出版社，2003。
[3] 彭木根著数据仓库技术与实现，电子工业出版社，2002.6。
[4] [加]韩家炜、[加]坎伯，范明等译，数据挖掘概念与技术，机械工业出版社，2005。
[5] 张云涛、龚玲著，数据挖掘原理与技术，电子工业出版社，2003。

数据仓库与数据挖掘 5相关推荐

数据仓库与数据挖掘的一些基本概念
下面内容摘自互联网并作了整理. 名词: BI(Business Intelligence):商业智能, DW(Data Warehouse):数据仓库,详见正文Q1部分. OLTP(On-Line T ...
【数据库系统工程师】6.4数据仓库和数据挖掘基础知识
目录一.思维导图二.知识点 1.数据仓库 (1)数据仓库与数据库比较 (2)数据仓库的基本特性 (3)数据仓库的数据模式 (4)数据仓库体系结构 2.数据挖掘 (1)数据挖掘分类 (2)数据挖掘常 ...
《数据仓库与数据挖掘教程》ch01绪论章节整理
数据仓库概述从传统数据库到数据仓库计算机数据处理有两种主要方式事务型处理分析型处理传统数据库与事务处理传统数据库是长期存储在计算机内的.有组织的.可共享的数据集合有严格的数学理论支持,并 ...
数据仓库与数据挖掘（全英文）期末复习
MOOC地址数据仓库与数据挖掘_北京理工大学_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)https://www.icourse163.org/course/BIT-1464031178 ...
计算机三级数据库数据仓库与数据挖掘（一）、快照方式、元数据、数据仓库中数据特征、机器学习、聚类方法、分类算法、决策支持系统、表数据的粒度级、分布式数据库、
1.在建立数据仓库的数据集成工作中,需要采用适当的策略从数据源获取变化数据.下列数据表中,一般情况下不适宜采用快照方式从业务系统获取数据的是 A.门店表.销售人员表 B.商品清单.商品类别表 C.顾客 ...
数据仓库与数据挖掘教程 || 警务数据仓库“犯罪_ETL”，“地址_ETL”和“派出所_ETL”数据流任务配置说明
本文主要是关于清华大学出版社,黄德才老师<数据仓库与数据挖掘教程>第四章中关于警务数据仓库"犯罪_ETL","地址_ETL"和"派出所_E ...
计算机三级数据库数据仓库与数据挖掘（二）、数据仓库、面向主题、不可直接修改、批量访问、数据的粒度级设计、决策支持、元数据、封锁粒度、维护策略、实时维护、延时维护、快照维护、
14.在具有数据仓库的企业数据环境中,数据仓库数据一般都具有许多特点,下列都属于其特点的是 A.面向主题.不可直接修改.批量访问 B.面向主题.可直接修改.性能要求较为宽松 C.集成的.可直接修改.批 ...
《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结
<数据仓库与数据挖掘>期末复习总结适用教材:<数据挖掘概念与技术(第3版)>,Jiawei Han,Mieheline Kamber,Jian Pei著,机械工业出版社提示 ...
《数据仓库与数据挖掘》期末复习总结（1）
<数据仓库与数据挖掘>期末复习总结(1)-(第一章引论) 第一章引论 1.OLAP 2.大数据的5V特征 3.数据挖掘 4.数据挖掘实验基本步骤 5.数据挖掘过程 6.数据的基本形式 ...
《数据仓库与数据挖掘教程》ch02数据仓库原理章节整理
数据仓库原理多数据源问题多数据源数据仓库和数据挖掘的数据通常来自多种数据库或计算机应用系统或数据文件.web页面多数据源在集成的问题数据不一致:数据的不一致性主要指数据之间的矛盾性和不相容性 ...

数据仓库与数据挖掘 5

使用SQL server 建立多维数据模型

实验配置

数据来源

实验过程

第一步连接数据源

第二步定义数据源视图

第三步创建维表

第四步创建多维数据集

参考

数据仓库与数据挖掘 5相关推荐

最新文章

热门文章

数据仓库与数据挖掘 5

使用SQL server 建立多维数据模型

实验配置

数据来源

实验过程

第一步连接数据源

第二步定义数据源视图

第三步 创建维表

第四步 创建多维数据集

参考

数据仓库与数据挖掘 5相关推荐

最新文章

热门文章

第三步创建维表

第四步创建多维数据集