数据仓库实验报告
四．实验总结
通过本次实验，对数据仓库中关联规则的应用以及如何发现关联规则有了简单的了解，通过使用Analysis Services服务进行关联规则模型的建立和处理，以可视化的方式查看模型结果对关联规则有了根本的了解。关联规则可以反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，其中一个事物就能通过其他事物预测到。
处理进度完成之后，单击“关闭”按钮，建模完成。
7.查看挖掘结果
再次选择“挖掘模型查看器”选项卡，由vTargetMail数据集生成的决策树。
数据库与数据仓库的区别是什么
数据库与数据仓库的区别是什么 简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。 单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。 显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。 “与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。 “不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库
Web网页设计实验报告
WEB系统开发 综合实验报告 题目红尘客栈网上订房页面 专业计算机科学与技术（信息技术及应用） 班级计信2班 学生蒋波涛 重庆交通大学 2013年
目录 一、设计目的 (3) 二、设计题目 (3) 三、结构设计 (3) 四、技术分析 (4) 五、设计过程 (7) 六、实验心得 (10) 七、实验总结 (11)
一、设计目的 在Internet飞速发展的今天，互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道，它在人们政治、经济、生活等各个方面发挥着重要的作用。因此网站建设在Internet 应用上的地位显而易见，它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分，从而倍受人们的重视。我们当代大学生更是离不开网络给我们带来的好处与便利.但是,我们成天浏览的网站网页到底是如何制作的呢?我想这一点很多同学都没有去深究过.所以,这学期我选择了”web网页设计”这门课, 本课程的设计目的是通过实践使同学们经历网页制作的全过程. 通过设计达到掌握网页设计、制作的技巧。 了解和熟悉网页设计的基础知识和实现技巧。根据题目的要求，给出网页设计方案，可以按要求，利用合适图文素材设计制作符合要求的网页设计作品。 熟练掌握Photoshop cs3、Dreamweaver cs等软件的的操作和应用。增强动手实践能力，进一步加强自身综合素质。学会和团队配合，逐渐培养做一个完整项目的能力。 二、设计题目 《红尘客栈》 三、结构设计 选定主题，确定题目之后，在做整个网站之前对网站进行需求分析。首先，做好需求调研。调研方式主要是上网查阅资料，在图书馆里翻阅相关书籍。 然后，调研结束之后对整个网站进行功能描述，并对网站进行总体规划，接着逐步细化。 我们选做的主题是个人主页，并且选定题目为“红尘客栈”，其目的是做一个简单的网站，介绍酒店概况，提供一定的资讯信息。 四、技术分析 (一)建立布局 在这次的网页设计中用到大量的布局，所以怎么样建立布局是关键。Dreamweaver cs3是大多数人设计网页的称手兵器，也是众多入门者的捷径。特别是其在布局方面的出色表现，更受青睐。大家都知道，没有表格的帮助，很难组织出一个协调合理的页面。 1.点击“ALT+F6”键，进入布局模式，插入布局表格。建立一个大概的布局。 2.使用背景图片：选中该项，按浏览可以插入一幅准备好的图片作为表格的背景，因为图片是以平铺的形式作为表格背景，所以表格大小和图片尺寸都要控制好。 （二）网页中的图像
数据仓库的建立实验一
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2014 —2015 学年第 1 学期） 课程名称：数据库仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼4442014 年12月28日 一、实验内容和目的 目的： 1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系； 2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法； 3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图） 数据库（DataBase，DB）是长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享，具有较小的冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。构成的三要素是数据结构、数据操作、约束性条件。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） PC机和Microsoft SQL Server 2008 四、实验方法、步骤
1、登录SQL Server 登录名：localhost 2、使用SQL语句构建数据库（1）还原数据库
（2）建立数据 --建立数据 USE cd CREATE DATABASE[DW]ON PRIMARY (NAME=N'DW',FILENAME=N'G:\DW.mdf') LOG ON (NAME=N'DW_log',FILENAME=N'G:\DW_log.ldf') GO （3）建立数据库：数据库→新建数据库 （4）建维表 ①SQL语句 USE DW -------------------------------- --1、建维表 /*1.1 订单方式*/ CREATE TABLE DIM_ORDER_METHOD (ONLINEORDERFLAG INT,DSC VARCHAR(20)) /*1.2 销售人员及销售地区*/ CREATE TABLE DIM_SALEPERSON (SALESPERSONID INT, DSC VARCHAR(20), SALETERRITORY_DSC VARCHAR(50))
dreamweaver实验报告
实验报告 课程名称网页设计 指导教师段小林 学院通信与信息工程学院 专业班级0101010 学生姓名许在魁 学号2010210338 一实验目的和要求 1.熟悉Dreamweaver操作界面，文档和本地站点的创建； 2.练习使用Dreamweaver编辑网页； 二实验原理 掌握Dreamweaver的操作环境，利用其提供的功能完成各种网页文档及本地站点的创建，
简单编辑操作; 三主要仪器设备 Dreamweaver软件; 四实验内容与步骤 1.站点设置 1）执行“站点＼管理站点”命令，在弹出的“管理站点”对话框中单击“新建”按钮，在弹出的快捷菜单中选择“站点”命令。 2）在“站点名称”文本框中输入站点名称，在“默认文件夹”文本框中选择所创建的站点文件夹。在“默认图象文件夹”文本框中选择存放图象的文件夹，完成后单击“确定”按钮，返回“管理站点”对话框。 4）在“管理站点”对话框中单击“完成”按钮，站点创建完毕。
2.页面图像设置 1) 在“页面属性”对话框中设置页面的背景图像。 2) 在页面文档中单击,经过鼠标插入图像。 3.表格制作 1) 在文档中，单击表格“”按钮，在对话框中将“单元格间距”设置为“1”。
2) 选中插入的表格，将“背景颜色”设置为“黑色”（#0000000）。 3) 在表格中选中所有的单元格，在“属性”面版中将“背景颜色”设置为“白色”（#ffffff）。 4) 设置完毕，保存页面，按下“f12”键预览。 4.创建锚点链接 1)在页面中插入1行4列的表格，并在各单元格中输入导航文字。 2) 分别选中各单元格的文字，单击“”按钮，在弹出的“超级链接”对话框上的“链接”文本框
数据库和数据仓库的区别
简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。 单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。 显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、
数据仓库与数据挖掘实验指导书王浩畅资料
数据仓库与数据挖掘
实 验 指 导 书
东北石油大学计算机与信息技术系 王浩畅
实验一 Weka 实验环境初探
一、实验名称: Weka 实验环境初探
二、实验目的： 通过一个已有的数据集，在 weka 环境下，测试常用数据挖掘算法，熟悉 Weka
环境。 三、实验要求
1. 熟悉 weka 的应用环境。 2. 了解数据挖掘常用算法。 3. 在 weka 环境下，测试常用数据挖掘算法。 四、实验平台 新西兰怀卡托大学研制的 Weka 系统 五、实验数据 Weka 安装目录下 data 文件夹中的数据集 weather.nominal.arff，weather.arff
六、实验方法和步骤 1、首先，选择数据集 weather.nominal.arff，操作步骤为点击 Explorer，进入主界 面，点击左上角的“Open file...”按钮，选择数据集 weather.nominal.arff 文件， 该文件中存储着表格中的数据，点击区域 2 中的“Edit”可以看到相应的数据：
选择上端的 Associate 选项页，即数据挖掘中的关联规则挖掘选项，此处要 做的是从上述数据集中寻找关联规则。点击后进入如下界面：
2、现在打开 weather.arff，数据集中的类别换成数字。
选择上端的 Associate 选项页，但是在 Associate 选项卡中 Start 按钮为灰色的， 也就是说这个时候无法使用 Apriori 算法进行规则的挖掘，原因在于 Apriori 算法 不能应用于连续型的数值类型。所以现在需要对数值进行离散化，就是类似于将 20-30℃划分为“热”，0-10℃定义为“冷”，这样经过对数值型属性的离散化， 就可以应用 Apriori 算法了。Weka 提供了良好的数据预处理方法。第一步：选 择要预处理的属性 temperrature
网页制作实验报告
网页制作实验报告 页制作实验报告 实验一：站点设置 一、实验目的及要求 本实例是经过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一具新站点。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域，同时接入国际互联。 2、安装windows xp操作系统；建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装页三剑客（dreamweaver mx；flash mx；fireworks mx）等页设计软件； 三、实验原理 经过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一具新站点。 四、实验办法与步骤 1）执行“站点＼治理站点”命令，在弹出的“治理站点”对话框中单击“新建”按钮，在弹出的快捷菜单中挑选“站点”命令。 2）在弹出的“站点定义为”对话框中单击“高级”选项卡。 3）在“站点名称”文本框中输入站点名称，在“默认文件夹”文本框中挑选所创建的站点文件夹。在“默认图象文件夹”文本框中挑选存放图象的文件夹，完成后单击“确定”按钮，返回“治理站点”对话框。 4）在“治理站点”对话框中单击“完成”按钮，站点创建完毕。 五、实验结果 六、讨论与结论 实验开始之前要先建立一具根文件夹，在实验的过程中把站点存在自己建的文件夹里，如此才干使实验条理化，别至于在实验后寻别到自己的站点。在实验过程中会浮现一些选项，计算机普通会有默认的挑选，最后别要去更改，假如要更改要先充分了解清晰该选项的含义，以及它会造成的效果，否则会使实验的结果失真。实验前先熟悉好操作软件是做好该实验的关键。 实验二：页面图像设置 一、实验目的及要求： 本实例的目的是设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域，同时接入国际互联。 2、安装windows xp操作系统；建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装页三剑客（dreamweaver mx；flash mx；fireworks mx）等页设计软件； 4、安装acdsee、photoshop等图形处理与制作软件； 5、其他一些动画与图形处理或制作软件。 三、实验原理 设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 四、实验办法与步骤 1) 在“页面属性”对话框中设置页面的背景图像。 2) 在页面文档中单击“”插入鼠标经过图像。 五、实验结果
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系
浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(D W)的区别与联系 文章背景： 相信大部分刚接触上面三个概念的同学，都多多少少会有些迷惑，现在我就给大家简单分析下这三者的关系，希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。 本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系： 1. 数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系 2. 操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系 数据库与数据仓库的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念： 数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Proces sing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP和OLAP概念补充： 数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction proc essing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。 OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作； OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。 举一个具体的例子：（转自知乎作者：陈诚），个人觉得例子描述的很清晰 举个最常见的例子，拿电商行业来说好了。 基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。 第一阶段，电商早期启动非常容易，入行门槛低。找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端+ 几台服务器+ 一个MySQL，就能开门迎客了。这好比手工作坊时期。 第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。初步进入工业化。 第三阶段，一般需要3-5 年左右的时间，随着业务指数级的增长，数据量的会陡增，公司角色也开始多了起来，开始有了CEO、CMO、CIO，大家需要面临的问题越来越复杂，越来越深入。高管们关心的问题，从最初非常粗放的：“昨天的收入是多少”、“上个月的PV、UV 是多少”，逐渐演化到非常精细化和具体的用户的集群分析，特定用户在某种使用场景中，例如“20~30岁女性用户在过去五年的第一季度化妆品类商品的购买行为与公司进行的促销活动方案之间的关系”。 这类非常具体，且能够对公司决策起到关键性作用的问题，基本很难从业务数据库从调取出来。原因在于： 1. 业务数据库中的数据结构是为了完成交易而设计的，不是为了而查询和分析的便利设 计的。 2. 业务数据库大多是读写优化的，即又要读（查看商品信息），也要写（产生订单，完 成支付）。因此对于大量数据的读（查询指标，一般是复杂的只读类型查询）是支持不足的。
数据仓库技术及实施
数据库与信息管理 电脑知识与技术 １引言 传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，数据处理可划分为两大类：操作型处理（ＯＬＴＰ）和分析型处理（统计分析）。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统利于应用的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，更无法满足数据处理多样化的要求。因此，专门为业务的统计分析建立一个数据中心，它是一个联机的系统，专门为分析统计和决策支持应用服务的，通过它可以满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。这个数据中心就叫做数据仓库。 ２数据仓库概念及发展 ２．１什么是数据仓库 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。 ２．２相关基本概念 ２．２．１元数据 元数据（ｍｅｔａｄａｔａ）：是“关于数据的数据”，相当于数据库系统 中的数据字典，指明了数据仓库中信息的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与数据仓库主题有关的各种信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如修改跟踪数据、抽取调度数据、同步捕获历史数据等。 ２．２．２ＯＬＡＰ（联机分析处理Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）数据仓库用于存储和管理面向决策主题的数据，ＯＬＡＰ对数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。ＯＬＡＰ的一个 重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形 成相互结合、相互补充的关系。ＯＬＡＰ技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据，其基本思想是：企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。对ＯＬＡＰ进行分类，按照存储方式的不同，可将 ＯＬＡＰ分成ＲＯＬＡＰ、ＭＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ；ＲＯＬＡＰ没有大小限制；现 有的关系数据库的技术可以沿用；可以通过ＳＱＬ实现详细数据与概要数据的储存；现有关系型数据库已经对ＯＬＡＰ做了很多优 化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、ＳＱｌ的ＯＬＡＰ扩展等大大提高了ＲＯＡＬＰ的速度；可以针对ＳＭＰ或ＭＰＰ的结构进行查询优化。 一般比ＭＤＤ响应 速度慢；只读、不支持有关预算的读写操作；ＳＱＬ无法完成部分计算，主要是无法完成多行的计算，无法完成维之间的计算。 ＭＯＬＡＰ性能好、 响应速度快；专为ＯＬＡＰ所设计；支持高性能的决策支持计算；复杂的跨维计算；多用户的读写操作；行级的计算。增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用；受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到ＴＢ级；需要进行预计算，可能导致数据爆炸；无法支持维的动态变化；缺乏数据模型和数据访问的标准。 ＨＯＬＡＰ综合了ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡＰ的优点。它将常用的数据存储为ＭＯＬＡＰ，不常用或临时的数据存储为ＲＯＬＡＰ，这样就兼顾 了ＲＯＬＡＰ的伸缩性和ＭＯＬＡＰ的灵活、纯粹的特点。 收稿日期：２００６－０３－２４ 作者简介：赵方（１９７９－），女，浙江杭州人，浙江树人大学助教，硕士在读，主要从事教学、科研工作，以数据库应用、信息管理为主要研究方向。 数据仓库技术及实施 赵 方 （浙江树人大学，浙江杭州３１００１５） 摘要：介绍了数据仓库的基本概念，针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析，对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。 关键词：数据仓库；联机分析处理；数据抽取；数据存储中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９－３０４４（２００６）１７－００３２－０２ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＺＨＡＯＦａｎｇ （ＺｈｅｊｉａｎｇＳｈｕｒｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ，ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔ，ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＳｔｏｒａｇｅａｎｄｈｏｗｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ；ＯＬＡＰ（Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）；ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＬｏａｄ；ＤａｔａＳｔｏｒａｇｅ ３２
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘 实验报告 姓名：岩羊先生 班级：数技2011 学号：XXXXXX 实验日期：2013年11月14日
目录 实验 ........................................................................................................................ 错误!未定义书签。 【实验目的】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能和操作特点; ................................................................................................................ 错误!未定义书签。 2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各选项面板和 操作方法; .............................................................................................. 错误!未定义书签。 3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工作流程。错误! 未定义书签。 【实验内容】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1.打开SQLserver manager studio软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能; (4) 2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构，新建立数据库并导 出； (4) 3.打开VisualStudio2008，导入已有数据库、或新建数据文件，设计一个“图书 销售分析”的多维数据集模型。并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。 (4) 【实验环境】....................................................................................... 错误!未定义书签。 【实验步骤】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1.打开SQL Server manager studio； (5) 2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF并且做出
数据仓库和数据库
数据仓库和数据库有什么区别？ 通常情况下基于业务数据库数据分析人员也能完成数据分析需求，但是为什么要建数据仓库？ 没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。 业务数据库主要是为业务操作服务的，虽然可以用于分析，但需要很多额度的调整。 一，业务数据库中存在的问题 基于业务数据库来做分析，主要有以下几个问题： 结构复杂，数据脏乱，难以理解，历史缺失，数据量大时查询缓慢。 结构复杂 业务数据库通常是根据业务操作的需要进行设计的，遵循3NF范式，尽可能减少数据冗余。这就造成表与表之间关系错综复杂。在分析业务状况时，储存业务数据的表，与储存想要分析的角度表，很可能不会直接关联，而是需要通过多层关联来达到，这为分析增加了很大的复杂度。 数据脏乱 因为业务数据库会接受大量用户的输入，如果业务系统没有做好足够的数据校验，就会产生一些错误数据，比如不合法的身份证号，或者不应存在的Null值，空字符串等。 理解困难 业务数据库中存在大量语义不明的操作代码，比如各种状态的代码，地理位置的代码等等，在不同业务中的同一名词可能还有不同的叫法。 这些情况都是为了方便业务操作和开发而出现的，但却给我们分析数据造成了很大负担。各种操作代码必须要查阅文档，如果操作代码较多，还需要了解储存它的表。同义异名的数据更是需要翻阅多份文档。 缺少历史 出于节约空间的考虑，业务数据库通常不会记录状态流变历史，这就使得某些基于流变历史的分析无法进行。比如想要分析从用户申请到最终放款整个过程中，各个环节的速度和转化率，没有流变历史就很难完成。 大规模查询缓慢 当业务数据量较大时，查询就会变得缓慢。 二，数据仓库解决方案 上面的问题，都可以通过一个建设良好的数据仓库来解决。 业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。 而数据仓库则是面向分析的，主要服务于我们分析人员。评价数据仓库做的好不好，就看我们分析师用得爽不爽。因此，数据仓库从产品设计开始，就一直是站在分析师的立场上考虑的，致力于解决使用业务数据进行分析带来的种种弊端。 数据仓库解决的问题 结构清晰，简单 数据仓库不需要遵循数据库设计范式，因此在数据模型的设计上有很大自由。 数据模型一般采用星型模型，表分为事实表和维度表两类。 其中事实表位于星星的中心，存储能描述业务状况的各种度量数据。
互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究
互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究 韩路 1.Hadoop技术简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是目前全世界最主流的大数据应用平台。以分布式文件系统（HDFS）和MapReduce为核心的Hadoop，目前已整合了其他重要组件如Hive、HBase、Spark，以及统一资源调度管理组件Yarn，形成了一个完成的Hadoop产品生态圈。 1.1.HDFS HDFS是一个分布式文件系统，可设计部署在低成本硬件上。它可以通过提供高吞吐率支持大量数据的批量处理，同时支持应用程序流式访问系统数据。 1.2.MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据机的并行运算。MapReduce可以将一个任务分发到Hadoop平台各个节点上并以一种可靠容错的方式并行处理大量数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。 1.3.Hive Hive是用于对Hadoop中文件进行数据整理、特殊查询和分析储存的工具。Hive提供了一种结构化数据的机制，支持类似传统结构化数据库中SQL元的查询语言，帮助熟悉SQL的用户查询HDFS中数据。 1.4.HBase HBase是一个分布式的、列式储存的开源数据库。HBase不同于传统关系型数据库，适合非结构化数据储存，同时可以为一个数据行定义不同的列。HBase 主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。 1.5.Spark Spark是基于内存计算的分布式计算框架。Spark提出了RDD概念，弥补了MapReduce在并行计算各个阶段无法进行有效数据共享的缺陷。同时，Spark形成了自己的生态系统：SparkSQL、SparkStreaming、MLlib，并完全兼容Hadoop 生态系统。
数据仓库实验报告
数据仓库与数据挖掘上机实验报告 实验目的：学习Analysis Services的操作 实验内容： 浏览SQL Server 2000 Analysis Services 随机教程；规划需求分析；仓库设计；建立分析数据库，设置数据源;建立多维数据库（Cube）；设置多维数据库的数据存储方式及访问权限实验分析： 下面进行实验，建立多维数据库（使用Northwind数据库），先用数据清洗转换，将需要的表从源库转换到新数据库，为数据仓库提供需要的数据，要形成的维表有Products,Category,Employees,Dates,Facts(事实表)，在实验二中Products和Category将组成雪花架构的维表。 实验过程：建立多维数据库 内容：建立多维数据库(cube)，要建立事实表Facts和维表Products，Categories，Employees，Dates，设置多维数据库的数据存储方式 目的：学会建立事实表，度量，时间维度，雪花表，使用数据存储方式 步骤： 1) 设置数据源，建立myNorthwind数据库。 2) 建立多维数据集的事实表，使用Analysis Server的向导。此时显示刚才选中的myNorthwind数据集，还有一个系统自带的FoodMart数据集。向导提示选择事实数据表，在这里我们选好了Facts表作为事实表。
*在下一步用了定义度量值的数据中选择TotalPrice,UnitPrice,Quantity,Discount作为度量，度量值的选择与决策者关心的项目有关。在这里假设决策者关心的是价格对销量产生的影响，从这些数据中可以得出进一步的经营方针。 3）定义好事实表后，我们要建立cube的维度表 ①选择维度的创建方式，维度表的结构有星型架构，雪花架构等等，在本实验中，只用到前两个架构，因为本实验中根本没必要用到其他的结构。而雪花架构的运用也只是用于学习和研究，在实际中，如此简单的数据仓库结构也不需要雪花架构，因为它会降低系统的性能。
数据仓库与数据库的区别
数据仓库与数据库的区别 数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。 数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策 面向主题：而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。 集成：对原有分散的数据库数据经过系统加工,整理得到的消除源数据中的不一致性 相对稳定：一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载、刷新 反映历史变化通过这些信息，对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析预测数据仓库建设是一个工程，是一个过程，而不是一种可以购买的产品 企业数据处理方式: 以联机事务处理形式信息，以联机分析处理形式处理信息，并利用信息进行决策；在信息应用过程中管理信息。 OLAP基本概念 从动态的多维角度分析数据，对数据进行钻取，以获得更为精确的信息 数据库设计是信息系统开发和建设中的核心技术。 信息技术基础设施的定义 ? ?可以从技术和服务两个角度来 定义信息技术基础设施 从技术角度来看，信息技术基础设 施---运营整个企业所必需的硬件 设施和软件系统的集合。
?从服务角度定义信息技术基 础设施更为恰当，信息技术基 础设施是整个企业范围内由管 理层所决定的包括人和技术能 力的服务的组合。 信息技术的普及性已经达到相当成熟的阶段 ?信息技术本身对企业来说不 可或缺；尽管能为整个行业带 来彻底的变化，但它已经不能 为单个企业提供战略性的竞争 优势；因为资源的稀缺性。?另一方面，不同企业应用信息技术 的能力差异很大 ?企业在利用信息技术改进业 务流程、创新业务、管理技巧
网页制作实验报告格式
网页制作实验报告格式 实验一：站点设置 一、实验目的及要求 本实例是通过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一个新站点。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域网，并且接入国际互联网。 2、安装windows xp操作系统;建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装网页三剑客(dreamweaver mx;flash mx;fireworks mx)等网页设计软件; 三、实验原理 通过“站点定义为”对话框中的“高级”选项卡创建一个新站点。 四、实验方法与步骤 1)执行“站点管理站点”命令，在弹出的“管理站点”
对话框中单击“新建”按钮，在弹出的快捷菜单中选择“站点”命令。 2)在弹出的“站点定义为”对话框中单击“高级”选项卡。 3)在“站点名称”文本框中输入站点名称，在“默认文件夹”文本框中选择所创建的站点文件夹。在“默认图象文件夹”文本框中选择存放图象的文件夹，完成后单击“确定”按钮，“管理站点”对话框。 4)在“管理站点”对话框中单击“完成”按钮，站点创建完毕。 五、实验结果 六、讨论与结论 实验开始之前要先建立一个根文件夹，在实验的过程中把站点存在自己建的文件夹里，这样才能使实验条理化，不至于在实验后找不到自己的站点。在实验过程中会出现一些选项，计算机一般会有默认的选择，最后不要去更改，如果要更改要先充分了解清楚该选项的含义，以及它会造成的效果，否则会使实验的结果失真。实验前先熟悉好操作软件是做好该实验的关键。 实验二：页面图像设置
一、实验目的及要求： 本实例的目的是设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 二、仪器用具 1、生均一台多媒体电脑，组建内部局域网，并且接入国际互联网。 2、安装windows xp操作系统;建立iis服务器环境，支持asp。 3、安装网页三剑客(dreamweaver mx;flash mx;fireworks mx)等网页设计软件; 4、安装acdsee、photoshop等图形处理与制作软件; 5、其他一些动画与图形处理或制作软件。 三、实验原理 设置页面的背景图像,并创建鼠标经过图像。 四、实验方法与步骤 1) 在“页面属性”对话框中设置页面的背景图像。 2) 在页面文档中单击“”插入鼠标经过图像。 五、实验结果
数据挖掘与数据仓库课程简介
数据挖掘与数据仓库课程简介 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象：计算机科学与技术专业方向选修课 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据挖掘潜在应用的重要性；掌握数据仓库和多维数据结构，OLAP（联机分析处理）的实现以及数据仓库与数据挖掘的关系；熟悉数据挖掘之前的数据预处理技术；了解定义数据挖掘任务说明的数据挖掘原语；掌握数据挖掘技术的基本算法，为将来从事数据仓库的规划和实施以及数据挖掘技术的研究工作打下一定的基础。 主要内容包括数据仓库和数据挖掘的基本知识；数据清理、数据集成和变换、数据归约以及离散化和概念分层等数据预处理技术；DMQL数据挖掘查询语言；用于挖掘特征化和比较知识的面向属性的概化技术、用于挖掘关联规则知识的基本Apriori算法和它的变形、用于挖掘分类和预测知识的判定树分类算法和贝叶斯分类算法以及基于划分的聚类分析算法等；了解先进的数据库系统中的数据挖掘方法，以及对数据挖掘和数据仓库的实际应用问题展开讨论。 参考教材： 《数据挖掘概念与技术》，机械工业出版社，JiaWei Han,Micheline Kamber著，范明等译 参考和阅读书目： 《Data Mining: Concepts and Techniques》Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000 《机器学习》，Tom Mitchell著，曾华军等译 《SQLServer2000数据挖掘技术指南》，机械工业出版社，Claude Seidman著，刘艺等译 数据挖掘与数据仓库教学大纲 一、课程概况 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象： 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据