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1、数据仓库应用实现数据仓库应用实现 计算机计算机 王莹王莹本例采用的是SQl Server2005所提供的商业智能服务和工具，主要包括Analysis Services(分析服务)，Integration Services(集成服务),Reporting Services(集成服务)和Bussiness Intelligence Developer Studio(BIDS)。1.1.实现工具实现工具分析服务(Analysis Services)SQL Server 分析服务（SSAS）是一个用于分析数据仓库中数据的工具，它包括了OLAP和数据挖掘工具。在SQL Server 2005数据库系统中
2、，Analysis Services工具以服务器的方式为用户提供管理多维数据立方体的服务。Analysis Services可以把数据仓库中的数据组织起来，经过预先的聚集运算，加入到多维立方体中（即建立立方体），然后对复杂的分析型访问做出迅速的回答。1.1.实现工具实现工具(续续)集成服务(Integration Services)SQL Server 集成服务（SSIS）被定位成一个能生成高性能数据集成解决方案(包括数据仓库中数据的提取、转换和加载（ETL）的平台。其集成的含义主要就是指把ETL集成在一起。SSIS通过一个统一的环境向用户提供了数据转换服务（DTS）所能提供的所有功能，并且大
3、大减少了用户花在编写程序和脚本上的精力和时间。SSIS的基本功能包括：合并来自异类数据源中的数据填充数据仓库和数据集市整理数据和将数据标准化精确和模糊的查找功能将商业智能置入数据转换过程使管理功能和数据加载自动化1.1.实现工具实现工具(续续)报表服务(Reporting Services)SQL Server报表服务(SSRS)是一个完整的、基于服务器的平台，它可以建立、管理、发布传统的、基于纸张的报表或者交互的基于Web的报表。SSRS提供的主要功能有：为各类客户，跨企业提供并发访问功能为各类提供数据源支持针对个人和企业提供提供不同的数据报表分发机制生成各类形式的报表可生成多维数据报表，在
4、此基础上可以进一步完成数据分析 工作，是真正的企业级报表生成工具。1.1.实现工具实现工具(续续)Bussiness Intelligence Developer StudioBIDS是SQL Server 2005新增加的一个开发环境，主要用于商业智能解决方案的开发。BIDS将开发商业智能所涉及的各个方面（例如数据转换和抽取、基于多维数据集的联机分析、数据挖掘和生成数据报表等）都集成在了一个开发平台上，也就是说商业智能开发人员可以使用BIDS开发出完整的商业智能解决方案。BIDS是一个基于Visual Studio 2005的开发平台，与Visual Studio 2005具有相同的设计界面
5、。1.1.实现工具实现工具(续续)1.数据源概述本例以SQL Server 2005提供的AdventureWorks数据库作为商业智能解决方案的数据源。AdventureWorks数据库是SQl Server 2005的范例数据库，它是一个大型的跨国自行车制造企业应用的业务数据库，其用途是帮助企业对自行车的生产和销售进行管理。AdventureWorks数据库主要的应用方面有人力资源、产品管理、市场销售、采购和供应商管理、生产管理。AdventureWorks数据库是一个比较复杂的数据库，可以使用Microsoft SQL Server Management Studio打开这个数据库，并查
6、看其中的表格和字段。二二.数据仓库应用举例数据仓库应用举例2.需求分析AdventureWorks数据库设计的方面很多，但是我们的目标很简单，只有以下三个：需要分析不同类别的产品通过直销在不同地区、不同时间段内销售的业绩。生成分析结果的报表。分析影响客户所有车的数量的因素。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）通过目标可以发现分析销售业绩基于的维度有三个：产品、客户和时间，事实数据则为反映销售业绩的订单。对于产品我们关心的是产品的名称和分类，由于产品和产品类别之间有一对多的关系，因此可以将这个维度设计为雪花模型。对于客户，我们主要需要关心客户的姓名、年龄、性别、婚姻状态、孩子的状况
7、、是否拥有房产、拥有汽车的数量，所在的地区、国家、省和城市等信息。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）对于时间，我们只关心年、季度和月份，这些在数据库中不是显式存在的，但是可以从订单上的OrderDate字段中计算出来。对于事实数据，我们只会关心订单中产品的价格、折扣、数量和总价的情况。可以得到如下需求分析模型：二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）分析模型的事实表、维度表关系二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）3.数据转换和抽取（建立数据仓库）(1)首先使用Microsoft SQL Server Management Studio新建一个数据库Sal
8、es_DW作为数据抽取的目标数据库，AdventureWorks作为源数据库。(2)新建Integration Services 项目Integration Sales，并在此项目中新建一个SSIS包，在此包中进行数据的抽取，整合等操作。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）(3)创建数据源。在Integration Sales项目下的数据源文件夹中添加两个新的数据源连接，一个连接源数据库AdventureWorks,一个连接目标数据库Sales_DW，数据源名称分别为Adventure Works和 Sales_DW。(4)设计SSIS包。设计包的方法是从工具箱中将需要使用的容器
9、、任务、可执行体等工具拖拽到包的SSIS设计器窗口中，再对这些对象进行设计。由于主要执行的是数据抽取工作，因此数据流任务是我们主要设置的任务。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）数据抽取中所涉及的表主要有事实表FactSales,产品信息表DimProduct，产品类别信息表DimCategory，订购时间表DimTime以及客户信息表DimCustmer。抽取事实表FactSales的数据流任务的过程1)选中SSIS设计器的【控制流】标签，将工具箱中的【数据流任务】对象拖拽到SSIS设计器中，并重命名为FactSales。2)双击【数据流任务】FactSales打开【数据流】标
10、签，将【OLE DB源】拖至SSIS设计器上。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）打开【OLE DB源编辑器】，进行【OLE DB源】对象的设置。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）在上述设计中需选中数据源Adventure Works，并选择数据访问模式为【SQL 命令】，在【SQL 命令文本】中输入进行数据抽取的SQL语句。4)完成【OLE DB源】对象设置后，从工具箱中将【SQL Server目标】对象拖至SSIS设计器上，并选中【OLE DB源】对象，将其绿色连线拖拽至新添的【SQL Server目标】对象上。打开【SQL目标编辑器】，选中数据源Sales_
11、DW，并新建表FactSales。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）【SQL目标编辑器】对话框二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）完成后的数据流任务视图如下所示：数据仓库中其他表的数据抽取设计步骤与FactSales相同，只是输入的SQl命令不同。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）Integration Sales 包的完整设计视图：二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）(5)建立OLAP和挖掘模型。1)创建OLAP多维数据集数据源和数据源视图。新建项目Sales Analysis，并添加到已有解决方案中。在此项目中新建数据源选中已在I
12、ntegration Sales项目中创建好的数据源Sales_DW。新建数据源视图，选中数据源Sales_DW，并将FactSales、DimCategory、DimCustomer、DimTime以及DimProduct选为视图【包含的对象】，命名此数据源视图为 Sales DW View。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）2)创建多维数据集新建多维数据集Sales OLAP。选中数据源视图 Sales DW View,并将FaceSales选为事实表，其他表作为维度表。由于时间维度DimTime和客户维度DimCustomer还分别具有时间层次结构和地理层次结构，因此还需
13、要为这两个维度创建层次结构，如下所示：二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）多维数据集Sales OLAP的数据视图和结构二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）3)对多维数据源部署和处理。右击【多维数据集】|Sales OLAP多维数据集，选中【处理】命令。【处理】结果：处理完毕后，分析人员就可以使用Sales OLAP对数据进行分析了。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）4)使用多维数据集进行销售业绩的分析双击Sales OLAP多维数据集，选中【浏览】标签，将Total等相应字段拖至浏览器选项页的正确位置，在【筛选表达式】劣种可以选择不同的产品类别，则
14、右下侧表格中的将出现此类别产品的销售业绩。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）所有自行车在不同地区不同时间段内销售的业绩二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）5)建立数据挖掘结构和数据挖掘模型从【现有多维数据集】新建挖掘结构Dim Customer，挖掘技术选择【Microsoft决策树】。将NumberCarsOwned作为可以预测列，其他列作为输入。右击【挖掘结构】|Dim Customer，选择【处理】命令，完成对挖掘结构的部署和处理。单击设计器上的【挖掘模型查看器】标签，在设计器上会显示挖掘结果。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）影响客户所有车
15、的数量的因素挖掘模型：二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）为了了解挖掘模型的准确度，可以单击设计器上的【挖掘准确性图标】查看挖掘结构的提升图，直线表示实际值，曲线表示预测的值，这样可以比较挖掘结构的准确度。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）(6)创建报表新建【报表服务项目】，项目名称为【Sales 报表】。本例采用报表设计器创建报表,选择已创建的多维数据集作为数据源，数据源名称为Sales DW。新建报表SalesReport.rdl,为报表新建一个数据集SalesDateSet,数据集的数据源选择前面已建好的数据源Sales DW。在报表设计器中可创建数据集查询视图以及所要生成的报表。二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）自行车对不同地区的客户在不同时间内的销售业绩(数据集查询视图)二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）自行车销售业绩报表【预览】结果二二.数据仓库应用举例（续）数据仓库应用举例（续）结束，谢谢。结束，谢谢。