在构建数据仓库时，如何设置数据源视图来支持OLAP分析和数据挖掘？请结合《FoodMart商务智能：构建数据仓库与OLAP分析》的内容给出详细步骤。

构建数据源视图是连接数据仓库与分析工具的重要步骤，它为OLAP分析和数据挖掘提供了必要的数据结构。在FoodMart商务智能项目中，数据源视图的设置尤为关键，因为它必须能够支撑起对销售数据的多维分析，以及后续的数据挖掘工作。以下是具体的操作步骤和建议：

参考资源链接：[FoodMart商务智能：构建数据仓库与OLAP分析](https://wenku.csdn.net/doc/77nj8pa1i5?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保已经从SQL Server Management Studio导入了数据库备份，并在Visual Studio中创建了新的项目。接着，你需要创建数据源视图，这将涉及到以下关键步骤：

1. 在Visual Studio中，连接到SQL Server Analysis Services实例。
2. 定位并选择相关的数据源，这通常是导入的数据仓库数据库。
3. 创建数据源视图（DSV），这是定义表和视图以及它们之间关系的地方。
4. 在数据源视图中，为参与OLAP分析的每个表设置逻辑主键。这有助于确保数据一致性，并可以作为后续创建维度和多维数据集的基础。
5. 确立并建立事实表与维表之间的关系。例如，在FoodMart项目中，sales_fact_1997作为事实表，需要与product、time_by_day、customer、promotion和store等维表建立关系。
6. 选择需要进行OLAP分析的度量值和维度属性。在数据源视图中设置这些元素，为创建多维数据集做准备。
7. 考虑在数据源视图中引入任何必要的计算列，这可以简化多维数据集中的复杂计算。
8. 验证数据源视图，确保所有的表和关系都正确无误，并满足分析需求。

数据源视图一旦建立并验证通过，就可以在Visual Studio中创建维度和多维数据集。维度是分析的上下文，它提供数据的描述性视图；而多维数据集则是数据仓库中用于存储分析数据的结构，它支持OLAP操作。

通过以上步骤，数据源视图就设置好了，可以支持OLAP分析以及为数据挖掘工作准备数据。了解这些细节，你将能够更有效地构建数据仓库，并在《FoodMart商务智能：构建数据仓库与OLAP分析》的帮助下，实现数据的深入分析和业务洞察。

为了更全面地掌握数据仓库和商务智能技术，建议在完成上述操作后，继续深入学习《FoodMart商务智能：构建数据仓库与OLAP分析》中关于数据挖掘的章节，以及如何利用Visual Studio和Analysis Services进行更高级的数据分析和报告制作。

参考资源链接：[FoodMart商务智能：构建数据仓库与OLAP分析](https://wenku.csdn.net/doc/77nj8pa1i5?spm=1055.2569.3001.10343)