决策支持系统实验：数据仓库设计详解

"决策支持系统实验指导书，包含数据仓库设计实验的内容，涉及需求分析、多维表设计、数据库创建及表管理等" 在《决策支持系统》这门课程中，实验一着重于数据仓库的设计，旨在帮助学生掌握关键概念和技术。实验的主要目标包括： 1. 需求分析方法：实验要求学生理解和掌握如何进行数据仓库的需求分析，这通常是通过了解业务流程、收集关键绩效指标(KPIs)和识别数据源来完成的。需求分析文档的编写有助于整理和记录这些信息。 2. 多维表设计：多维表是数据仓库的核心组成部分，用于存储汇总数据，便于分析。设计多维表需要考虑维度和事实表，确保数据的粒度适合分析需求。 3. 数据仓库的三级模型设计：概念模型、逻辑模型和物理模型。概念模型描绘了业务领域的高层次视图，逻辑模型详细定义了数据的结构，而物理模型则关注数据库在特定数据库管理系统(DBMS)中的实现，如SQL Server。 4. SQL Server数据库管理：学生需要在SQL Server Management Studio (SSMS)中创建新的数据库，并管理其中的关系表，这涉及到表的创建、索引的建立、约束的设置以及数据的导入导出等操作。 实验的具体内容分为多个步骤： 1. 学习数据仓库的三级模型理论，并实践设计过程。 2. 设计多维表，例如入库表、出库表和库存表，这些表通常与物资、供应商等实体相关联。 3. 使用ERD（实体关系图）工具绘制概念模型，清晰地表示主题域及其相互关系。 4. 创建星型模型，这是一种常见的数据仓库建模方式，其中事实表位于中心，周围由多个维度表环绕，简化数据分析。 5. 进行物理模型设计，这涉及到选择适当的数据库存储结构和优化策略，以提高查询性能。 通过这个实验，学生不仅能够理论联系实际，加深对决策支持系统的理解，还能提升在实际环境中解决复杂问题的能力，为未来在数据分析和决策支持领域的工作打下坚实基础。