"《数据仓库与数据挖掘技术》实验指导书是福建工程学院的一份教学材料,旨在帮助本科或研究生理解并实践数据仓库和数据挖掘技术。文档包含了多个实验,覆盖了从创建多维数据到数据源视图的定义等多个环节。" 在数据仓库与数据挖掘领域,实验一的重点在于理解和操作Business Intelligence Development Studio(BIDS),这是一个用于构建Microsoft Analysis Services项目的重要工具。实验的目标包括熟悉BIDS环境,掌握如何在其中创建Analysis Services项目,以及定义数据源、数据源视图、维度、属性、属性关系、层次结构和多维数据集。这一部分的实验主要属于验证型,即通过实际操作来验证理论知识。 实验过程中,首先需要创建新的数据源。这涉及到选择合适的连接方式,例如在“选择如何定义连接”页上选择基于新连接,然后使用“SQL Server Native Client 10.0”作为数据提供程序。接着,需要指定服务器名称,通常为本地主机(localhost),并选择要连接的数据库,如AdventureWorksDW2008。为了安全,通常使用Windows身份验证,并测试与数据库的连接是否成功。 随后,定义数据源视图是实验的关键步骤。这涉及在解决方案资源管理器中创建新的数据源视图,它将帮助用户从数据库中选取并组织需要分析的数据。实验中,用户会逐步学习如何添加表、创建关联,以及调整数据源视图的其他属性。 这些操作对于理解数据仓库的构建至关重要,因为数据仓库是存储历史数据以供分析的系统,而数据源视图则是构建多维数据模型的基础,它抽象并简化了原始数据库的复杂性,便于数据分析。数据挖掘则是在数据仓库基础上,利用统计学和机器学习方法发现数据中的模式和规律,从而支持决策制定。 通过这样的实验,学生能够深入理解数据仓库的构建过程,掌握如何利用工具进行数据建模,以及如何为数据挖掘准备合适的数据环境。这不仅锻炼了学生的实践能力,也巩固了理论知识,为未来在实际业务场景中应用数据仓库和数据挖掘技术奠定了基础。
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