数据仓库与数据挖掘实验指南：从建立到优化

"数据仓库与数据挖掘实验指导书是一份详细的教程，涵盖了从数据库和数据源的建立到多维数据集的设计、编辑、存储、处理、浏览，以及更复杂的维度构建、计算成员、成员属性、虚拟维度、角色管理和元数据查看等各个方面的实践操作步骤。" 在这份实验指导书中，首先讲解了如何建立数据库结构和数据源，这是构建数据仓库的基础。数据库结构的建立涉及到数据模型的设计，包括关系模型的确定、表的创建和字段的定义等。数据源的建立则涉及到数据的来源和接入方式，可以是关系型数据库、文本文件或其他数据源。 接着，指导书深入到多维数据集的构建，这是数据仓库的核心部分。通过多维数据集向导，学习者可以学习如何添加度量值，构建时间、产品、客户、商店等关键维度，以形成有意义的数据立方体。每个维度的建立都包含一系列步骤，例如定义层次结构和属性。 在编辑多维数据集部分，介绍了如何在编辑器中进行调整，以及向现有数据集添加新维度。此外，还讲解了如何设计存储策略和处理多维数据集，以优化查询性能和存储效率。 浏览多维数据集数据的章节提供了使用多维数据集浏览器的方法，包括如何查看数据、替换维度、按时间筛选以及使用“深化”功能探索数据的细节。这些技能对于理解数据仓库中的数据至关重要。 进一步，指导书还涉及到了创建具有父子关系的维度，如员工维度，以及构建HR多维数据集，这有助于处理复杂的企业组织结构。浏览维度数据、创建计算成员和成员属性、构建虚拟维度以及向数据集添加角色等功能，则提供了更高级的数据操作和权限管理。 最后，书中详细阐述了如何查看多维数据集和维度的元数据，这对于理解数据的结构和含义非常重要。同时，通过设置维度的自定义汇总、写回和其他高级属性，用户可以定制化数据处理规则，满足特定业务需求。 这份实验指导书提供了一个全面的学习路径，适合对数据仓库和数据挖掘感兴趣的初学者，以及希望提升实践技能的专业人士。通过实践这些步骤，读者能够掌握构建和操作数据仓库的关键技术，并具备处理复杂数据集的能力。