Analysis Manager OLAP实验：构建多维数据集

"本实验是关于数据仓库与数据挖掘的，具体是基于Analysis Manager进行的联机分析处理（OLAP）实验。实验内容包括创建多维数据集，涉及到了事实表、时间维度表、产品维度表和客户维度表的构建，以及度量值的选择和维度级别的定义。" 在数据仓库和数据挖掘领域，联机分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）是一种用于数据分析的技术，它允许用户快速、交互地从多个角度查看复杂数据，以便深入理解数据的内在结构和模式。在本实验中，OLAP是通过Analysis Manager工具实现的，这是一个专门用于构建多维数据集的软件。 实验的核心部分是创建多维数据集，这通常由事实表和维度表组成。事实表存储的是业务操作中的测量值或度量，如销售金额、销售成本和销售数量。在实验中，选择了"FoodMart2000"的数据集，选取了"Sales_fact_1998"作为事实表，并将"store_sales"、"store_cost"和"unit_sales"设为度量值。 维度表则提供对事实表数据的上下文，帮助解释度量的意义。实验中，构建了三个维度表：时间维度表、产品维度表和客户维度表。时间维度表允许用户按年、季度、月等时间级别分析数据；产品维度表则包括产品类、产品子类和品牌信息，提供了产品的分类层次；客户维度表则包含客户的相关信息，可能包括客户群体的划分。 创建这些维度表时，选择合适的构架模式至关重要。实验中，时间维度采用星型构架，即一个中心事实表与一个维度表相关联；产品维度采用雪花构架，这意味着存在多个相关维度表，增加了数据的复杂性但提供了更丰富的分析能力；而客户维度则再次采用了星型构架，简化了与事实表的关联。 在每个维度表的构建过程中，都包含了浏览数据、选择相关表、定义维度级别和设置共享维度等步骤，确保了数据的完整性和分析的灵活性。通过这样的实验，学习者可以深入理解OLAP的工作原理，掌握如何设计和构建适合分析的数据模型，这对于进行高效的数据挖掘和商业智能分析至关重要。