"本实验指导书主要围绕数据仓库技术展开，通过使用SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence Development Studio，旨在帮助学生理解和掌握数据仓库的基本构建步骤，以及数据浏览和分析的方法。实验分为两个部分，第一部分是创建一个简单的OLAP实例，第二部分是数据预处理。"
在实验1中，创建一个简单的OLAP实例，主要涉及以下几个关键知识点：
1. SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence Development Studio的使用：这两个工具是构建数据仓库的核心组件。Management Studio用于数据库管理和维护，而Development Studio则用于开发BI解决方案，包括数据仓库的构建。
2. 数据装载：这是数据仓库构建的第一步，通常涉及从源系统中提取数据并加载到数据仓库中。实验中提到的“导入导出”功能是实现这一过程的一种方式，遇到问题时，可能需要重新注册DTS.dll来解决。
3. 建立数据仓库项目：这涉及到创建一个容器来组织数据仓库的所有组件，包括数据源、数据源视图、多维数据集等。
4. 新建数据源：数据源定义了数据仓库获取数据的位置，它可以是关系数据库、文本文件或其他数据存储。
5. 数据源视图（DSV）：DSV是数据仓库逻辑模型的表示，它提供了从数据源到数据仓库的映射，允许用户以特定的方式查看和操作数据。
6. 建立多维数据集：多维数据集是数据仓库中的核心组件，它基于星型或雪花型模式，便于进行快速查询和分析。在实验中，这一步可能包括创建维度和事实表。
7. 部署：部署数据仓库项目将所有配置和设计发布到服务器，使其可供分析工具使用。
8. 数据浏览和分析：实验中使用浏览器查看数据，展示了如何通过多维数据集进行数据分析，如查看不同贷款期限和类别的分布，以及执行下钻、上卷、切片、切块和转轴等OLAP操作，这些操作能深入理解数据并揭示隐藏的模式和趋势。
在实验2中，数据预处理是关键，主要涵盖了：
1. 数据验证：确保数据的质量和一致性，例如检查缺失值、异常值和一致性错误。
2. 数据清理：处理数据验证过程中发现的问题，如填充缺失值、修正错误数据或删除不一致记录。
3. 数据转换：将源数据转换为适合数据仓库的格式，可能包括聚合、标准化、编码等操作。
通过这两个实验，学生能够获得实际操作经验，加深对数据仓库生命周期的理解，从数据的获取、处理到分析，从而具备基础的数据仓库建设和分析能力。
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