数据仓库与OLAP分析：多维数据集创建与查询实验

"数据仓库与数据挖掘实验二" 本次实验主要关注数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术，旨在深化对数据仓库中维表、成员、层次等基本概念的理解，以及多维数据集创建和分析的方法。实验内容涵盖了以下几个核心知识点： 1. 基本概念：维（表）、成员和层次（粒度）是数据仓库中的关键元素。维表通常代表业务环境中的类别或属性，如时间、地点和产品等；成员则是维表中的具体值，例如时间维中的“年”、“月”、“日”；层次则表示在不同级别上查看数据的能力，粒度定义了数据的详细程度，比如销售数据可以按订单详细记录，也可以按季度汇总。 2. 多维数据集创建：实验要求使用Analysis Server工具模拟创建维度、度量值和多维数据集。这个过程包括定义维度（如上述的时间、地点等），设置度量值（如销售额、数量等），并构建多维数据结构，以便于后续的分析。 3. OLAP操作：实验中涉及的OLAP操作主要包括切片、切块、旋转和钻取。切片是选择多维数据集的一个子集，比如只看某个特定地区的销售；切块是进一步细化切片，可能是某一地区某一段时间内的数据；旋转是改变数据透视表的视角，即轴的旋转；钻取则是在不同层次间切换，从总体数据深入到细节数据。 4. OLAP类型：OLAP分为两种主要形式——MOLAP和ROLAP。MOLAP依赖多维数据库，数据预计算并存储在多维结构中，提供快速查询性能；而ROLAP基于关系数据库，虽然可能牺牲一些性能，但具有更好的灵活性和扩展性。 5. 实验原理：OLAP作为数据分析工具，其核心在于提供多角度、多层次的决策支持。它从传统的OLTP（联机事务处理）中分离出来，强调在线分析和多维度的洞察力。通过多维数据模型，OLAP实现了复杂的查询和分析功能，增强了决策支持能力。 6. 实验方法：实验者需使用指定的软件平台（Windows7操作系统，SQLServer2008SP2数据库）完成实验，包括创建和操作多维数据集，使用维度浏览器查询和编辑数据，执行各种OLAP操作，并记录遇到的问题和解决方案。 7. 实验报告：实验结束后，实验者需要编写实验报告，描述实验案例中的多维数据组织模型，展示OLAP操作过程，并对实验进行总结和反思。 这个实验为学习者提供了一个实际操作OLAP工具的机会，有助于他们在理论知识和实践经验之间建立联系，提升数据仓库和数据挖掘的实践能力。