构建AdventureWorks数据仓库：SQLServer实验与OLAP模型设计

数据挖掘实验三是针对商业智能解决方案的一种实践操作，它主要使用SQLServer平台和AdventureWorks数据仓库实例。这个实验旨在通过构建数据仓库和OLAP模型来支持决策者的信息查询需求。以下是实验的主要步骤和所涉及的技术： 1. **实验目标**： 实验的核心目标是设计并构造一个AdventureWorks数据仓库，用于存储和处理业务数据，以便进行多维度分析（OLAP）和数据挖掘。这有助于决策者快速获取洞察，做出明智的业务决策。 2. **实验要求**： - 在SQLServer 2005环境下工作，利用AdventureWorks数据库作为数据源。 - 需求分析阶段，需从决策者角度出发，明确数据仓库的设计需求。 - 定义数据仓库的主题和边界，理解数据的组织和结构。 3. **逻辑模型设计**： 这个步骤涉及到设计数据仓库的逻辑架构，包括关系模式、事实表、维度表以及它们之间的联系，以支持高效的数据查询和分析。 4. **数据转换与抽取**： 数据需要从原始源（如AdventureWorks）抽取并进行预处理，可能包括清洗、整合、格式转换等，以便适应数据仓库的结构。 5. **OLAP和数据挖掘**： 创建OLAP对象（如立方体或维度模型），并构建数据挖掘模型，如分类、聚类或关联规则等，来发现数据中的隐藏模式和趋势。 6. **报表创建**： 最终成果是以报表形式呈现数据仓库的结果，用户可以通过直观的方式访问和分析数据，支持决策过程。 7. **实验平台**： 使用Win7操作系统和SQLServer Management Studio工具，通过Analysis Services项目进行开发。 8. **实验步骤**： - 使用Business Intelligence Development Studio创建一个新的AnalysisServices项目，指定项目名称为AdventureWorks。 - 附加AdventureWorks SQL Server 2005示例数据库，将其作为数据源。 实验过程中，参与者将深入理解数据仓库的构建原理，实际操作数据管理工具，提升数据分析技能，同时掌握如何将理论知识应用到实际商业场景中。完成此实验后，不仅能够构建一个功能完备的数据仓库，还能为未来在企业环境中开展数据分析和决策支持提供宝贵经验。