.z一、實驗內容和目的目的：1．理解維〔表〕、成員、層次〔粒度〕等根本概念及其之間的關系；2．理解多維數據集創立的根本原理與流程；3．理解并掌握OLAP分析的根本過程與方法；內容：1．運用AnalysisServer工具進展維度、度量值以及多維數據集的創立〔模擬案例〕。2．使用維度瀏覽器進展多維數據的查詢、編輯操作。3．對多維數據集進展切片、切塊、旋轉、鉆取操作。二、所用儀器、材料〔設備名稱、型號、規格等〕操作系統平臺：Windows7數據庫平臺：SQLServer2008SP2三、實驗原理在數據倉庫系統中，聯機分析處理〔OLAP〕是重要的數據分析工具。OLAP的根本思想是企業的決策者應能靈活地、從多方面和多角度以多維的形式來觀察企業的狀態和了解企業的變化。OLAP是在OLTP的根底上開展起來的，OLTP是以數據庫為根底的，面對的是操作人員和低層管理人員，對根本數據的查詢和增、刪、改等進展處理。而OLAP是以數據倉庫為根底的數據分析處理。它具有在線性〔online〕和多維分析〔multi-dimensionanalysis〕的特點。OLAP超越了一般查詢和報表的功能，是建立在一般事務操作之上的另外一種邏輯步驟，因此，它的決策支持能力更強。建立OLAP的根底是多維數據模型，多維數據模型的存儲可以有多種不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的兩種主要形式，其中MOLAP〔multi-dimensionOLAP〕是基于多維數據庫的OLAP，簡稱為多維OLAP；ROLAP〔relationOLAP〕是基于關系數據庫的OLAP，簡稱關系OLAP。OLAP的目的是為決策管理人員通過一種靈活的多維數據分析手段，提供輔助決策信息。根本的多維數據分析操作包括切片、切塊、旋轉、鉆取等。隨著OLAP的深入開展，OLAP也逐漸具有了計算和智能的能力，這些能力稱為廣義OLAP操作。四、實驗方法、步驟要求：利用實驗室和指導教師提供的實驗軟件，認真完成規定的實驗內容，真實地記錄實驗中遇到的各種問題和解決的方法與過程，并根據實驗案例繪出多維數據組織模型及其OLAP操作過程。實驗完成后，應根據實驗情況寫出實驗報告。五、實驗過程原始記錄(數據、圖表、計算等)本實驗以實驗一建立的數據倉庫為根底，使用Microsoft的SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio工具，建立OLAP相關模型，并實現OLAP的一些簡單根本功能。首先翻開SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio工具，新建一個AnalysisService工程，命名為：DW新建：數據源，連接實驗一中建立的數據倉庫新建數據源視圖，選擇OLAP中要用到的所有表建立維度表和事實表之間的主外鍵關系，如下根據訂單主題建立分析維度：發貨方式、下單方式、訂單狀態、訂單價值、銷售人員、日期〔年月日/年月旬日/年季月日/年月周日〕、客戶〔年齡/性別/客戶類型/所在地區/年收入/職稱/受教育程度/婚姻狀況/擁有車輛數/子女數量〕以【訂單價值】維度為例，說明如下：選擇使用現有表，選擇訂單價值表：V_SUBTOTAL_VALUES選擇所有屬性，設置維度名稱為：訂單價值，完成添加一個層次構造，處理維度，查看效果顯示字段按字符排序，顯然不符合習慣，給維度添加一個屬性關系，做為字段排序依據，重新處理后查看效果其他各維度建立完成后效果如下(局部)：建立多維數據集，確定度量值〔修改相應度量值的顯示名稱〕，選擇已經建好的維度OLAP模型建立完成，如下為對多維數據集進展切片、切塊、旋轉、鉆取的操作例如切片【訂單價值-訂單數量】切塊【訂單價值-訂單數量-客戶受教育程度】旋轉【訂單價值-訂單數量-客戶受教育程度客戶受教育程度-訂單數量-訂單價值】鉆取【客戶所在地區：國家省市-訂單數量】六、實驗結果、分析和結論〔誤差分析與數據處理、成果總結等。其中，繪制曲線圖時必須用計算紙〕通過本次實驗，我們理解了OLAP的多維數據分析的概念，簡單實現了一個多維數據分析模型，對多維數據分析的根本操作〔切片、切塊、鉆取、旋轉〕有一個根本的認識。同時，在進展模型建立過程中，因為建立數據倉庫過程中數據導入問題，需要我們重新檢查數據倉庫的ETL過程，尋找問題并予