数据仓库与数据挖掘 5_sql server数据仓库analysis services

使用SQL server 建立多维数据模型

在上一个实验数据仓库与数据挖掘 4（上），我们使用SqlServer2012 完成了ETL导入数据到数据仓库的过程。

本次实验在此基础上，完成多维数据建模。从而进行数据分析挖掘。

再次回顾一下，我们需要的多维模型为：

实验配置

OS：win7
SqlServer2012
SQL Server Data Tools(SSDT) （SqlServer附带）
SSAS（SSAS全称SQL Server Analysis Services。Analysis Services 是在决策支持和商业分析中使用的分析数据引擎，它为商业报表和客户端应用程序提供了企业级语义数据模型，比如Power BI、Excel、 Reporting Services 以及其他数据可视化工具。只要是支持Analysis Services作为数据源的BI工具，都可以访问其中的数据。

数据来源

来源于上一次实验创建的数据仓库 SDW

实验过程

第一步连接数据源

打开SSDT，创建SSAS项目，连接数据源，依然使用sa账号（不是必须的，但是我不用会不成功）


右键新建数据源

这是我之前就创建好的，若没有则点击新建，完成填写即可。例如

下一步，选择使用服务账户。

第二步定义数据源视图

数据源视图，右键，新建数据源视图，选择数据源SDW

点击左右箭头即可选中对应表格，右边为选择表格，全部选中即可。

第三步 创建维表

（这里是将我们创建好的维表在这个项目中解释为维表）
在项目管理下，右键维度，新建维表。



值得注意的是，时间维表的属性需要修改

创建好的维表的维层次我们还需设定一下。有黄色三角的就是没设定好。

点击进去，编辑从属关系

最终关系为

这样回去，就没有三角错误符号了

采用类似的操作建立其它几个维表的维度

第四步 创建多维数据集

在项目下方，右键多维数据集，新建多维数据集。

选择度量表（事实表）为Sales，选择度量值。

选中全部维表

设置完后右击项目名称OnRetDW（我项目又改名字了）点击部署，即可部署成功
最后应当长这样，是不是就是我们的星型模型呀~

到这里为止，我们已经完成多维模型创建了，那么我们就可以利用这个模型进行OLAP操作。

例如：
分析学历层次为“中”的总人数

点击菜单中的excel标志，我们可以看到各个时间段，各个地区的销售情况

是不是和excel的透视表很像，没错！

没有代码还是很简单的。

参考

[0] 陈志泊 主编. 数据仓库与数据挖掘(第二版). 清华大学出版社,2019
[1] 陈立伟著,数据仓库与数据挖掘教程，清华大学出版社，2006
[2] 林宇编著. 数据仓库原理与实践，人民邮电出版社，2003。
[3] 彭木根著 数据仓库技术与实现，电子工业出版社，2002.6。
[4] [加]韩家炜、[加]坎伯，范明等译，数据挖掘概念与技术，机械工业出版社，2005。
[5] 张云涛、龚玲著，数据挖掘原理与技术，电子工业出版社，2003。