Материал: 1222

Выбрать хранилище данных Deductor Warehous (кроссплатформенный). На следующем шаге из единственно доступного в списке типа базы данных выбрать Firebird. Задать параметры базы данных, в которой будет создана физическая и логическая структура хранилища данных.

Нажать кнопку «Создать». Если все параметры создания указаны верно, появится сообщение о его успешном создании.

С помощью Мастера импорта загрузить выборку данных в

Deductor Studio.

Указать параметры импорта текстового файла.

Указать параметры столбцов.

Выбрать способ отображения данных.

Запустить «Мастер экспорта» (на панели инструментов кнопка или пункт «Мастер экспорта» в всплывающем меню) и в списке форматов выбрать из ветки «Deductor Warehouse» Процесс или Измерение.

2.4 Лабораторная работа 4 «Определение представления источника данных и развертывание куба в проекте служб

Analysis Services»

Рекомендуемая литература: 1.

Перечень дополнительных ресурсов: 3,4.

Цель работы: рассмотреть понятие представления источника данных и развертывание куба в проекте служб Analysis Services.

Задание:

В меню «Пуск» последовательно выберите пункты «Все программы», «Microsoft SQL Server 2008», а затем выберите «Среда

SQL Server Business Intelligence Development Studio». Откроется среда разработки Microsoft Visual Studio.

В меню «Файл» Visual Studio укажите команду «Создать», затем выберите пункт «Проект».

В диалоговом окне «Новый проект» на панели «Типы проектов» выберите значение «Проекты бизнес-аналитики», а на панели «Шаблоны» укажите «Проект служб SSAS».

Измените имя проекта на Analysis Services Tutorial (при этом изменится и имя решения) и нажмите кнопку ОК.

В обозревателе решений щелкните правой кнопкой мыши элемент «Источники данных» и выберите команду «Создать источник данных».

На странице «Мастер источников данных» (рисунок 6.7) нажмите кнопку «Далее», чтобы открыть страницу «Выбор метода определения соединения».

Выбрать метод для определения соединения.

Внести имя сервера. Внести имя базы данных. Внести имя источника данных.

На странице «Мастер представления источника данных» нажать кнопку «Далее».

В группе «Источник реляционных данных» выбран источник данных «Adventure Works DW». Нажать на кнопку «Далее».

Выбрать источник данных. Выбрать таблицы и представления.

Внести имя представления источника данных.

Установить свойства связи между таблицами.

2.5 Лабораторная работа 5 «Изменение мер, атрибутов и иерархий»

Рекомендуемая литература: 1.

Перечень дополнительных ресурсов: 3,4.

Цель работы: получить навыки изменения мер, атрибутов и иерархий.

Задание:

Перейти на вкладку «Структура куба» конструктора кубов для куба Analysis Services Tutorial, раскрыть группу мер «Продажи через Интернет» на панели «Меры», нажать правой кнопкой мыши элемент Order Quantity и в контекстном меню выбрать пункт «Свойства».

Нажать на кнопку «Автоматически скрывать» окна «Свойства».

В окне «Свойства» в качестве значения свойства FormatString ввести #,#.

На панели инструментов вкладки «Структура куба» нажать на кнопку «Показывать сетку мер».

В окне свойств в раскрывающемся списке FormatString выбрать значение Currency.

В списке мер выбрать меру Unit Price Discount Pct, а затем выбрать значение Percent (Процент) в раскрывающемся списке

FormatString.

В окне си войств изменить свойство Name меры Unit Price Discount Pct на «Процент скидки на единицу товара».

На панели «Меры» нажать Tax Amt и изменить имя меры на «Размер налога».

В окне свойств нажать на кнопку «Автоматически скрыть», чтобы скрыть окно свойств, а затем нажать кнопку «Показывать дерево мер» на вкладке панели инструментов «Структура куба».

В меню «Файл» выбрать команду «Сохранить все».

2.6Лабораторная работа 6 «Разработка реляционного хранилища

данных средствами платформы Deductor»

Рекомендуемая литература: 1.

Перечень дополнительных ресурсов: 3,4.

Цель работы: изучить способы разработки реляционного хранилища данных с помощью средств платформы Deductor.

Задание:

Создать пустое хранилище, в котором нет ни одного объекта (процесса, измерения, факта). Открыть конструктор. Выбрать узел Измерения, нажать правой кнопкой мыши, затем нажать на кнопку Добавить и создать первое измерение Код группы со следующими параметрами: имя – GR_ID, метка – Группа.Код, тип данных – целый.

Создать таким же способом остальные измерения, с параметрами из табл. 1.

Таблица 1 – Параметры измерений

Сформировать процесс и назвать его «Продажи», добавить в него ссылки на четыре существующих измерения: Дата, Отдел.Код, Товар.Код, Час.

2.7 Лабораторная работа 7 «Разработка РХД средствами СУБД»

Рекомендуемая литература: 1.

Перечень дополнительных ресурсов: 3,4.

Цель работы: изучить способы разработки РХД с помощью средств СУБД.

Задание:

Реализовать РХД архитектуру «звезда» – пробный проект.

Трасформировать базу данных учетной информационной системы до ХД.

Сформировать срезы OLAP–кубов средствами запросов.

2.8Лабораторная работа 8 «Определение и развертывание куба»

Рекомендуемая литература: 1.

Перечень дополнительных ресурсов: 3,4.

Цель работы: рассмотреть определение и метод развертывания

куба.

Задание:

Разработать систему аналитической отчетности. Для этого напишите в Deductor Studio сценарий обработки данных.

Выбрать любые 5 отчетов.

Найти сумму максимальной и средней стоимости покупки за последний месяц от имеющихся данных.

То же, что в п. 3, но за три месяца от имеющихся данных.

Сформировать многомерный отчет и график загруженности аптек по дням недели.

Сформировать многомерный отчет и график загруженности торговых точек по дням месяца.

То же, что в п. 6, но за последние три месяца от имеющихся данных.

20 самых продаваемых товаров.

10 самых продаваемых товаров по воскресеньям.

5 самых популярных товаров в каждой товарной группе.

То же, что и п. 10, но за последнюю неделю.

Товары, дающие 50% объема продаж.

То же, что и п. 12, но за последнюю неделю.

10 самых продаваемых товаров с 18 до 21 часа.

4. ТЕМЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ИТОГОВОЙ ФОРМЕ КОНТРОЛЯ

1)Область применения хранилищ данных.

2)Data Mining. Характеристика классов задач, решаемых методами Data Mining.

3)Синтаксис кодов для создания запроса на языке MDX.

4)Основные принципы сбора (формализации) данных. Требования к объемам анализируемых данных.

5)Основные требования к данным, вводимым в хранилище данных.

6)Основные положения концепции хранилищ данных (DW).

7)Гиперкубические и поликубические модели данных.

8)Операции манипулирования измерениями в OLAP.

9)Способы построения моделей добычи данных в SQL Server

2005.

10)Технологии аналитической обработки данных (OLAP).

11)Характеристика вариантов реализации OLAP.

12)Реляционные хранилища данных (ROLAP).

13)Распределенные корпоративные хранилища данных.

14)Типичный набор инструментов предобработки данных в аналитическом приложении.

15)Цели, задачи и основное содержание консолидации данных. Обобщенная схема процесса консолидации.

16)Характеристика OLTP-систем.

17)Технология OLAP. Сущность многомерного представления

данных.

18)Организация процесса загрузки данных в хранилище. Постзагрузочные операции.

19)Структура многомерного куба. Работа с измерениями.

20)Обогащение данных.

21)Многомерные хранилища данных (MOLAP).

22)Цели, задачи и основное содержание визуализации данных. Группы методов визуализации.

23)Гибридные хранилища данных (HOLAP).

24)2 Манипуляции с измерениями OLAP-куба.

25)Виртуальные хранилища данных.

26)Визуализаторы общего назначения. OLAP-анализ.

27)Цели, задачи и основное содержание процесса ETL.

28)Организация процесса загрузки данных в хранилище. Постзагрузочные операции.