SQL-Server商务智能体验.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,*,*,*,*,SQL Server,商务智能体验,SQL Server商务智能体验,第1页,内容提要,一、背景概述,二、数据仓库与,ETL,实现,三、使用,Analysis Service,实现数据分析,四、,使用,Report Designer,设计报表,五、使用,Excel,设计报表,六、大擂台,2,SQL Server商务智能体验,第2页,一 背景概述,商业智能,通常被了解为将企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出明智业务经营决议工具。,计算机本质：计算,+,数据存放,数据存放终极目标,数据,信息,知识,数据：客观事物属性、数量、位置、相互关系抽象表示。,信息：是对数据了解（语义），是加载于数据之上,知识：是经过提炼加工信息，是一个或多个信息之间关联。,3,SQL Server商务智能体验,第3页,一 背景概述,4,SQL Server商务智能体验,第4页,商业智能定义为以下软件工具集合：,数据仓库（,Data Warehouse,）,联机分析处理工具（,OLAP,）,OLAP,也被称为多维分析。,终端用户查询和报表工具。,数据挖掘（,Data Mining,）软件。,一 背景概述,5,SQL Server商务智能体验,第5页,数据仓库是指从,业务数据,中创建,信息数据库,，并针对,决议和分析,进行优化。,数据仓库中信息是,面向主题、集成化、稳定,、,随时间改变,数据集合，用以支持管理决议过程。,数据来自多个数据源，并整合到一个数据库中。,在数据整合过程中数据要经过,聚合、摘要和清洗,。,一 背景概述,“,数据仓库是一个,面向主题、集成、时变、非易失数据集合，支持管理过程决议过程,”,W.H.Inmon,6,SQL Server商务智能体验,第6页,一 背景概述,数据,数据仓库是一个建设过程，而不是一个产品。,数据仓库是经过对来自不一样数据源进行统一处理及管理，经过灵活展现方法来帮助决议支持。,数据,信息,知识,决议,获取,管理,使用,7,SQL Server商务智能体验,第7页,联机事务处理,OLTP(on-line transaction processing),传统关系,DBMS,主要任务,他们涵盖了一个组织大部分日常操作：购置、库存、制造、银行、工资、注册、记账等。,联机分析处理,OLAP(on-line analytical processing),数据仓库系统主要任务,数据分析和决议,一 背景概述,8,SQL Server商务智能体验,第8页,用户和系统面向性,:OLTP,面向用户，而,OLAP,面向市场,数据内容：,OLTP,系统管理当前数据，而,OLAP,管理历史数据。,数据库设计：,OLTP,系统采取实体,-,联络（,ER),模型和面向应用数据库设计，而,OLAP,系统通常采取星形和雪花模型,视图：,OLTP,系统主要关注一个企业或部门内部当前数据，而,OLAP,系统主要关注汇总统一数据。,访问模式：,OLTP,访问主要有短原子事务组成，而,OLAP,系统访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂查询,OLTP,和,OLAP,区分,一 背景概述,9,SQL Server商务智能体验,第9页,一 背景概述,10,SQL Server商务智能体验,第10页,Region,W,S,N,$10,万,4,月份我在北京卖掉了价值十万美元可乐,一 背景概述,11,SQL Server商务智能体验,第11页,一 背景概述,12,SQL Server商务智能体验,第12页,一 背景概述,13,SQL Server商务智能体验,第13页,上卷（,Roll up,）,:,汇总数据,经过维概念分层向上攀升或者经过维归约来实现,下钻,(roll down):,上卷逆操作,从高层汇总到低层汇总或详细数据,或者引入新维来实现,切片（,Slice,）和切块（,dice,）,:,映射和选择,透视（,Pivot,）,:,一个目视操作，它转动数据视角，提供数据替换表示。如：将一个,3-D,立方体转换成,2-D,平面序列,.,其它操作：,钻过（,drill across):,包括多个事实表查询,钻透（,drill through,）,:,钻到数据立方体底层，到后端关系表,(,使用,SQL),一 背景概述,14,SQL Server商务智能体验,第14页,时间,国家,产品,1月,1月1日,1月2日,1月3日,2月,一 背景概述,15,SQL Server商务智能体验,第15页,一 背景概述,一个数据仓库包含了,一个中央事实表,Fact Table,多个维度外键和多个能够分析指标,多个维度表,Dimension Tables,能够分析角度,16,SQL Server商务智能体验,第16页,一 背景概述,Employee_Dim,EmployeeKey,EmployeeID,.,.,.,EmployeeKey,Time_Dim,TimeKey,TheDate,.,.,.,TimeKey,Product_Dim,ProductKey,ProductID,ProduceName,ProductBrand,ProductCategory,.,.,.,ProductKey,Customer_Dim,CustomerKey,CustomerID,.,.,.,CustomerKey,Shipper_Dim,ShipperKey,ShipperID,.,.,.,ShipperKey,Sales_Fact,TimeKey,EmployeeKey,ProductKey,CustomerKey,ShipperKey,Units,Price,.,.,.,TimeKey,CustomerKey,ShipperKey,ProductKey,EmployeeKey,多个外键,事实,维度键,数据仓库星型结构,17,SQL Server商务智能体验,第17页,Cube,多维数据集,源系统,客户端,设计数据仓库,导入数据仓库建设,Cubes,查询数据,1,3,4,查询工具,报表,分析,数据挖掘,2,数据仓库,一 背景概述,18,SQL Server商务智能体验,第18页,设计数据仓库,导入数据仓库,建设,Cubes,查询数据,1,3,4,2,Cube,多维数据集,数据仓库,源系统,客户端,查询工具,报表,分析,数据挖掘,一 背景概述,19,SQL Server商务智能体验,第19页,设计数据仓库,导入数据仓库,建设,Cubes,查询数据,1,3,4,2,Cube,多维数据集,数据仓库,源系统,客户端,查询工具,报表,分析,数据挖掘,一 背景概述,20,SQL Server商务智能体验,第20页,设计数据仓库,导入数据仓库,建设,Cubes,查询数据,1,4,2,3,Cube,多维数据集,数据仓库,源系统,客户端,查询工具,报表,分析,数据挖掘,一 背景概述,21,SQL Server商务智能体验,第21页,一 背景概述,IBM BI,体系结构,DB2 UDB,DB2 UDB,DB2 Warehouse Manager,数据仓库管理器,Meta Data,DB2 OLAP Server,DB2/Warehouse Control Center,OLAP Server App Manager,OLAP Server Analysis Server,客户端工具,支持,WEB,决议支持工具和应用程序,DB2 Family,ORACLE,Informix,Sybase,SQL Server,IMS&VSAM,Files,Data Joiner,DB2 Intelligent Miner for Data,数据智能挖掘服务器,22,SQL Server商务智能体验,第22页,Oracle,数据仓库完整架构,数据转换,中央数据仓库,信息展现,业务用户,源数据,数据获取,数据管理,数据使用,项目管理 数据仓库实施指导方法论,业务规划 信息评定 逻辑数据 模型设计 物理数据模型设计,数据库管理 元数据管理 应用开发 顾问咨询 知识转移,TMIS,系统,客运系统,外部信息,MIS,系统,抽取,转化,过滤,加载,随即查询,报表,多维分析,数据挖掘,Portal,集成,Relational,Transformation,OLAP,Data Mining,数据,集市,Oracle 9i,直接用户,(,客户端,),Olap,用户,Web,用户,应用,服务器,决议者,分析员,研究员,查询人员,一 背景概述,23,SQL Server商务智能体验,第23页,Oracle,数据仓库完整架构,一 背景概述,OWB,项目管理、数据仓库方法论,OPM DWM,业务规划 信息评定 模型设计,Oracle Warehouse Builder,管理、开发,OEM OWB Oracle9iDS,顾问咨询 知识转移,Discoverer,Report,BI Bean,Portal,TMIS,系统,客运系统,外部信息,Relational,Transformation,OLAP,Data Mining,Oracle 9i,MIS,系统,9i AS,随即查询,报表,多维分析,/,数据挖掘,应用,服务器,门户集成,ETL,工具,数据转换,中央数据仓库,信息展现 应用系统,源数据,数据获取,数据管理,数据使用,24,SQL Server商务智能体验,第24页,二 数据仓库与,ETL,实现,数据从数据源向目标数据仓库抽取（,Extract,）、,转换（,Transform,）、,装载（,Load,）,过程,构建数据仓库主要一环，用户从数据源抽取出所需数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。,抽取：将数据从各种原始业务系统中读取出来。,转换：按照预先设计好规则将抽取得数据进行转换、清洗，以及处理一些冗余、歧义数据，使原来异构数据格式能统一起来。,装载：将转换完数据导入到数据仓库中。,25,SQL Server商务智能体验,第25页,ETL,举例,FName,LName,UnitPrice,Qty,Barr,Adam,.55,2,Chai,Sean,1.1,3,EmpKey,Name,1,Barr.Adam,2,Chai.Sean,Name,UnitPrice,Qty,Barr.Adam,.55,2,Chai.Sean,1.1,3,Name,TotalSales,Barr.Adam,1.1,Chai.Sean,3.3,EmpKey,TotalSales,1,1.1,2,3.3,导入,合并,计算,查找,二 数据仓库与,ETL,实现,26,SQL Server商务智能体验,第26页,店面 网售,Pos,DW,SQL,sheet1,sheet2,sheet3,二 数据仓库与,ETL,实现,27,SQL Server商务智能体验,第27页,Pos,部门销售情况,EmployeeName,GroupName,Time,ProductName,ProductStyle,ProductClass,Quantity,InformationSource,SaleAddress,DimProduct,ProductKey,ProductName,ProductStyle,ProductClass,店面销售情况,EmployeeName,GroupName,Time,ProductName,ProductStyle,ProductClass,Quantity,CustomerEvaluation,CustomerSources,网售销售情况,EmployeeName,GroupName,Time,ProductName,ProductStyle,ProductClass,Quantity,ProductName,ProductStyle,ProductClass,ProductName,ProductClass,ProductStyle,ProductName,ProductClass,ProductClass,ProductName,ProductStyle,ProductStyle,DimEmp,EmployKey,EmployeeName,GroupName,DeptName,GroupeName,EmployeeName,GroupeName,GroupName,EmployeeName,EmployeeName,GroupeName,EmployeeName,维度表抽取,源表,源表,源表,维度表,28,SQL Server商务智能体验,第28页,店面销售情况,EmployeeName,GroupName,Time,ProductName,ProductStyle,ProductClass,Quantity,DimProduct,ProductKey,ProductName,ProductStyle,ProductClass,FactSales,ProductKey,ProductName,ProductStyle,ProductClass,ProductName,ProductClass,ProductStyle,ProductName,ProductClass,ProductStyle,ProductKey,ProductKey,事实表抽取,源表,维度表,事实表,29,SQL Server商务智能体验,第29页,Cube,多维数据集,源系统,客户端,设计数据仓库,导入数据仓库,建设,Cubes,查询数据,1,3,4,查询工具,报表,分析,数据挖掘,2,使用,Analysis Service,实现数据分析,30,SQL Server商务智能体验,第30页,“嘿 4月份我在北京卖掉了价值十万美元可乐”,Region,W,S,N,维度层次概念：,产品,地域,时间,类别,国家 年,产品名称 省 月,市 日,$10,万,使用,Analysis Service,实现数据分析,31,SQL Server商务智能体验,第31页,维度,维度属性,维度层次结构属性,维度属性组员,度量值,OLAP,相关概念,使用,Analysis Service,实现数据分析,32,SQL Server商务智能体验,第32页,维度和度量值,指标,（,Measure,度量值）,(Dimension,维度,),(Dimension,维度,),(Dimension,维度,),(Dimension,维度,),(Dimension,维度,),(Dimension,维度,),使用,Analysis Service,实现数据分析,33,SQL Server商务智能体验,第33页,维度属性,维度属性集合是维度，属性是绑定到数据源视图表或视图中一列或多列,学习早期可将维度属性了解为相当于关系型数据库中表列,使用,Analysis Service,实现数据分析,34,SQL Server商务智能体验,第34页,维度属性组员,组员：属性一个详细值,维度属性,在”维度结构”选项卡中看属性,在”浏览”选项卡中看属性组员,维度属性组员,用户自定义层次结构属性,使用,Analysis Service,实现数据分析,35,SQL Server商务智能体验,第35页,在“多维数据集”中浏览,度量值,维度属性,维度属性组员,维度属性组员,用户自定义层次结构属性,度量值,维度属性组员,使用,Analysis Service,实现数据分析,36,SQL Server商务智能体验,第36页,度量值组对可供分析值进行聚累计算关系型数据库分组聚合：,SELECT,列名，,SUM(,值,)FROM,表,GROUP BY,列名,OLAP&OLTP,分组聚合,使用,Analysis Service,实现数据分析,37,SQL Server商务智能体验,第37页,使用报表查看数据,Cube,多维数据集,源系统,客户端,设计数据仓库,导入数据仓库建设,Cubes,查询数据,3,4,查询工具,报表,分析,数据挖掘,2,1,使用,Report Builder,设计报表,38,SQL Server商务智能体验,第38页,用,Report Builder 2.0,设计一张报表,使用,Report,项目和,Report Builder 2.0,创建报表区分,使用,Report Builder,设计报表,创建,SQL Server Report Service,项目,Report Builder 2.0,报表设计工具,不需要安装,SQL,，是一款类似,Office,简单易用报表设计工具,39,SQL Server商务智能体验,第39页,40,SQL Server商务智能体验,第40页,Report Builder,报表公布,使用,Report Builder,设计报表,41,SQL Server商务智能体验,第41页,Report Builder,报表公布,设置,Report Builder,报表公布路径,使用,Report Builder,设计报表,42,SQL Server商务智能体验,第42页,设置,Report,项目中,报表公布路径,数据源存放文件夹,报表存放文件夹,Report,项目中报表公布,43,SQL Server商务智能体验,第43页,用,Report Builder 2.0,打开在,Report,项目中创建报表需修改数据源,数据源需连接到站点上,使用,Report Builder,设计报表,44,SQL Server商务智能体验,第44页,使用,Excel,设计报表,1,连接数据源,2,创建数据透视图或数据透视表,3,添加报表要显示字段,4,编辑和美化报表,创建数据透视图或表,45,SQL Server商务智能体验,第45页,连接数据源,使用,Excel,设计报表,46,SQL Server商务智能体验,第46页,创建数据透视图或数据透视表,使用,Excel,设计报表,47,SQL Server商务智能体验,第47页,数据透视表,使用,Excel,设计报表,48,SQL Server商务智能体验,第48页,数据透视图,数据透视图建立在数据透视表基础上即数据透视图只是数据透视表表现样式,建立数据透视图时会自动首先创建数据透视表,使用,Excel,设计报表,49,SQL Server商务智能体验,第49页,编辑和美化报表,编辑报表,美化报表,使用,Excel,设计报表,50,SQL Server商务智能体验,第50页,报表导出,可将报表导出成,Excel,使用,Excel,设计报表,51,SQL Server商务智能体验,第51页,52,SQL Server商务智能体验,第52页,第,1,课：使用控制流中,For each ADO,枚举器,1,将数据导出到统计集变量中,2,循环读取统计集变量,3,将循环得到每条统计放至另一变量,此变量可在循环容器中每项中使用（比如：作为数据流中数据源）,53,SQL Server商务智能体验,第53页,第,2,课：向,SSIS,包中添加日志、事务和检验点,-,事务,运行结果是没有建表,第一步,:,建表,第二步,:,正确插入数据,第三步,:,错误插入数据,事务功效：包运行一旦发生错误，回滚整个包,54,SQL Server商务智能体验,第54页,第一个序列容器中：建表并正确插入数据，第二个序列容器中：错误插入数据,运行结果：第一个序列容器执行成功。只回滚第二个序列容器,55,SQL Server商务智能体验,第55页,第,2,课：向,SSIS,包中添加日志、事务和检验点,-,检验点,包第一次运行失败,包第二次运行从失败处开始，,而不是从头运行,试验一,56,SQL Server商务智能体验,第56页,包第一次运行：,在循环第二次时运行失败,包第二次运行：,从循环容器第二次循环开始,试验二,57,SQL Server商务智能体验,第57页,第,3,课：练习使用数据源视图,D,在源表中没有列，在这里写,T_SQL定义列,=,D,依据需求，写,T_SQL定义表,=,设置表之间关联,为不一样主题分别建视图，使了解表之间关系更清楚,58,SQL Server商务智能体验,第58页,第,4,课：,SSAS,使用商业智能向导增强维度,-,维度排序,未设置维度排序,已设置维度排序,59,SQL Server商务智能体验,第59页,第,4,课：,SSAS,使用商业智能向导增强维度,-,维度写回,在,AS,工程项目中修改维度组员值,在,SQL Server Management Studio,AS,多维数据库中维度组员值马上修改,不用处理,在数据仓库中值马上修改,不用处理,60,SQL Server商务智能体验,第60页,第,4,课：,SSAS,使用商业智能向导增强维度,-,自定义聚合,自定义聚合：“,Average Unit Price”=“Net Sales”/“Units”,Average Unit Price,是依据公式计算。公式需预先写到数据仓库维度表。,61,SQL Server商务智能体验,第61页,第,4,课：,SSAS,使用商业智能向导增强维度,-,帐户智能,帐户智能：资产年汇总,=,资产最终一个月,利润年汇总,=,每个月利润总和,帐户智能与自定义聚合公式区分：,帐户智能是依据时间维度各种聚合，是针对汇总值,自定义聚合公式是要依据计算公式计算，是针对某维度组员度量值计算方法,62,SQL Server商务智能体验,第62页,第,5,课：使用,SSRS,开发报表,-,报表中相关属性应用,图像,钻取,跳转到另一张报表,63,SQL Server商务智能体验,第63页,第,6,课：在,Excel,中使用,SSAS,数据挖掘,-Microsoft_Decision_Tree,已经有数据：依据“年纪“、“收入”与“购置意向“关系,新数据：依据“年纪“，“收入”等预计“购置意向”概率,64,SQL Server商务智能体验,第64页,大擂台,问题,1:,商业智能定义为哪些软件工具集合,?,数据仓库（,Data Warehouse,）,联机分析处理工具（,OLAP,）,OLAP,也被称为多维分析。,终端用户查询和报表工具。,数据挖掘（,Data Mining,）软件。,65,SQL Server商务智能体验,第65页,大擂台,问题,2:SQL Server,商务智能,BI,主要提供了三项主要服务？,问题,2:SQL Server,商务智能,BI,主要提供了三项主要服务？,问题,3,数据库商务智能平台为开发者,ISV,构建联机分析处理,(OLAP),以及数据挖掘技术,.,针对,SQL Server,这些功效是由什么服务提供,?,问题 4 判断题:SQL Server BI 组件只能与 微软SQL SERVER结合使用.不支持ORACLE.(),66,SQL Server商务智能体验,第66页,大擂台,问题,5,贵企业希望经过,SQL Server,开发一套处理方案，以满足以下业务需求：,从众多数据源中导入数据，比如,Microsoft Office Excel,Microsoft SQL Server,Microsoft SQL Server,以及,CSV,文件。在数据导入之前进行分析，并为移动用户提供脱机协作功效让移动用户能够使用异构数据满足上述需求能够使用,SQL Server,中哪个组件？,A.Analysis Services,B.Reporting Services,C.Integration Services,D.Notification Services,67,SQL Server商务智能体验,第67页,大擂台,问题,6,经过,SQL Server Integration Services(SSIS),数据流将数据加载到,SQL Server,数据库时，需要确保数据流中数据能够更新数据库中现有统计。,为了满足上述需求，我们需要用到什么组件？,A.SQL Server Destination,B.OLE DB Destination,C.OLE DB Command Transformation,D.Data Conversion Transformation,68,SQL Server商务智能体验,第68页,大擂台,问题,7 SQL Server Integration Services(SSIS),包中有多个数据流，我们需要使用,Business Intelligence Development Studio,来监控数据流中每一个路径中数据，且数据流逻辑关系不能受到影响，应该怎样操作？,A.,使用,Data Viewer,工具,B.,使用,Data Profiling,任务,C.,使用,Audit,功效,D.,在,Script,组件中使用断点,69,SQL Server商务智能体验,第69页,问题,8:,经过,SQL Server Integration Services(SSIS),数据流将数据从查询结果中插入到目标数据表。现在我们只需要将目标数据表中所没有行进行插入。下面哪两种方法能够实现？（双选）,A.,使用,Merge,转换,.,B.,使用,Lookup,转换,C.,使用,Union All,转换,D.,使用,Merge Join,转换,E.,使用,Fuzzy Lookup,转换,E.,使用,Fuzzy Grouping,转换,70,SQL Server商务智能体验,第70页,大擂台,问题,9,：数据挖掘基本操作包含那几个？,3,种以上。,问题,10.,假如不希望在包中事务执行失败后出现全部回滚，应该采取哪些办法？,71,SQL Server商务智能体验,第71页,问题,11,某个函数要引用一个数据表，我们需要预防该数据表被删除，在创建该函数时候需要使用哪个选项？,A.WITH ENCRYPTION,B.WITH EXECUTEAS,C.WITH SCHEMABINDING,D.WITH RETURNS NULL ON NULL INPUT,72,SQL Server商务智能体验,第72页,问题,18 SQL Server,数据库中一个表含有很多索引，所以数据修改性能伴随时间而降低。管理员怀疑一些索引并未使用，所以需要识别自上次开启,SQL Server,后未被任意查询所使用索引。能够使用哪个动态管理视图,?,A.sys.dm_fts_index_population,B.sys.dm_exec_query_stats,C.sys.dm_db_index_usage_stats,D.sys.dm_db_index_physical_stats,73,SQL Server商务智能体验,第73页,74,SQL Server商务智能体验,第74页,