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数据仓库应用(三): SQL Server 2005的数据仓库应用--联机分析OLAP

时间:2015-02-15 01:04:56      阅读:225      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:数据仓库   应用   olap   联机分析   

关联文章:
数据仓库应用(一):数据仓库模型设计
数据仓库应用(二):数据抽取、转换、加载(ETL)

前言:有关数据仓库的研究,并不仅仅停留在理论上。目前,几种主要的RDBMS产品,如Oracle、SQL Server、Informix和 Sybase等,都可以为用户提供数据仓库项目的开发工具;而一些通用的应用程序开发平台,如Delphi等,也能对数据仓库项目的开发提供有效的支持。我们将使用Microsoft SQL Server 2005提供的数据仓库工具SSAS对数据仓库中的数据进行OLAP(联机分析);创建Analysis Services 项目,在SSAS项目中定义数据源、定义数据源视图,修改表的默认名称;定义多维数据集,检查多维数据集和维度属性,浏览已部署的多维数据集;利用SSAS工具对前面创建的数据仓库中的数据进行OLAP联机分析。

一、问题背景

某电子商务网站主要销售电子类产品,产品又分为几个大类别,包括:电脑类、手机类、键盘类等,每个类别内又细分为几个小类别,各类别下又有诸多的商品,每一个商品都有一个唯一的商品编号。用户可以通过注册成为会员来进行商品的下单购买。用户下单后会由系统自动产生一个唯一的订单号。

在前面所建立的数据仓库的基础上,创建AS项目,定义数据源、数据源视图、多维数据集,并浏览多维数据集,进行OLAP联机分析。

二、操作过程

1、分析在【2013-2014全国】范围内各类商品的销售量和销售额

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分析结果:

    笔记本电脑的销售量最高,笔记本内存条的销售量最低

    笔记本电脑的销售额最高,笔记本内存条的销售额最低

决策建议:

    在全国范围内,应当提高笔记本电脑商品的进货量,减少笔记本内存条的进货量

    可以适度减低笔记本电脑的售价,以达到该类商品的薄利多销,进一步提高该类商品的销售额获得更大的利润。

2、分析在【2013-2014福州市】范围内各类商品的销售量和销售额

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旋转后:

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分析结果:

    笔记本电脑的销售量最高,安卓手机类的销售量最低

    笔记本电脑的销售额最高,安卓手机类的销售额最低

决策建议:

    在福州市范围内,应当提高笔记本电脑商品的进货量,减少安卓手机类的进货量

    可以适度减低笔记本电脑的售价,以达到该类商品的薄利多销,进一步提高该类商品的销售额获得更大的利润。

3、分析在【2013-2014福州市范围—所有学历】内各类商品的销售量和销售额

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分析:

初中学历:

   笔记本电脑销售量最高,销售额最高。

   有线键盘类没有销售量。

高中学历:

    笔记本电脑销售最高,销售额最高。

    安卓手机类没有销售量。

决策建议:

    在福州市范围内,

    针对初中学历的消费者,应当提高笔记本电脑商品的进货量,减少安卓手机类的进货量。

    可以适度减低笔记本电脑的售价,以达到该类商品的薄利多销,进一步提高该类商品的销售额获得更大的利润。对于安卓手机类的商品,应该多和学校的一些联通、移动、电信运营商合作,例如:买卡送手机的活动来促进学生对于安卓手机的消费。

    针对高中学历的消费者,应当提高笔记本电脑商品的进货量,减少有线键盘类的进货量。

    可以适度减低笔记本电脑的售价,以达到该类商品的薄利多销,进一步提高该类商品的销售额获得更大的利润。

4、分析在【2013-2014福州市范围—初中学历】内各商品的销售量和销售额

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分析:

在安卓手机类中---小米2S手机的销售量是最高,销售额最高。

在笔记本电脑中---华硕 SS51X超级笔记本电脑的销售量最高,销售额最高。

            ---宏基 V3-772G和索尼 SVF15A18S笔记本电脑 销售量最低。

            ---索尼 SVF15A18S笔记本电脑 销售额最低。

决策建议:

    在福州市范围内,针对初中学历的消费者,

    在安卓类手机中:应该多提供一些小米2S的进货量,并适当和一些运营商合作,以促进小米手机的销售量。

    在笔记本电脑中:应该提高华硕 SS51X超级笔记本电脑的进货量,降低宏基 V3-772G和索尼 SVF15A18S笔记本电脑的进货量。

    对于华硕 SS51X超级笔记本电脑可以适度降低该商品的售价,或者多做一些活动来使得商品销售量获得更高的效益。

数据仓库应用(三): SQL Server 2005的数据仓库应用--联机分析OLAP

标签:数据仓库   应用   olap   联机分析   

原文地址:http://blog.csdn.net/lxf_44944/article/details/43823481

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