构建FoodMart数据仓库分析PPT教案.pptx

会计学
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构建FoodMart数据仓库分析
FoodMart数据库涉及到公司经营的各个方面，包括产品、库存、人事、客户和销售等。一个真正的商业智能应用应该对这些业务需求进行全面地考虑。本章截取这些需求中的销售部分构建商业智能
，可以看到如图2-1所示的表
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各个表的说明
人事管理三个表中：员工信息employee、职务信息position、员工所属部门department，对应二个维度employee和department维度。
库存管理业务中的仓库类型存储在warehouse_class表中,具体的仓库存储在warehouse中。
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四个多维数据集
Warehouse and Sales多维数据集
HR多维数据集
Budget多维数据集
Sales and Employee多维数据集
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设计数据仓库逻辑模型
福马特市场部的商务需求是要对1998年进行的所有销售业务数据进行多角度分析，以便市场分析人员能在查询数据库时获取快速的响应，高层管理人员也能从总体上把握影响本年度销售的因素。
这需要利用存储在公司业务数据库中的数据，建立数据仓库，进而创建可用于分析的多维数据结构。
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设计数据仓库逻辑模型
如前所述，这里只着眼于销售方面的数据，因而把与销售相关的表提炼出来进行分析。在foodmart数据库中，销售业务的数据和时间、促销手段、产品和店铺等都有关系，它们的关系体现在表与表之间的逻辑关系上。
要从业务数据出发设计数据仓库的结构，必须明确业务数据本身的结构，而业务数据的关系一般是基于关系数据库设计的范式。数据仓库中表的关系不受关系数据库设计范式的约束，但也要遵循一定的结构规范，如星形结构和雪花形结构即是这种类型的规范。
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这里希望用雪花形结构来构建福马特商店的销售数据仓库，逻辑结构设计图如图2-2所示
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销售数据仓库雪花形结构设计图
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在数据仓库的逻辑结构中，数据表可以划分为两类：一类是事实数据表（简称为“事实表”），用来存储数据仓库中的实际数据，如这里存储1998年销售数据的sales_fact_1998表即为事实表；
另一类是维度数据表（简称为“维度表”），用来存储数据仓库中的维度数据，如这里的关于时间、促销手段和产品等分析要素的表均为维度表。
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