Смекни!
smekni.com

Разработка подсистемы оперативного анализа данных в информационной системе анализа динамики посетителей (стр. 3 из 3)

Рисунок 2.7 - Связь между таблицами "Посещения разделов" и "Разделы"

2.2 Построение OLAP-куба в MSExcel для анализа данных

Для того чтобы построить OLAP- куб, необходимо освоить его основную задачу: получение любых многомерных таблиц за короткое время. Строится он поэтапно.

Открываем новый лист в MSExcel и создаем в нем сводную таблицу через путь: Данные - Сводная таблица.

В открывшемся окне "Мастер сводных таблиц и диаграмм" выбираем данные для создания таблицы, находящиеся во внешнем источнике данных.

Чтобы извлечь данные из внешнего источника с помощью MicrosoftQuery, нажимаем кнопку "Получить данные" в открывшемся окне.

В окне "Выбор источника данных" выбираем "База данных MSAccess"


Далее следует выбрать базу данных, созданную ранее в MicrosoftAccess.

В вновь появившемся окне "Создание запроса: выбор столбцов" переносим из имеющихся таблиц и столбцов таблицы "Посетители", "Посещения разделов", "Посещения сайта", "Разделы" в столбцы запроса.

В окнах "Создание запроса: отбор данных" и "Создание запроса: порядок сортировки" ничего не изменяем.

В появившемся окне "Создание запроса: заключительный" следующим действием будет "Вернуть данные в MicrosoftExcel".

Таким образом, мы получили данные для составления сводной таблицы.

В появившемся окне выбираем местоположение таблицы.

Необходимо заполнить эту таблицу следующим образом: из списка полей сводной таблицы перетаскиваем поле "Имя" в поле столбцов и "Дата и время входа" в поле строк. Это будут оси нашего OLAP-куба.

Далее в элементы данных перетаскиваем поле "Длительность", которое будет являться мерой.


В результате, изменив формат ячеек агрегата, мы получаем OLAP-куб, отражающий длительность посещения пользователя со времени его входа на веб-сайт:

2.3 Анализ данных с использованием OLAP-технологии

В данной курсовой работе были сформирован ряд запросов с использованием OLAP-технологий в MicrosoftExcel. В соответствии с построенным OLAP-кубом в пункте 2.2 данной работы создаем запросы.

1. Запрос по конкретному посетителю. В результате такого запроса можно узнать, когда и как долго был конкретный посетитель на веб-сайте crimusic. info. Кроме того, можно узнать общий итог его посещения за определенный период времени.


Запрос изображен на рисунке 2.8

Рисунок 2.8 - Запрос по конкретному посетителю

Другими словами, пользователь "baster" посетил веб-сайт crimusic. info 7 раз и общая длительность посещения составила 6 часов 14 минут и 31 секунды.

2. Запрос по конкретной дате. По итогам этого запроса видно, кто посещал сайт и какова длительность его посещения на определенную дату. (Рисунок 2.9)

Рисунок 2.9 - Запрос по конкретной дате

Таким образом, делаем вывод, что 1 января 2007 года в 11 вечера и 23 минуты заходил только один пользователь - "closer", который находился там 1 час 25 минут и 53 секунды.

3. Запрос по средней продолжительности пользователей на сайте. Запрос создается через вычисление поля свободной таблицы. (Рисунок 2.10)

Рисунок 2.10 - Запрос на среднюю продолжительность

В результате формирования запроса видно, какова средняя продолжительность каждого пользователя и средняя продолжительность посещения в отдельные дни пользователями.

4. Запрос по минимальной длительности конкретным пользователем. В результате такого запроса, который изображен на рисунке 2.11 можно узнать, сколько раз и когда пользователь посещал сайт, а по итогам вывести его минимальную длительность посещения портала.

Рисунок 2.11 - Запрос на минимальную длительность посещения конкретным пользователем

Таким образом, делаем вывод, что минимальная длительность посещения пользователя "closer" 1 час 25 минут и 53 секунды.

5. Запрос на дату минимального посещения пользователем. Из этого запроса мы можем узнать, какой именно пользователь имеет минимальную продолжительность на определенную дату. (Рисунок 2.12)

Рисунок 2.12 - Запрос на определение пользователя, с минимальным посещением по конкретной дате

По итогам этого запроса находим, что на 14 января 2007 года наименьшую продолжительность посещения веб-сайта crimusic. info имеет пользователь "long".

Заключение

На основе проведенных научных исследований были сделаны следующие выводы:

была разработана база данных в MicrosoftAccess в информационной системе анализа динамики посетителей веб-сайта crimusic. info;

был проведен анализ данных с использованием OLAP- технологии;

Библиографический список

1. Барсегян А.А. Методы и модели анализа данных: OLAP и DataMining / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

2. Бергер А. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / А. Бергер. - СПб: БХВ-Петербург, 2007. - 928 с.

3. Киселев М. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах / М. Киселев, Е. Соломатин // Открытые системы. - 1997. - № 4. - С.41-44.

4. Коннолли Т. Базы данных: проектирование, реализация, сопровождение. Теория и практика / Т. Коннолли, К. Бегг. - М.: Изд-во "Вильямс", 2003. - 1436 с.

5. Коровкин С.Д. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных / С.Д. Коровкин, И.А. Левенец, И.Д. Ратманова, В.А. Старых, Л.В. Щавелёв // СУБД. - 1997. - № 5-6. - С.47 - 51.

6. Кречетов Н. Продукты для интеллектуального анализа данных / Н. Кречетов // Рынок программных средств. - 1997. - № 14-15. - С.32-39.

7. Пржиялковский В.В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации / В.В. Пржиялковский // СУБД. - 1996. - № 4. - С.71 - 83.

8. Раден Н. Данные, данные и только данные / Н. Раден // ComputerWeek-Москва. - 1996. - № 8. - С.28.

9. Рудикова Л.В. MicrosoftOfficeAccess 2007/Л.В. Рудикова, И.А. Харитонова. - М: BHV, 2008. - 1280 с.

10. Сахаров А.А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных / А.А. Сахаров // СУБД. - 1996. - № 4. - С.55 - 70.

11. Сахаров А.А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) / А.А. Сахаров // СУБД. - 1996. - № 3. - С.44 - 59.

12. Туо Дж. Инструменты для анализа информации на настольных ПК / Дж. Туо // ComputerWeek-Москва. - 1996. - № 38. - С 34-46.

13. Туо Дж. Каждому пользователю - свое представление данных / Дж. Туо // ComputerWeek-Москва. - 1996. - № 38. - С.32-33.

14. Федоров А. Введение в OLAP-технологии Microsoft / А. Федоров, Н. Елманова. - М.: Диалог-МИФИ, 2002. - 268 с.

15. http://www.olapreport.com

16. http://www.olap.ru

17. http://www.crimusic. info