TÉLÉCHARGER LA BASE ACCESS FOODMART.MDB GRATUITEMENT

Base de données MS access FoodMart introuvable je ne trouve pas la base de données dicloroacetato.info fourni par Microsoft dans access qui que probable que la base soit livrée avec le livre, ou en téléchargement. TÉLÉCHARGER LA BASE ACCESS dicloroacetato.info GRATUITEMENT - 30 janv. Bonjour, je ne trouve pas la base de données. MDB Viewer Plus est un logiciel qui permet de visualiser et éditer une base de donnée Access (fichier MDB). Ce logiciel n'exige pas.

Nom: la base access foodmart.mdb gratuitement
Format:Fichier D’archive
Version:Dernière
Licence:Libre (*Pour usage personnel)
Système d’exploitation: iOS. Android. Windows XP/7/10. MacOS.
Taille:27.75 MB

Cliquez ensuite sur " suivant ". Sur l'cran " Selectionner la table de dimension ", drouler " ventes " et cliquer sur store. Voici une architecture de systme dcisionnel trs utilise. Par exemple, nombre de ventes ou prix unitaire sont des exemples de mesures. C'est- -dire qu'on ne veut pas voir seulement les donnes de l'anne mais descendre un niveau de dtail plus bas. Dans l'éditeur de cube, choisir " enregistrer " à partir du menu " Fichier ". Cliquer le bouton sélectionner et choisir dans la boite de dialogue qui apparaît la base FoodMart.

Télécharger la dernière version dicloroacetato.info depuis SourceForge, Pour la distribution non embarquée, installer le jeu de données "FoodMart", comme formats: une base Microsoft Access (demo/access/MondrianFoodMart.​mdb) et un Sous windows, utiliser la base de données Access est l'installation la plus. Ce téléchargement installe un ensemble de composants permettant de faciliter le transfert des données entre des fichiers Microsoft Office. 7 Connexion à un serveur OLAP et création d une nouvelle base de donnée Foodmart SQL Server BD Access ici: Foodmart mdb Oracle OLAP venez de télécharger une plateforme moderne d intégration et d analyses.

Cette table ne contient que des valeurs numriques les identifiants des tables de dimension ainsi que les mesures. Dans l'onglet source de donnes system, cliquer sur ajouter. Entrer ventes pour le nom de la source de donnes. Cliquer ensuite sur OK. Avant d'ouvrir votre cube en mode design, vous devez d'abords mettre en place une structure de donnes et vous connecter la source de donnes cres plus haut.

Vous pouvez vous amuser regarder ce que contient l'arborescence de votre base d'analyse. On peut donc y remarquer les snap-in : " Cubes ", "Virtual Cubes " et " Library ". Maintenant que la base de donnes est cre, il va falloir se connecter notre datawarehouse et pour cela il faudra crer une source de donne sous OLAP manager et choisir notre source de donnes ODBC cres prcdemment.

Food Mart est une large chane alimentaire avec des ventes enregistres dans les 50 tats des Etats-Unis.

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Le dpartement de marketing voudrait alors analyser ses ventes ralises pour la seule anne Avec les donnes stockes dans le " datawarehouse ", vous tes charg de construire une structure multidimensionnelle un cube pour avoir des temps de rponse plus rapide lorsque les analystes marketing interrogent la base de donnes. Rappel : Un cube de donnes contient des mesures ou donnes qualitatifs comme les cots ou le nombre de vente etc.. Vous pouvez aussi visulaiser les donnes contenues dans cette table.

Cliquez ensuite sur " suivant ". Pour construire cette dimension faire : Dans la boite de dialogue " Slectionnez les dimensions pour votre cube ", cliquez sur " Nouvelle Dimension ".

Dans l'assistant de cration de dimension, selectionner " Une table de dimension simple" et cliquer sur " suivant ". Vous pouvez voir le contenu de cette table en cliquant sur " parcourir les donnes ". On voit qu'une date fait partie d'une semaine, d'un mois d'un trimestre etc Cliquer sur " suivant ". Dans l'cran " slectionner le type de dimension ", choisir " Dimension temps " puis cliquer sur " suivant ".

Donnez un nom votre dimension. Ici je lui donne le nom " Time ". Ensuite cliquer sur " Terminer " pour retourner l'assistant " cration de cube ".

Ici on voit bien que l'anne a t dcompos en 4 trimestre et que le premier trimestre contient les mois de janvier, fvrier et mars. Vous pouvez ainsi voir votre nouvelle dimension " Time " dans la liste des dimension de votre cube.

Vous pouvez voir les deux tables slectionnes et la jointure qui les lie. Ensuite cliquer sur " suivant ". On voit ainsi le nom des niveau de hirarchie apparatre. Cliquez sur suivant. Donner le nom " Product " la nouvelle dimension ainsi cre et laissez la case " Partagez cette dimension avec le autres cubes " coche. Cliquez sur " Terminer ". Sur l'cran " Selectionner la table de dimension ", drouler " ventes " et cliquer sur store.

Sur l'cran " selectionnez le type de dimension ", cliquez sur " suivant ". Donner le nom " Store " la nouvelle dimension ainsi cre et laissez la case " Partagez cette dimension avec les autres cubes " coche. Vous pouvez alors voir la dimension " Store " dans la liste des dimensions du cube.

Sur l'cran " Selectionner la table de dimension ", drouler " ventes " et cliquer sur promotion. Donner le nom " Promotion " la nouvelle dimension ainsi cre et laissez la case " Partagez cette dimension avec le autres cubes " coche. Vous pouvez alors voir la dimension " Promotion " dans la liste des dimensions du cube.

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III-M - Editer le cube dans l'diteur de cube Dans le panneau schma de l'diteur de cube, vous pouvez voir la table de fait avec sa barre de titre jaune et les tables de dimension avec leur barre de titre bleue. De plus, dans le panneau de gauche, vous pouvez voir la structure du cube. Vous pouvez diter les proprits du cube en cliquant sur le bouton " proprit ". Supposons que maintenant vous ayez besoin d'une autre dimension qui vous donne des informations sur les clients.

Vous pouvez facilement crer cette dimension. Cependant, les dimensions cres dans l'diteur de cube sont prives c'est dire qu'elles ne peuvent tre utilises qu'avec le cube avec lequel vous travaillez. Elles ne peuvent donc tre partages avec d'autres cubes. Dans le menu " insertion " de l'diteur de cube, choisir " tables ".

Dans la boite de dialogue Mapper la colonne, choisir " Dimension " puis cliquer sur " OK " Selectionner la dimension " State Province " de l'arborescence. Faire un drag and drop de la colonne " city " de la table " customer " du panneau de schma vers la nouvelle dimension renomme en " Customer " dans le menu gauche de l'diteur de cube.

2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining

Drouler " Customer " pour voir les deux niveaux de hirarchie crs pour la dimension. III-N - Ajouter un rle au cube Les rles de cube dfinissent quels utilisateurs ou groupe d'utilisateurs ont accs au cube et peuvent y requter.

Maintenant que votre cube est totalement construit, vous allons ajouter un rle au cube. Dans cet exemple, nous ajouterons le rle " marketing ". Seuls les utilisateurs qui utilisent un outil client Excel, Business Objects etc. Dans la bote de dialogue " Crer un rle de base de donnes ", taper " marketing " dans " Nom du rle " c'est le nom que nous donnerons notre rle pour permettre aux analystes marketing de pouvoir interroger les donnes.

Dans la partie " Utilisateurs et groupes ", mettre les utilisateurs ou groupes d'utilisateurs du rseau qui auront accs. Dans la boite de dialogue " Rles du cube ", le rle " Marketing " apparat dans la liste " Accs au cube ".

Cliquez sur Ok. Dans l'diteur de cube, choisir " enregistrer " partir du menu " Fichier ". Le choix du type d'agrgation est important car il influe beaucoup sur les temps de rponse des requtes. Pour optimiser les performances de traitement des requtes de votre cube, il faut utiliser " l'assistant design du stockage ".

Sur l'cran " Design du stockage ", cliquez sur suivant. Pour un stockage de type MOLAP l'interrogation des donnes est rapide mais perd de son efficacit lorsque le volume de stockage devient trs important. Un DBA analyserait donc l'cran suivant pour voir l'impact que cela aurait sur l'espace disque requis.

Cliquez donc sur " Dmarrer ". Ainsi on voit bien que plus on veut de la performance, plus on prend de la place. A la fin du traitement, faire " suivant ". Dans " que voulez-vous faire? Lorsque le traitement est termin, un message apparat signalant que " Le traitement s'est termin avec succs ". Ensuite cliquer sur " fermer " pour retourner l'diteur de cube. A partir du menu fichier, choisir " quitter " pour fermer l'diteur de cube et retourner l'arborescence de l'OLAP manager.

NB : Traiter les agrgations risque de prendre du temps. Ces informations apparaissent dans le panneau droit du OLAP manager.

Initiation au décisionnel (Business Intelligence, DataWarehouse, OLAP)

En utilisant le browser de cube, vous pouvez voir les donnes suivant diffrents axes, vous pouvez aussi filtrer la quantit de donnes visible des dimensions et vous pouvez aussi faire des " drill-down " pour voir les donnes un niveau de dtail plus fin ou faire un " roll-up " pour voir les donnes agrges. Pour naviguer faire : Dans l'arborescence du OLAP manager, faire un click-droit sur le cube " Sales " et choisir " Naviguer sur les donnes ". Ainsi le navigateur de cube apparat faisant apparatre une partie suprieure contenant des dimensions et une partie infrieure contenant une grille avec les mesures et une dimension.

Dans cette architecture, on dispose d'un entrepôt de données ou DataWarehouse généralement, il s'agit plutôt d' un datamart qui est plus petit que le DW et qui concerne un domaine bien particulier [finance, ressources humaines etc.

L'entrepôt ou encore info-centre! Ces données sont fusionnées dans l'entrepôt qui est généralement une grosse base de données SQL Server, Oracle etc. Ensuite, une fois l'entrepôt confectionné, des données sont extraites dans des serveurs d'analyse ou serveurs OLAP sous forme de cubes de données Analysis Server, EssBase etc. Enfin, des générateurs d'états Business Objects, Crystal Report etc.

Des outils comme Datastage ou Talend monde open source sont spécialisés en la matière. La conception d'un DataWarehouse diffère de la conception d'une base de données relationnelle. En effet, alors que les bases de données relationnelles tendent le plus souvent à être normalisées, les bases de données multidimensionnelles, elles, sont plutôt dénormalisées, respectant le modèle en étoile ou le modèle en flocon.

INTERROGATION D UNE BASE DE DONNEES ROLAP AVEC MONDRIAN/JRUBIK

Voici ci-dessous un exemple de schéma d'un entrepôt de données: Modèle physique d'un schéma en étoile. Le modèle physique ci-dessus contient une table centrale à laquelle toutes les autres tables sont liées modèle en étoile. La table centrale ici table VENTE est appelée la table des faits et contient toutes les autres clés des autres tables. Généralement un niveau de granularité est aussi défini pour la table des faits regroupe-t-on par exemple un ensemble de ventes de même type pour en faire un enregistrement?

Les enregistrements sont-ils unitaires un enregistrement par transaction? Les autres tables du modèle sont appelées tables de dimensions. Une dimension Temps est presque toujours présente dans les bases multidimensionnelles tout simplement parce qu'on analyse les données dans le temps. Les résultats sont donc des résumés et peuvent être obtenus par différents algorithmes de datamining fouille de données du serveur d'analyse.

Ces résultats pourraient amener l'organisation ici en l'occurrence une grande distribution à disposer ses rayons de telle façon qu'à côté de l'emplacement du beurre, elle mettra le pain et le lait. L'utilisateur final n'étant pas forcément un informaticien, il aura plus de facilité dans des états Business Objects ou même dans des feuilles de données Excel avec des diagrammes et courbes statistiques que d'aller directement requêter dans le serveur d'analyse.

Il s'agit des traitements transactionnels. Par exemple, les logiciels des caisses enregistreuses des chaînes de magasins font du OLTP. Analyser les ventes, détecter les fraudes, prospecter des clients font partie du processus OLAP. Serveur d'analyse : un serveur d'analyse ou serveur OLAP est un serveur de base de données multidimensionnelle. Exemple : Analysis Server est un serveur de bases multidimensionnelles. Base de données multidimensionnelle : une base de données multidimensionnelle par opposition à une base de données relationnelle est une base dénormalisée où il existe une table centrale table de faits liée à toutes les autres tables tables de dimensions.

Table de faits : comme son nom l'indique, une table de faits est une table contenant tous les faits du SI et dont dépendent toutes les autres tables. Cette table ne contient que des clés étrangères venant des tables de dimensions et des valeurs numériques appelées mesures. Exemple de table de faits : table des ventes.

Tables de dimensions : les tables de dimensions sont des tables servant d'axes d'analyse. On peut par exemple analyser les ventes table de faits suivant l'axe des temps table de dimensions pour indiquer par exemple pendant quel trimestre de l'année les ventes ont explosé.

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Mesure : une mesure est une quantité présente dans la table de faits qui permet de mesurer les faits. Par exemple, nombre de ventes ou prix unitaire sont des exemples de mesures. Cube : un cube de données est une structure dimensionnelle comme une table est une structure relationnelle.

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Un cube est constitué d'une ou plusieurs tables de faits avec leurs tables de dimensions. Niveau de hiérarchie : un niveau de hiérarchie se définit au niveau des tables de dimensions.

Cela permet d'agréger les données. Par exemple, supposons qu'on ait la dimension région contenant la liste des villes, on pourrait faire un niveau de hiérarchie niveau 1 classant les villes en régions, ensuite un niveau plus bas qui les classerait en départements niveau 2.

Drill-down: faire un drill-down, c'est avoir un niveau de détails sur les données.

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Par exemple Supposons qu'on veuille voir le détail des ventes pour le premier trimestre de l'année On dit qu'on fait un drill-down sur l'axe ou dimension temps. C'est-à -dire qu'on ne veut pas voir seulement les données de l'année mais descendre à un niveau de détail plus bas. Roll-up: rollup est le contraire de drill-down. C'est donc faire de l'agrégation ou résumé des données. Tout ce que nous allons faire , c'est faire de l'analyse OLAP sur notre datawarehouse.

Cette base est une base d'exemple fournit par Microsoft. Cette table ne contient que des valeurs numériques les identifiants des tables de dimension ainsi que les mesures. Dans l'onglet source de données system, cliquer sur ajouter. Entrer ventes pour le nom de la source de données.

Cliquer le bouton sélectionner et choisir dans la boite de dialogue qui apparaît la base FoodMart. Cliquer ensuite sur OK. Avant d'ouvrir votre cube en mode design, vous devez d'abords mettre en place une structure de données et vous connecter à la source de données créées plus haut. Vous pouvez vous amuser à regarder ce que contient l'arborescence de votre base d'analyse. On peut donc y remarquer les snap-in : " Cubes ", "Virtual Cubes " et " Library ".

Maintenant que la base de données est créée, il va falloir se connecter à notre datawarehouse et pour cela il faudra créer une source de donnée sous OLAP manager et choisir notre source de données ODBC créées précédemment. Maintenant que nous avons tout configuré, il est temps de construire notre cube de données. Food Mart est une large chaîne alimentaire avec des ventes enregistrées dans les 50 états des Etats-Unis.

Le département de marketing voudrait alors analyser ses ventes réalisées pour la seule année Avec les données stockées dans le " datawarehouse ", vous êtes chargé de construire une structure multidimensionnelle un cube pour avoir des temps de réponse plus rapide lorsque les analystes marketing interrogent la base de données.

Rappel : Un cube de données contient des mesures ou données qualitatifs comme les coûts ou le nombre de vente etc..