然后单击此蓝色文字，主界面变为：
从右侧的数据源试图中拖动你想要看到的属性列到左侧的属性窗口中，操作结果如下图：
同理，将除了time by day之外的维度，都做类似的操作。至于time by day这个时间维度比较特别，下面做详细介绍：
在time by day上右击，选择浏览数据，出现如下图：
通过观察分析，我们可以知道，the_date指的是年月日时间；the_day指的是星期几；the_month指的是几月份；the_year指的是年份；day_of_month指的是这个月的第几天（这里就列举这么多），然后我们根据这个，给每个属性选择类型，具体操作如下：
右侧下方有the date 的属性列表，其中有一个type选项，我们根据数据的实际含义，选择日期——日历——date。其他的也如法炮制。
所有的维度都修改好后，选择新生成的多维数据集，单击工具条上的小三角，启动调试。 成功后，双击多维数据集，在选择浏览器，出现下图：
现在就可以从左侧拖动相关的属性到中间，从而实现olap分析了。 终于说完了这一部分~~ 大家一定要动手实践。
3.3.3 数据分析：
举个小小例子，领导想查看每个分店的营业情况，那么我们可以建立如下的数据透视图：
行属性为store name；列属性为两级的，一级是store state，一级为store city；这样我们就可以以州或是城市为最小粒度查看各分店的营业情况了。
4 小结
数据分析是企业进行总结和计划的基础操作，SQL Server 2008的BI模块，让我们可以很好的实现这个功能，通过数据分析我们可以为企业的决策者提供很好的总结，从而指导下一步的企业计划。好了，就说这么多，关键还是要动手操作呀！
第二部分Data Mining详解
建立模型
Step1在建立数据挖掘模型前须保证已经建立“数据源”和“数据源视图”，如（Figure 1）所示：
Figure 1
Step2解决方案资源管理器——挖掘结构——右键（新建挖掘结构）——进入数据库挖掘向导（下一步）——选择定义方法（选择从现有关系数据库或数据仓库），下一步——创建数据挖掘结构（以Microsoft 决策树为例），下一步——选择数据源视图（选择自己之前创建的），下一步——指定表类型（以customer为事例表）——指定定性数据（键：Customer_id输入：Member_card可预测：Member_card），然后点建议，之后确定，下一步——指定列的内容和数据类型（点检测）下一步——下一步（默认）——自己命名，完成。 Step3 选中建立的模型，点启动调试，模型建立完毕，（如figure2）所示，大家可以自行查看各个选型卡所表示的含义（注意结合挖掘图例进行理解）
Figure 2
