多维分析是什么?该怎么做?
多维分析是指在分析型系统中,用户可以通过拖拽维度(Dimension)来汇总度量(Measure)以方便使用者可以从不同角度观察数据。如果从报表的角度来看,多维分析类似自助报表,业务人员基于一个事先准备的结果集进行动态报表查询,可以进行切片、钻取、旋转(行列变换)等操作。
多维分析是指在分析型系统中,用户可以通过拖拽维度(Dimension)来汇总度量(Measure)以方便使用者可以从不同角度观察数据。如果从报表的角度来看,多维分析类似自助报表,业务人员基于一个事先准备的结果集进行动态报表查询,可以进行切片、钻取、旋转(行列变换)等操作。
多维数据分析通常包括以下几种分析方法:
1、切片
在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作就是切片(slice),切片的结果是得到一个二维的平面数据。
2、切块
在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选择操作就是切块(dice),切块的结果是得到一个子立方体。
3、上卷
维度是具有层次性的,如时间维可能由年、月、日构成,维度的层次实际上反映了数据的综合程度。维度的层次越高,所代表的数据综合度越高,细节越少,数据量越少;维度的层次越低,所代表的数据综合度越低,细节越充分,数据量越大。上卷(roll-up)也称为数据聚合,是在数据立方体中执行聚集操作,通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。
4、下钻
下钻(drill-down)也称为数据钻取,实际上是上卷的逆向操作,通过下降维级别或通过引入某个或某些维来更细致地观察数据。
5、旋转
通过数据旋转(pivot or rotate)可以得到不同视角的数据。数据旋转操作相当于基于平面数据将坐标轴旋转。例如,旋转可能包含行和列的交换,或是把某一维旋转到其他维中去。
多维分析是一种数据分析方法,允许用户从多个角度和层次来看待和分析数据。它通常在数据仓库和 OLAP(联机分析处理)系统中使用,能够快速、灵活地对大量数据进行探索和挖掘。
维度(Dimension):
度量(Measure):
切片(Slice):
钻取(Drill Down/Drill Up):
旋转(Pivot):
准备数据:确保数据结构良好,通常需要将数据整理成星型或雪花型模型。这些模型包括事实表和维度表,事实表包含度量,维度表包含相关的上下文信息。
选择分析工具:
建立数据模型:
进行切片和钻取操作:
生成报表和可视化:
分析和解释结果:
通过以上步骤与方法,可以有效地实施多维分析,帮助组织更好地理解其数据和业务运营。若你有具体的分析需求或问题,欢迎继续讨论!