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多维分析是什么?该怎么做?

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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。

爱熙的主页 爱熙 | 菜鸟二级 | 园豆:226
提问于:2025-01-15 15:11
< > 人人可用的开源BI工具
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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。

石葡萄 | 园豆:220 (菜鸟二级) | 2025-01-15 15:14
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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。

多维分析关键概念

  1. 维度(Dimension)

    • 维度是用来描述数据的特性,通常包括各种分类信息,如时间、地点、产品类别等。例如,销售数据可以按“时间”、“地区”、“产品”等维度进行分析。
  2. 度量(Measure)

    • 度量是定量数据,用于度量某个业务过程的性能,如销售额、订单数量、利润等。
  3. 切片(Slice)

    • 切片是从数据的多维属性中选择一个维度的特定值以获得更小的数据集。例如,仅查看“2024年第一季度”的销售数据。
  4. 钻取(Drill Down/Drill Up)

    • 钻取允许用户从高层次的数据(如年度销售)深入到底层数据(如每月/每日销售),而钻回(Drill Up)则是从细节数据汇总为更宏观的视图。
  5. 旋转(Pivot)

    • 旋转是行列变换,可以重新组织数据的呈现方式,使用户可以从不同的角度来分析数据。例如,将销售数据的“地区”从行转为列。

多维分析的应用场景

  • 商务智能(BI):通过多维分析,企业可以更深入了解市场趋势、客户行为和业务绩效。
  • 报表工具:用户利用多维分析工具创建自助报表,以便灵活地从不同角度查看和分析数据。
  • 预测和决策支持:通过分析多维数据,企业可以做出更精准的决策,对未来趋势进行预测。

如何进行多维分析

  1. 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。

  2. 选择分析工具

    • 使用专业的BI工具,例如 Tableau、Power BI、QlikView、SAP BusinessObjects 等,这些工具支持多维分析和数据可视化。
  3. 建立数据模型

    • 在 BI 工具中定义维度和度量,并创建相应的数据模型,以便用户能直观地进行分析。
  4. 进行切片和钻取操作

    • 用户可以通过简单的拖拽操作选择特定的维度和度量,进行数据的切片、钻取、旋转等操作。
  5. 生成报表和可视化

    • 创建图表、仪表板和报告,展示分析结果,使结果易于理解和共享。
  6. 分析和解释结果

    • 对结果进行分析,发现数据中的趋势、异常和模式,为决策提供依据。

最佳实践

  • 确保数据质量:高质量的数据是多维分析成功的基础,确保数据准确、完整及最新。
  • 用户培训:对使用者进行培训,使其了解如何使用工具和解读分析结果。
  • 迭代和优化:根据用户反馈不断优化数据模型和分析工具,提供更符合业务需求的分析视图。

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!

Technologyforgood | 园豆:7840 (大侠五级) | 2025-01-15 16:31
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