多維數據分析方法_如何用BI工具做多維度數據分析

 

多維數據分析是企業比較青睞的一種數據分析方式，在業務數據越來越多，分析維度越來越廣的情況下，企業需要一個靈活的多維度組合查詢的工具，而不是針對不同的維度組合開發不同的報表。

 

多維數據分析主要是從多個維度提供數據分析的角度， 對以多維形式組織起來的數據進行上卷、下鉆、切片、切塊、旋轉等各種分析操作，以便剖析數據，使分析者、決策者能從多個角度、多個側面觀察數據庫中的數據，從而深入了解包含在數據中的信息和內涵。多維數據分析方式適合人的思維模式，減少了混淆，并降低了出現錯誤解釋的可能性。

 

多維數據分析的主要分析方法：

1.切片

在給定的數據立方體的一個維上進行的選擇操作就是切片（slice），切片的結果是得到一個二維的平面數據。

2.切塊

在給定的數據立方體的兩個或多個維上進行的選擇操作就是切塊（dice），切塊的結果是得到一個子立方體。

3.上卷

數據維度層次越高，數據綜合度越高，數據細節越少。上卷（roll-up）也稱為數據聚合，通過消除某些維度來觀察更概況的數據。

4.下鉆

數據維度層次越低，數據越細致，能觀察到更多細節。下鉆（drill-down）也稱為數據鉆取，實際上是上卷的逆向操作，通過下降維度級別或通過引入某個或某些維來更細致地觀察數據。

5.旋轉

通過數據旋轉（pivot or rotate）可以得到不同視角的數據。數據旋轉操作相當于基于平面數據將坐標軸旋轉。例如，旋轉可能包含行和列的交換，或是把某一維旋轉到其他維中去。

 

如何用BI工具做多維度數據分析

 

通過基于cube或者數據倉庫的多維度數據分析，就需要使用到上面講到的幾種分析方法。而BI工具則可以相對靈活的完成多維度數據分析工作。

在BI工具中，以永洪BI為例，只需要對多數據集中需要進行多維分析的維度做新建層次處理。即可在制作報表時通過拖拉拽的方式進行多維度分析，實現上鉆和下鉆分析。永洪BI工具中的OLAP工具簡單易用，無需編寫代碼，即可輕松搭建自己的多維數據模型，實現多維數據分析。