多维数据组织与分析
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
（2016 —2017 学年第二学期）
课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017年5 月4 日
一、上机目的
目的：
1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；
2．理解多维数据集创建的基本原理与流程；
3．理解并掌握分析的基本过程与方法；
4. 学会使用基本的语句
二、上机内容
1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。
2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。
3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。
4.使用语句对多维数据集进行切片。
注意：可参照的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。
利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）
请描述联机分析处理的相关基本概念（、、切片、切块、旋转、钻取等）。
1.:表示基于多维数据组织的实现。使用多维数组存储数据。
特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成时需要大量的时间和空间。
2.:表示基于关系数据库的实现。将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。
特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。
这种方式查询效率最低，不推荐使用。
3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数
据。
4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立
方体。
5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。
6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻取。
四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）
1.多维数据集
（1）卡类型维度
（2）卡类别维度
（3）时间维度
（4）站点维度
（5）进出站
（6）多维数据集建立
（7）处理多维数据集
（8）部署完成
（9）钻取
（10）旋转
（11）切片
（12）切块
五、实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)
1.多维数据集
2.钻取
大数据环境下多维数据审计分析思路_刘玉冰
中国审计报/2017年/2月/22日/第006版 学术纵横 大数据环境下多维数据审计分析思路 刘玉冰南京审计大学研究生院 审计署印发的《“十三五”国家审计信息化发展指导意见》中明确提出，应加快推进以大数据为核心的审计信息化建设工作。大数据环境下如何有效开展审计工作，本文从上卷、下钻、旋转、切片和切块等五个方面简要分析了多维数据审计分析思路。 数据分析是大数据技术的灵魂。早在1993年，联机事务处理难以满足终端用户对于数据库查询分析的需求时，就出现了多维数据分析方法，数据分析人员可以借此对数据进行多角度、多侧面、更深入、更便捷的分析。刘家义审计长在《中国特色社会主义审计理论研究》一书中指出，审计信息化发展环境可以归纳为数据集中化、集中海量化、海量共享化、共享融合化、融合精细化。可见，审计信息化建设是顺应时代潮流，重点探索运用大数据技术更是响应时代的号召。这里从五个方面简要介绍多维数据的审计分析思路: 上卷单维度分析审计总体数据。上卷(Roll-Up)是指在数据立方体中，对多维数据执行聚集的一种操作，通常通过在维度级别中上升或者消除一个或多个维度来观察更为概括的数据。如沿着时间维度上卷，从“月度”上升到“季度”。 在实施延伸审计过程中，审计人员所发现的具有较明显特征的问题或线索比较零散，难以满足审计全覆盖要求，难以形成有力的审计证据。利用上卷技巧可以有针对性地集合多维数据集，达到由个体到整体、由点及线、由线及面，反映问题全貌。例如在国税审计中，审计人员对于税款征收、税款减免、税收入库等的分析，可以在税务机构维度上从区县税务局到省级税务局、在时间维度上从月份到年度、在单位性质维度上从个体到行业等，逐步掌握整体情况。 下钻追根溯源分析审计疑点。下钻(Drill-Down)是指从某个维度更低层次即下降或引入一个或多个维度来更细致观察、分析数据的操作。它是上卷的逆操作，沿着维度级别层次向下。 下钻是从整体到个体、从一般到特殊、由面到线、由线触点的分析方法，有助于审计人员掌握整体情况后，突出审计重点。上卷是为了全面了解进而从面上分析数据的结构和趋势，信息相对宏观；而下钻则是在掌握总体情况后为分析疑点寻求线索深入分析个案数据，信息相对微观。 旋转多维度研判审计重点。旋转(Rotate)是指改变数据维度方向，以得到不同视角的数据。 在审计中，旋转多维度数据分析伴随着审计人员思路变化而生成数据的不同形态，有利于审计人员从多角度审视审计数据，选择科学的审计范围、时间和重点，判断其发展趋势，剥茧抽丝、逐步深入，寻找存在的问题、成因和系统风险。 以国税审计为例，以某市国税局税收征收明细表为事实表，将征收基数状态、地区、经济类型、时间作为维度。确定重点关注的时间范围后，将时间维度旋转到地区维度，确定重点审计区域；将地区维度旋转到经济类型，确定重点征收对象类型；最后将时间维度与征收基数状态维度交换，分析判断征收趋势。 切片单维度分析审计重点事项。切片(Slice)是指在数据立方体中，对其一维度进行的选择操作，其结果会得到一个二维的平面数据。 在审计实践中，可以根据审计视角需要，通过一次或多次切片，分析某一维度的构成和趋势，它不同于上卷、旋转技巧，切片侧重于就审计重点深入研究。 以保险审计为例，在理赔率分析中，将地区、保险产品类型作为维度。按地区维度切片，选择理赔率突出的分公司作为审计重点；按保险产品类型维度切片，选择理赔率突出的险种，可以
《大数据多维分析平台实践方案》
大数据多维分析平台实践方案 一、大数据多维分析平台搭建的初心 随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。 数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。 通过分析，我们面临的挑战如下： ?亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计查询。 ?业务分析的维度越来越多，是否可以提供一个灵活的多维度组合查询的工具，而不是针对不同的维度组合开发不同的报表。 基于以上目标，开始搭建大数据的多维分析平台。 二、多维分析平台技术选型 搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型，基于我们对开源框架的使用经验和实际情况，我们主要看业界主流的公司是如何使用应对的，在技术选型上会进行一定的比较，但不会投入比较大的资源进行验证，主张快速的迭代，效果的评估。多维分析平台技术选型主要面临是OLAP引擎和前端UI的选型。 我们先来看一下OLAP的基本概念和分类。 OLAP翻译成中文叫联机分析处理，OLTP叫联机事务处理。OLTP 它的核心是事务，实际上就是我们常见的数据库。我们业务数据库就是面向于事务。它的并发量会比较高，但是操作的数据量会比较小。它是实时更新的。数据库的设计会按照3NF范式，更高的话可能会
按照BC范式之类的来做。而OLAP的核心是分析，面向应用是分析决策，需要分析的数据级会非常大，可能TB，甚至PB都会有。它的数据更新会稍微慢一些，它的设计一般是反范式的，因为面向分析。常见的是雪花模型和星型模型。 OLAP的引擎目前主要分为3类 第一种叫ROLAP，叫关系型OLAP，它的特点就是它是基于关系性模型，计算的时候，根据原始数据去做聚合运算。常见的实现，小数据量可以利用MySQL、SqlServer这种传统数据库，而大数据量可以利用SparkSQL、Tidb、ES这些项目。 第二种类型叫MOLAP，叫多维OLAP，它的特点就是它会基于一个预定义的模型，我需要知道，要根据什么维度，要去算哪些指标，我提前就把这些结果弄好，存储在引擎上。细节数据和聚合后的数据保存在cube中，以空间换时间，查询效率高。 实际上我们的很多业务也是基于此思想去做的，比如我们会在ES里面按照电站、客户等维度进行聚合，满足日常的T+1查询需求，只不过这个地方每个聚合维度需要在ES里面做一个表，并增加上复杂的ETL处理。符合这个理念在业界用的比较多的为Kylin。并且基于Kylin有完整的一套开源产品KMS。涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。 第三种叫HOLAP(HybridOLAP)，叫混合OLAP，特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后的数据保存在cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。 综合分析，技术选型上主要考虑第ROLAP和MOLAP。关于OLAP 的分类已经经过了很多年的发展，市场上相关的产品也有很多，但是大数据下基于开源组件应该如何搞？ 在大数据时代，有了分布式计算和分布式存储，对于亿级别表的任意时间跨度多维度组合的查询,是不是可以直接查询，不用再预聚合。
多维数据组织与分析
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016—2017学年第二学期） 课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017年5 月4 日 一、上机目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。 实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.MOLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数据。 特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.ROLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。 这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数 据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立 方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻取。 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集 （1）卡类型维度 （2）卡类别维度
多维数据库维度层次的理解
多维数据库维度层次的理解 多维度数据库是按照多维数据模型的思想来建立的。而一个多维数据模型是由多个维度和实事组成。维度是多维数据模型中非常重要的概念，要进行多维分析、编写高效准确的MDX 查询，首先要对维及其维度的概念分层有比较深刻的理解。 维是描述事实的角度，也即观察数据的角度。一个多维数据模型通常都包含多个维度。比如：描述企业的销售信息这样一个事实，我们就可能要用到客户维度、时间维度、产品维度、仓库维度等。在多维数据库中，维度表的来源通常都是关系数据库中的基础数据表，如上面提到的客户维度就来自关系数据库中的客户表，产品维度就来自关系数据库中的产品表等等。而这些维度表除了与事实表相关联的键属性以外还有很多其它的数据表属性。在基于关系数据库的查询中，我们可能更多的关注表之间的关系。而在多维数据库中，应该把思维改进一下，应该理解和注意维度属性之间的关系，分析维度中每个属性之间的关系。而维度属性之间的关系就引出了本文的中心——维度层次。 还是上面那个企业销售的例子，对于客户维度，除了键属性外，可能还会有客户的名字属性，所在国家，所在城市以及省，性别，教育情况，职业等信息。通过分析这些属性的值，可以发现：城市是属于某个省的，而省又是属于某个国家的，所以在这些属性的值中就表现了一种层次关系。分析这个层次结构如下图： 图一：客户维度属性层次分析图 上图中左边是客户维度表中国家属性，城市属性和省属性所组成的层次表示，右边就是这几个属性的值之间的关系。在SSAS中，图中左边的部分表示一个层次，这个层次由四个级别组成，这四个级别分别是：国家，省，城市和客户。在这个层次中国家是粒度最大的级别，客户是粒度最小的级别。在进行多维数据分析的时候，我们就可能会在这个层次的不同级别上进行综合或分析，上卷或下钻。 维度中的层次关系有的时候是隐含的，由数据的意义表示。所以维度层次有的时候可以自动生成，但更多的时候是人为定义的。对维进行概念分层使得我们可以在任意的抽象级别分析数据。 在SSAS中有一些与层次相关的函数，要利用好这些函数，其前提就是要理解维度的层次结构。这些函数我将会在另一篇文章中介绍。
oltp数据分析方法
数据仓库与OLAP实践 清华大学出版社
第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结
3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。
1. 多维数据集（Cube） v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube）， v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。
2. 度量值（Measure） v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
3. 维度（Dimension） v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。 v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
游戏数据分析维度、方法
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币 运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率
2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率 2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量
数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)
一、实验内容和目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 内容： 1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。 2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） 操作系统平台：Windows 7 数据库平台：SQL Server 2008 SP2 三、实验原理 在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。 建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基
于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展，OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。 四、实验方法、步骤 要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。 首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW
多维标度分析
武夷学院实验报告 课程名称：多元统计分析项目名称：多维标度分析姓名：专业： 14信计班级：1班学号：同组成员：无
(一)操作步骤 (1)点击分析-度量--多维尺度 ,进入多维标度分析的主对话框，如下图。 (2变量为设定变量列表框，用于将要分析的表示距离的变量移入此处。本案例是将北京，合肥，长沙，杭州，南昌，南京，上海，武汉，广州，成都，福州，昆明放置于此框。 (3)单个矩阵表示如果数据文件中有多个受访者的距离阵时。就应当使用该选项选取代表不同受访者的变量。
(4)距离用于设置所使用距离的产生方式。 ①数据为距离数据表示如果所提供的数据为距离阵，可直接用于分析。单击"形状"有3个选项(图:正对称表示距离阵为完全对称形式，且行列表示相同的项目，要对角线上下三角中相应的数值对称相等，正对称表示距离阵为不完全对称结构且行列表示相同项目，上下三角中相应的数值不想等，矩形表示距离阵为距离完全不对称形式，并需要在行数框中输入行数，如下图。
②从数据中创建度量表示如果数据代表的不是距离，使用该选项可以根据数据生成距离阵。 单击"度量标准"打开数据测度方法对话框，如下图。其中，度量标准用于选择不相似性量度方法，转换值是选择进行标准化转化的方法，创建距离矩阵表示是根据变量还是根据样品创建距离阵(变量间计算成对变量之间的不相似性矩阵，个案间计算两两样品之间的不相似性距离矩阵)。 设置完成后，点击继续返回主对话框。 (5)在主对话框中点击模型，用于设置数据和模型的类型，如下图。
①度量水平用于指定测量尺度。其中，序数为有序数据，区间为定距数据，比率为比例数据，鉴于本例中的数据是距离，因此选择interval。 ②条件性用于进一步定义距离阵的情况。矩阵表示只有一个矩阵或者每个矩阵代表不同的个体时采用，它表示距离阵的数值意义相同，是可以相互比较的，行只在非对称或者距离阵时才使用。表示只对同一行间数据进行比较才有意义，无约束表示不受任何限制，资料中所有数值的比较都有意义。 ③维数用于指定多维尺度分析的维度。最小值输入最少维度，最大值输入最大维度，由于一般是计算二维解，均输入2。 ④度量模型用于选择距离测量模式。Euclidean 距离是欧几里得距离，个别差异Euclidean 距离加权欧几里距离。
高性能的多维分析解决方案 - Kyligence
高性能的多维分析解决方案 背景 以某国内最大综合类证券公司为例，介绍KAP的高性能多维分析解决方案。该证券公司注册资本60亿元以上，经营业绩稳居业内前三，经营管理、风险控制、合规体系、信息技术等水平领先，是国内最早开展各类创新业务的券商之一。凭借全方位的业务创新、服务创新和管理创新，成就了一系列市场第一。 伴随着大量的线上交易操作的完成，该证券企业的业务系统已经积累了丰富的后台数据和信息。如何了解客户的交易习惯，掌握理财产品的销售状况，以及完善客户画像，识别潜在客户成为了证券行业急切依赖大数据去解决和发现的问题。 需求 该券商的大部分交易数据都存储在传统的数据仓库中，Hadoop平台存储了海量的APP 日志数据和第三方数据，但是由于缺少适合的分析工具，基于Hadoop平台的交互式分析应用相对较少。随着数据量爆炸性增长，在传统的数仓中查询分析响应速度越来越慢，且不易于扩展。特别是针对非重复计数等指标的实时计算需求，在大数据量的场景下更是无法满足。 该券商希望基于互联网客户的行为分析和经营分析，通过使用大数据分析平台及技术，使得超大规模数据集上的多维分析、交互式分析能力开放给各运营部人员，从集中式、专家式数据分析演进到分布式、全民数据分析式的时代，人人成为数据分析师，满足公司在大数据场景下的超大数据量、多维度、高安全隔离、高并发条件下的数据分析和数据服务能力，为即将到来的更具挑战的实时分析、数据挖掘、个性化营销等场景打下坚实的基础。 痛点： l最大的Cube每天构建时间超过20小时，业务部门只能看到2天以前的数据 l基于Cube的单次多维分析需要1小时才能返回结果，严重影响业务部门的工作效率和正常分析流程 l将Cube数据固化成报表文件来提升查询性能，带来大量额外维护成本的同时，彻底丧失了通过Cube进行OLAP多维分析的灵活性 l由于权限管理问题，同一类Cube要为全国30多个省分行建立副本，导致Cube 数量达到2000+，大大增加了IT部门的运维难度和工作量 解决方案 通过将OLAP on Hadoop的大数据分析引擎KAP搭建在企业已有的Hadoop大数据平台之上，作为Hadoop底层数据与用户前端查询工具之间的桥梁，很好地减轻了IT人员数据准备的工作，提升了平台查询性能，并满足了业务人员自助分析的需求。 此次项目主要包含潜在客户分析、理财产品交易分析、客户特征分析等业务主题。采用增量构建cube的方式来接入每天新增的交易业务数据，并进行自动合并，所有的cube构建过程在1小时内全部完成。其中最大的一个cube包含30亿以上的总记录数，以及60多个维度，整个cube的容量为20T左右，通过一定地聚合优化设置，平均查询响应时间低于
多维数据组织与分析
多维数据组织与分析 Prepared on 22 November 2020
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第二学期） 一、上机目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据 集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内
容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.M OLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数 据。 特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.R OLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构 划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的 结果是得到一个二维平面数据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块， 切块的结果得到一个子立方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互 换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻 取。 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集
OLAP多维分析
0L人？多维分析一一流通行业审计新思路[摘要]信息技术全面发展的今天，财务信息系统的应用范围越来越广，特别是在流通行业，作用越来越大。同时，审计风险模型不断演变，风险导向审计的概念日益流行。在商品数据丰富的流通行业，审计亟待利用现有强大的财务数据仓库来进行数据分析，利用信息技术进行有效的审计决策。本文探讨了在流通行业中利用0[仙分析技术对数据进行多个维度的查询分析，快速确定审计风险数据和挖掘分析风险数据的审计新思路。 [关键词]OLAP多维分析审计数据仓库 一、OLAP多维分析技术介绍 联机分析处理（OLAP)的概念最早是由关系数据库之父￡^ ^于1993 0( 年提出的，他同时提出了关于％仙的12条准则。 联机分析处理的用户是专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时，从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如在流通行业分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。 联机分析处理的主耍特点，是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，在这里，维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。这也是联机分析处理在近年来被广泛关注的根本原因，它从设计理念和真正实现上都与旧有的管理信息系统有着本质的区别。 数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到0LAP#
多维数据综合分析系统及其分析方法与制作流程
图片简介: 本技术公开的属于数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。 技术要求 1.一种多维数据综合分析系统，其特征在于，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块； 所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元； 所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；
所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。 2.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。 3.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述账单文件包括交易记录和银行信息。 4.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述取证文件为电子取证信息。 5.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。 6.一种如权利要求1-5任意一项所述多维数据综合分析系统的分析方法，其特征在于：该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下： S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，数据存储数据库结合基站数据库对于话单文件、账单文件和取证文件相关文件信息获取； S2：数据存储数据库将话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息输出到数据关联模块，数据关联模块对话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息对应的时间信息、空间信息和事件信息进行关联； S3：话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元对通话记录、基站信息和离线地图、交易记录和银行信息、电子取证信息经过用户的授权进行分析； S4：单分析单元、账单分析单元和综合分析单元分析的结果通过数据表格图形绘制模块制成表格；
怎样评价多维分析软件FineBI(精)
怎样评价多维分析软件FineBI FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能(Business Intelligence产 品,FineBI 的本质是通过分析企业已有的信息化数据,帮助企业发现并解决存在的问题,预测模拟企业将来的发展,协助企业及时调整策略做出更好的决策,增强企业的可持续竞争性。下面就为大家介绍下FineBI的一些特点及优势。 1. 特点及优势 1.1 特点 1敏捷型BI是近年来新的发展趋势,FineBI属于敏捷型BI,区别的本质是手动建模和自动建模,这是与过去的重型BI有明显区别的。 2手动建模建出的模型是死的(使用聚合存储,建模之前必须把全部需求调查清楚;一旦需求有变,需要打回信息部重新沟通、建模、做模板。一前一后都有较高的沟通成本,实际上信息部还是没有真正从过去报表的工作模式中解放出来。FineBI 的自动建模以表间关联为依据,多维数据库中存储明细数据,以深度优化的索引等技术保证即席运算性能;得到的模型灵活多变,需求变化的响应可以在OLAP层面,而非建模层面实现,免去了大量沟通和建模工作,也就是真正解放信息部,盘活业务部,让业务部门做分析。 3由以上问题进一步导致重型BI项目周期长(半年或年为单位,项目风险高(实施成功后因为难用用不起来、项目实施中间夜长梦多出意外、核心人员离职造成损失等,对比FineBI以周或月为单位,操作界面友好,项目风险很小。 1.2 FineBI的实施周期 由于FineBI特有的数据准备模块,除去原始需求沟通时间,技术人员在实施时无需花费过多的时间来进行数据处理,而FineBI特有的分析模式和指标因素在基于固定数据的基础
数据分析系统的总体架构(多维数据库)
多维数据库的概念并不复杂，（图四：pic4.jpg）举一个例子：我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度：时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额，叫做度量值。当然，还有成本、利润等。 这样一个模型，可以用一个三维的立方体来描述，每个维度分别代表了时间、产品和地区，立方体上的单元代表了度量值。 进一步，维度可以分为不同的层次，因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。 扩展一下我们的想象，除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。 虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单，不是吗？ 数据分析系统的总体架构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图五：pic5.jpg） * 源系统：包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要您更改现有系统。 * 数据仓库：数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。 * 多维数据库：数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构，每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。 * 客户端：好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。 实际案例：在下面的案例中，我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库，ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。 分解树好象一个组织图。当它被展开时，通过在选定条目的重复下钻，分解树展示了您想获得的整个路径。此外，您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。 分解树在回答以下问题时很有效： * 在指定的产品组内，哪种产品有最高的销售额？ * 在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何？ * 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额？ 在图六（pic6.jpg）中，可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开，在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。 投影图使用散点图的格式，显示2个或3个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。 投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。 在图七中（pic7.jpg）各色各样的数据点代表不同产品，可以看出网络设备集中于右下区域
大数据分析案例
大数据分析案例 一：大数据分析在商业上的应用 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场比赛，准确率为67%，进入淘汰赛后准确率为94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 “在百度对世界杯的预测中，我们一共考虑了团队实力、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素，这些数据的来源基本都是互联网，随后我们再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析，进而做出预测结果。”---百度北京大数据实验室的负责人张桐 2、股票市场预测 去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达326%。此前则有专家尝试通过Twitter博文情绪来预测股市波动。 理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。 和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，
并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。 由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。 3、市场物价预测 CPI表征已经发生的物价浮动情况，但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向，提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿里B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机，当然这是阿里数据团队的功劳。 4、用户行为预测 基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。 购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向：例如，客户A 连续浏览了5 款电视机，其中4 款来自国内品牌S，1 款来自国外品牌T；4 款为LED 技术，1 款为LCD 技术；5 款的价格分别为4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元；这些行为某种程度上反映了客户A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的LED 电视。而客户B 连续浏览了6 款电视机，其中2 款是国外品牌T，2 款是另一国外品牌V，2 款是国产品牌S；4 款为LED 技术，2 款为LCD 技术；6 款的价格分别为5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的LED 电视等。
浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果
浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。 拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。 SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。 SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。 目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且
有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。 品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。如果想进一步了解网民对品牌的认知度，还可以观察每个访客的访问深度，以及各个页面的停留时长等。 此外，要想真正做好SEM数据分析，SEMER还需要根据各自的情况，关注推广账户外的数据。通过其他终端各维度的数据反馈和整合，做好SEM的数据分析。 最后是SEM数据分析的结果。很显然，正如前文中所说，SEM数据分析要能改善投放效果。最终的结果其实可以包含更多。比如，SEM的数据分析可以为SEO 提供帮助。众所周知，SEO的操作是要通过较长的时间来体现效果的。因此，选词、站内布局都必须慎重。因为若一开始就错了，那么后面无论是终止，还是修改，都会造成时间、人力等成本的浪费。可谓“一步走错，全盘皆输”。而SEM的投放只要审核通过后便开始进入数据收集和反馈阶段。通过SEM投放，我们很快就能知道关键词的搜索量如何，转化如何，还有没有其他的相关关键词等。凭借SEM投放得到的数据，加以分析和筛选，再交由SEOER去操作，能更明确操作方向，更能节省不少摸索的时间。
SQL+Server+2008+Analysis+Services+多维数据分析实例
SQL Server 2008 Analysis Services 多维数据库一步一步从入门到精通分节符尾
目录 第1章创建Analysis Services 项目 (1) 第1.1节创建Analysis Services 项目 (1) 第1.2节定义数据源 (1) 第1.3节定义数据源视图 (4) 第1.4节修改表的默认名字，提供更友好的名字 (7) 第2章定义和部署多维数据集及问题处理 (9) 第2.1节定义维度 (9) 第2.2节定义多维数据集及其属性 (11) 第2.3节向“客户”维度中添加属性 (13) 第2.3.1节添加属性 (13) 第2.4节向“产品”维度中添加属性 (15) 第2.4.1节添加属性 (15) 第2.5节在多维数据集设计器中检查多维数据集和维度的属性 (16) 第2.6节部署Analysis Services 项目 (21) 第2.7节浏览已部署的多维数据集 (23) 分节符尾
第1章创建Analysis Services 项目 在开始之前，我的电脑上已经完整的安装了SQL Server 2008 【简体中文开发版】 并下载安装微软实例数据库https://www.360docs.net/doc/8e16289615.html,/SqlServerSamples 第1.1节创建Analysis Services 项目 [1]单击“开始”，依此指向“所有程序”和 Microsoft SQL Server 2008，再单击 SQL Server Business Intelligence Development Studio。 [2]将打开Microsoft Visual Studio 开发环境 [3]在Visual Studio 的“文件”菜单上，指向“新建”，然后单击“项目”。 [4]在“新建项目”对话框中，从“项目类型”窗格中选择“商业智能项目”，再在“模板”窗格中 选择“Analysis Services 项目” [5]将项目名称更改为 Analysis Services Tutorial，这也将更改解决方案名称，然后单击“确 定”。 您已经基于Analysis Services 项目模板，在同样命名为 Analysis Services Tutorial 的新解决方案中成功创建了 Analysis Services Tutorial 项目。 第1.2节定义数据源 [1]在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”，然后单击“新建数据源”。