Analysis Services多维模型开发
多维数据分析与决策模型构建
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多维数据分析与决策模型构建随着信息技术和大数据的快速发展,多维数据分析在各个行业中逐渐得到了广泛应用。
多维数据分析是指利用多个维度对数据进行分析和处理,以揭示数据背后的规律和洞见。
同时,构建决策模型是为了帮助决策者更好地预测和解决问题,为企业及组织提供决策支持的工具。
本文将介绍多维数据分析的基本概念和方法,并探讨如何构建有效的决策模型。
多维数据分析作为一种分析方法,可以帮助企业和组织从不同维度对数据进行深入分析。
多维数据通常包含多个维度,例如时间、地点、产品、用户等。
通过对这些维度的交叉分析,我们可以揭示数据中的关联和趋势。
多维数据分析主要有两个重要的概念,即数据立方体和OLAP (Online Analytical Processing)。
数据立方体是多维数据分析的核心概念之一。
它可以看作是一个立方体形状的数据结构,其中的每个面都代表着一个维度,而每个单元格则代表着一个具体的数据交叉点。
数据立方体的创建需要将原始数据按照不同维度进行汇总和聚合,从而形成能够进行多维分析的数据结构。
OLAP是指在线分析处理,在多维数据分析中起着重要作用。
OLAP系统能够提供灵活的多维分析功能,用户可以通过它进行数据切片、钻取、旋转等操作,以获取所需的信息。
通过OLAP系统,决策者可以轻松地对数据进行分析和挖掘,发现潜在的商业机会和隐含的问题。
在多维数据分析的基础上,构建决策模型是为了帮助决策者做出准确的决策。
决策模型是对所研究问题的一种抽象表示,通过数学、统计和计算机方法建立模型,以预测和优化决策结果。
在构建决策模型时,需要明确决策的目标、考虑相关的约束条件,并选择适合的模型方法。
通常,决策模型可以分为确定性模型和随机模型。
确定性模型是指所有参数和变量的值都是已知的情况下进行建模和分析,例如线性规划模型和多目标决策模型。
而随机模型是考虑参数和变量存在不确定性的情况下进行建模,例如概率图模型和蒙特卡洛模型。
构建决策模型的过程需要经过多个步骤。
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程
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数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程在数据仓库中,多维数据模型设计与实现是一项关键任务。
它不仅可以帮助企业组织和分析庞大的数据量,还能提供决策支持和洞察力。
本文将介绍数据仓库中多维数据模型的概念、设计原则以及实现方法,帮助读者全面了解和掌握这一重要主题。
一、多维数据模型的概念多维数据模型是基于数据的特征和关联性来组织数据的一种模型。
它通过将数据按照不同的业务维度进行分组和分类,将数据以多维方式呈现,从而提供了更加直观和灵活的数据分析能力。
多维数据模型主要由维度、度量和层次结构组成。
1. 维度:维度是描述业务问题的属性,它可以是时间、地理位置、产品、客户等。
维度用来描述数据的特征,例如销售额可以按照时间、地理位置和产品维度进行分析。
2. 度量:度量是可以进行数值计算和分析的数据,例如销售额、利润、数量等。
度量用来描述数据的量度,便于进行各种统计分析。
3. 层次结构:层次结构是维度之间的关系,它描述了维度之间的层次结构和上下级关系。
例如时间维度可以由年、月、日等层次结构组成。
二、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时,需要遵循一些原则,以确保模型的合理性和有效性。
1. 简单性:多维数据模型应该尽可能简单,避免过于复杂的维度和层次结构。
简单的模型易于理解和维护,提高数据分析效率。
2. 一致性:多维数据模型中的维度和度量应该保持一致性,避免冗余和重复。
一致的模型有助于提高查询效率和数据一致性。
3. 可扩展性:多维数据模型应该具有良好的扩展性,能够容纳未来的需求变化和数据增长。
设计时需要考虑到未来可能发生的维度扩展和度量变化。
4. 性能优化:多维数据模型的设计也要考虑到查询性能的优化。
根据实际需求和查询模式,合理设计维度的层次结构、聚集表和索引等,以提高查询效率。
三、多维数据模型的实现方法在实现多维数据模型时,需要选择合适的工具和技术来支持模型的构建和数据的加载。
1. 数据抽取和转换:多维数据模型的实现通常需要进行数据抽取和转换,将源系统的数据转化为可用于多维模型的格式。
BI之SSAS完整实战教程1--开篇,BI简介SSAS简介
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BI之SSAS完整实战教程1--开篇,BI简介SSAS简介⽂章提纲商业智能(BI, Business Intelligence)基本概念SSAS(SQL Server Analysis Services)相关⼯具(开发、管理和客户端)总结⼀、商业智能(BI, Business Intelligence)基本概念商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出,加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法,通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有⽤的信息,然后分发到企业各处。
-- 以上摘⾃百度百科简⽽⾔之,商业智能是⼀个将数据转换为信息,进⽽发现信息中隐藏的知识,并将其应⽤于商业的过程。
以微软BI解决⽅案为例。
典型架构举例(以下⼤部分图⽚都来⾃于百度图⽚):我们可以将BI整体系统架构归纳为四个部分:数据源(关系数据库)à 数据仓库 à OLAP à 前端展现⼯具与之对应的,BI解决⽅案的相关产品模块我们对照产品看架构⽐较直观。
可以看到,BI解决⽅案⽐传统的报表⽅案更加强⼤的就是增加了OLAP组件。
-------------------------------------------------------------------------------补充背景知识:当今的数据处理⼤致可以分成两⼤类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应⽤,主要是基本的、⽇常的事务处理,例如银⾏交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应⽤,⽀持复杂的分析操作,侧重决策⽀持,并且提供直观易懂的查询结果。
sql server analysis services 使用
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sql server analysis services 使用SQL Server Analysis Services (SSAS) 是 Microsoft SQL Server数据平台中的一个组件,用于创建、部署和管理负责数据分析和报表生成的多维数据模型。
它支持在线分析处理 (OLAP)、数据挖掘和业务智能应用开发。
使用SQL Server Analysis Services,可以通过创建维度和度量,构建多维数据模型,将数据组织为多个维度和层次结构,以支持复杂的数据分析和报表需求。
SSAS 提供了 MDX(多维表达式)查询语言,用于查询多维数据模型,并提供了多种可视化工具和客户端应用程序,如SQL Server Management Studio、Power BI 等,用于分析和可视化数据。
使用 SQL Server Analysis Services,可以实现以下功能:1. 多维数据建模:通过定义维度、层次结构和度量,创建多维数据模型,可以支持复杂的数据分析需求。
2. OLAP 数据立方体:使用 SSAS 创建 OLAP 数据立方体,以便快速聚合和分析大量数据。
3. 数据挖掘:利用 SSAS 的数据挖掘功能,可以发现隐藏在数据中的模式和趋势,用于预测和决策支持。
4. 报表和可视化:通过使用 SSAS 的可视化工具和客户端应用程序,如 SQL Server Reporting Services、Power BI,可以轻松创建报表和仪表板,用于数据可视化和分析。
5. 安全性和权限管理:SSAS 提供了灵活的安全模型,可以定义角色和权限,以控制用户对多维数据模型的访问和操作权限。
总之,SQL Server Analysis Services 是一个强大的数据分析和报表生成工具,可以帮助组织和企业利用现有数据进行深入的分析,并提供有意义的洞察和决策支持。
多维数据分析基础
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多维数据分析基础多维数据分析是指按照多个维度(即多个⾓度)对数据进⾏观察和分析,多维的分析操作是指通过对多维形式组织起来的数据进⾏切⽚、切块、聚合、钻取、旋转等分析操作,以求剖析数据,使⽤户能够从多种维度、多个侧⾯、多种数据综合度查看数据,从⽽深⼊地了解包含在数据中的信息和规律。
多维数据分析以数据仓库为基础,按照维度模型来设计数据仓库。
在维度模型中,把存储度量的表称作事实表,把存储属性的表叫做维度表。
事实表存储的是可概括的数据,维度中包含属性和层次结构。
⽤户可以按照层次结构对数据进⾏聚合,从High Level上分析数据。
⼀,度量和度量值度量(Measure)是事实表中⼀个数值类型的属性,对数值进⾏聚合计算是有意义的,例如,学⽣的分数,计算学⽣的平均分数是有意义的。
度量值是指可概括的数值,是度量的值,度量值⼜被称作事实(fact),这也是“事实表”名称的由来。
从维度模型来看,事实表中除了维度的外键列和主键列之外,其他的列都是度量,这些列的值是度量值。
由此可以得出,事实表的构成是:主键列+维度外键+度量。
事实表存储数据的详细程度称作事实表的粒度,由于粒度是由事实表引⽤的外键列确定的,因此⼀个事实表只能有⼀个粒度,不同粒度的事实数据必须分别存储到不同的事实表中。
⼆,维度和层次结构维度是分析数据的⾓度,维度和维度之间是相互独⽴的。
在报表中,增加维度只是创建了⼀个新的、独⽴的细分度量值的⽅法。
从数据分析的⾓度来讲,增加维度是把度量值更细分,增加新的属性来分解数据。
属性是维度表的⼀列,主键属性(Primary Key Attribution)唯⼀地确定了维度表中的其他属性,属性值是int类型;由于主键属性不具有可读性,通常为维度表创建⼀个名称属性(Name Attribution),是字符类型,⽤于说明主键属性标识的实体。
维度表的每⼀⾏都是不同的实体,但是其名称属性可能是相同的,例如,⼈名。
由于主键属性是int类型,值是唯⼀的,占⽤的存储空间⼩,因此⼤量应⽤于事实数据中,作为外键列。
构建多维数据分析模型
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构建多维数据分析模型数据分析是近年来热门的话题,在各行各业都有着广泛的应用。
然而,传统的数据分析方法往往只能呈现单一维度的数据信息,难以发现数据背后的复杂规律和深层次的关联关系。
因此,构建多维数据分析模型,成为了数据分析的必备技能。
一、多维数据分析模型的构建意义数据分析的目的是发现数据背后的规律,解读数据所包含的信息以及提出优化方案。
单一维度的数据信息能够提供基本的统计信息,比如平均值、标准差等;但是对于部分数据量大且复杂的场景,仅有的基本数据信息则无法满足需求。
多维数据分析则相对于单一维度数据分析,更加全面、详细和深入。
首先,多维数据分析能够提供丰富的数据视图。
多维数据在统计学意义上是指二维及以上数据的情况。
二维数据视图基于 X, Y轴的方式呈现,可以非常好的展现多个变量之间的关系;当数据量超过三维时,可以采用三维可视化的方式,更好地呈现数据的规律。
多维数据的呈现不仅增加了数据信息的深度和广度,还可以通过图表等辅助手段更生动有趣地呈现数据,更容易让用户理解数据。
其次,多维数据分析能够发现数据的关联关系。
多维数据可以跨越地理、时间、事件、行为等多种方面分析数据,从而揭示出影响因素之间的关联关系。
通过多维数据分析,我们可以发现某些看似无关的数据之间存在着紧密的联系,进而进行具有针对性的优化,使得更精准、高效地解决问题成为可能。
最后,多维数据分析模型有利于降低风险。
多维数据分析不仅能帮助企业了解业务本身的数据状况,还能为企业预测未来的趋势,以及应对各种风险。
例如,通过对销售数据的分析,我们可以提前发现产品流行度的变化趋势,及时调整产品策略,从而避免了经济损失。
综上所述,多维数据分析模型的构建,不仅能提升数据分析的深度和广度,还有利于企业预测趋势、发现关联、降低风险,进而促进企业的持续发展。
二、多维数据分析模型构建的方法1.数据分析前的数据准备数据分析要从数据上开始,需要清洗数据并进行格式化,对后续分析和建模提供准确的数据源。
实验三 多维数据组织与分析(20121114)
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实验三 多维数据组织与分析一、实验目的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;二、实验设备及软件基于NT的局域网络,服务器与客户端均安装MS SQL Server 服务系统、Analysis Services系统。
三、实验内容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。
四、实验步骤1.使用存储设计向导设计存储鼠标右击实验二创建的多维数据集sales,选择“编辑”菜单,打开多维数据集。
①单击工具—设计存储菜单,在存储设计向导“欢迎”步骤中单击“下一步”按钮。
②选择“MOLAP”作为数据存储类型,然后单击“下一步”按钮。
③在“设置聚合选项”下单击“性能提升达到”。
在此框中输入“40”作为指定百分比。
④此操作指示 Analysis Services 将性能提升到 40%,而不管需要多大的磁盘空间。
管理员可以用此优化能力平衡查询性能需求和存储聚合数据所需磁盘空间大小。
⑤单击“启动”按钮。
⑥在 Analysis Services 设计聚合时,您可以查看向导右边的“性能与大小”图。
从中可以看出增加性能提升对使用额外磁盘空间的需求。
完成设计聚合的进程之后,单击“下一步”按钮,单击完成按钮,立即处理多维数据集,处理完毕后关闭多维数据集。
2.浏览多维数据集数据使用多维数据集浏览器对 Sales 数据进行切片和切块。
⑴ 如何使用多维数据集浏览器查看多维数据集数据① 在 Analysis Manager 树窗格中,右击“Sales”多维数据集,然后单击“浏览数据”命令。
② 出现多维数据集浏览器,显示由多维数据集的一个维度和度量值组成的网格。
其它四个维度显示在浏览器的上方(Promotion维度实验后面创建)。
数据仓库中的多维数据模型设计与构建方法
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数据仓库中的多维数据模型设计与构建方法概述:在数据仓库中,多维数据模型是一种重要的设计工具,用于存储和分析复杂的业务数据。
它有助于数据仓库的高效查询和分析,使用户可以更好地理解和决策业务活动。
本文将探讨多维数据模型设计与构建的方法,以及在实际应用中的一些注意事项。
一、多维数据模型概述多维数据模型是一种基于事实表和维度表的结构化数据模型。
事实表存储业务交易数据的指标,而维度表则存储与事实表相关的描述性信息。
通过将事实表和维度表进行关联,可以将复杂的业务数据组织成易于理解和查询的结构。
二、多维数据模型的设计方法1. 分析业务需求:在设计多维数据模型之前,首先需要充分理解业务需求。
这包括确定业务过程、数据指标和相关的维度属性等。
只有清楚了解业务需求,才能设计出满足用户查询和分析的数据模型。
2. 确定事实表和维度表:根据业务需求,确定事实表和维度表的设计。
事实表应该包含可度量的业务指标,如销售额、利润等,而维度表应该包含与事实表相关的描述性属性,如时间、地点、产品等。
3. 确定维度关系:在多维数据模型中,维度之间存在一种层次关系,例如时间维度可以分为年、月、日等层次。
在设计多维数据模型时,需要明确这些层次的关系,以便更好地组织和查询数据。
4. 设计属性和度量:在维度表中,每个维度都应该有相应的属性,在事实表中,应该有能够度量的指标。
设计属性和度量时,需要考虑数据的业务含义和查询需求,保证数据的准确性和可靠性。
5. 建立关联关系:在多维数据模型中,通过在事实表和维度表之间建立关联关系,实现数据的查询和分析功能。
关联可以通过主键-外键关系或者可通过查询的字段进行。
三、多维数据模型的构建方法1. 数据抽取和转换:在数据仓库建设过程中,数据的抽取和转换是一个重要的环节。
通过ETL(抽取、转换、加载)等工具,将原始数据从源系统中抽取出来,并进行清洗、转换和整合,使其适应数据仓库的需要。
2. 数据加载:在数据抽取和转换完成后,将清洗和整合后的数据加载到数据仓库中。
数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南
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数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南数据仓库是一个企业内部用来存储和管理各类数据的重要系统。
多维建模和OLAP分析是利用数据仓库进行高效数据查询和分析的关键技术。
本文将讨论数据仓库中的多维建模和OLAP分析,并介绍一些实用的指南。
1. 多维建模多维建模是在数据仓库中创建多维数据模型的过程。
多维数据模型通过将数据组织成多个维度和度量,使得数据更直观、易于理解和分析。
下面是一些关键的多维建模概念和指南:1.1 维度维度是描述事实的不同视角或属性的集合。
在多维建模中,维度是数据仓库中的关键要素。
常见的维度有时间、地理位置、产品和客户等。
在设计维度时,需要考虑到维度之间的层次结构、维度之间的关系以及维度的属性。
1.2 度量度量是进行分析的主要指标。
在多维建模中,度量通常是可以进行数值计算的数据。
常见的度量有销售额、库存数量和客户数量等。
在设计度量时,需要考虑到度量的粒度、度量之间的算法以及度量与维度之间的关系。
1.3 立方体立方体是多维数据模型的核心组件。
一个立方体包含多个维度和度量,并提供了灵活的查询和分析功能。
在设计立方体时,需要确定维度和度量的层次结构,以及定义聚合函数和计算指标等。
2. OLAP分析OLAP(Online Analytical Processing)是一种多维在线分析处理技术,用于快速查询和分析数据仓库中的多维数据。
下面是一些关键的OLAP分析概念和指南:2.1 多维查询多维查询是对数据仓库中多维数据进行查询和分析的操作。
通过多维查询,用户可以根据不同的维度和度量,快速统计和分析数据。
多维查询通常包括切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Drill)、旋转(Pivot)和透视(Pivot)等操作。
2.2 数据挖掘数据挖掘是在数据仓库中寻找隐藏的模式和关联规则的过程。
通过数据挖掘,可以发现潜在的业务趋势、行为模式和异常情况等。
常见的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和预测建模等。
基于Analysis Services的数据挖掘模型的研究与应用
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维普资讯
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( ho f o p t ce c n eh ooy h na gIstt o hmia T c nlg, h n a g1 0 4 , hn ) S ol m ue S i ea dT cn lg, e yn tue f e cl eh o y S e yn 1 2 C ia c oC r n S ni C o 1
维普资讯
第 4期
20 0 7年 4月
文荤 编 号 :0 13 9 (0 70 — 0 3 0 10 — 9 72 0 )4 0 8 — 3
机 械 设 计 与 制 造
Ma h n r De i n & M a u a t r c iey s ̄ n fcue 一8 一 3
测分析并识别信息中有趣且有价值 的东西 ,如将 数据分组 以供 式) 是专 门为检索多维数据信息而设 计的基于 S L的语言 。 ,它 Q
分析者或管理人员检查。
客户 机应用程序查询 以 A ayi S ri s nls e c 多维数据 集结构形式 s v e
Q 在 A a s e i s nl i Sr c 中集成 了大量的数据挖 掘工具 , ys v e 隐匿 了 表示 的数据就像 在传统关 系型数据库 中使用 S L语 言查询一 方便 。 要将这个 查询 集成 到 自己开发 的应用程序中则需 统 计学计算机公式的复杂性 ,使用用户可以轻松 实现 自己的数 样简单 、 D/ A te i 多维对 象 )A OMD是传 ,D / 据挖掘需要 。 它主要提供两种数据挖掘算法 : 微软决策树 和微软 要使 用 A OMD ( c vX数据对象/ 统 AD O库 的扩展 , D A O引入 了一种称为 O E D L B的体 系结 构 , 聚类 。 它们用于分析关系数据库或 O A L P多维数据集 中的数据 。 这种结构允许 编写 驱动程 序( O ED 在 L B中称为 “ 提供者 ”,— ) A 决策树广泛应用于分类任务 。 不同于其它 的分类算法 , 决策树算 D O同时支持对关系型和非关 系型数据存储 的访问。 法能处理高维数据 和规则 , 并使它们易于理解 。 聚类是一个最大 在用 A O对象处理 O A D L P数 据时 ,使用 A O MD模型来 D/ 期 望算法 的可伸缩实 现[ 从重要数据源构 造适 当的统计模 型 , 1 I , 处理 , 其本身含有 MD X全 部功能 。通过新增 的 A O对象查询 D 并且产生包含离散和连续值 的聚类数据库。
visual studio analysis services 使用
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visual studio analysis services 使用Visual Studio Analysis Services(简称SSAS)是微软提供的用于开发和管理多维数据模型的工具。
它是 SQL Server 数据平台的一部分,用于创建、部署和管理分析解决方案。
本文将介绍如何使用Visual Studio Analysis Services进行多维数据模型的开发。
Visual Studio Analysis Services提供了丰富的功能,方便开发人员创建和管理多维数据模型。
以下是使用Visual Studio Analysis Services的一些基本步骤:1. 安装Visual Studio Analysis ServicesVisual Studio Analysis Services是SQL Server Data Tools(SSDT)的一部分,可以通过下载和安装SQL Server Data Tools来安装Visual Studio Analysis Services。
2. 创建新的多维数据模型项目在Visual Studio中,选择“文件”菜单,然后选择“新建”>“项目”。
在“新建项目”对话框中,选择“分析服务多维项目”模板,指定项目的名称和位置,然后单击“确定”按钮。
3. 定义数据源和数据源视图在解决方案资源管理器中,右键单击“数据源”文件夹,选择“添加新项”。
在“添加新项”对话框中,选择“数据源”模板,指定数据源的名称和连接字符串,然后单击“添加”按钮。
在解决方案资源管理器中,右键单击“数据源”文件夹,选择“添加新项”。
在“添加新项”对话框中,选择“数据源视图”模板,指定视图的名称和选择相关的表和列即可。
4. 创建和定义维度在解决方案资源管理器中,右键单击“维度”文件夹,选择“添加新项”。
在“添加新项”对话框中,选择“维度”模板,指定维度的名称和表格名称,然后单击“添加”按钮。
基于大数据的多维度分析模型设计
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基于大数据的多维度分析模型设计近年来,随着人工智能技术的不断发展,大数据的应用越来越广泛。
在各个领域,大数据的处理、分析、利用成为了提高生产效率、优化资源配置、实现精准服务的关键。
而多维度分析模型,就是大数据分析的重要手段之一。
多维度分析模型,顾名思义,就是将数据从不同的角度进行分析,以便挖掘数据中的深层次信息。
在传统的数据分析中,往往只能看到一个维度的数据,如销售额、利润等。
而在多维度分析模型中,可以根据需求从多个角度进行数据分析,如销售额、销售渠道、销售区域等,从而得出更加全面、详尽的数据分析结果。
可以说,多维度分析模型已成为了大数据分析的重要手段之一。
在设计多维度分析模型时,最关键的是如何选取特征。
通常来讲,可以从以下几个维度入手:1. 时间维度:为抓取到消费者的购买周期,可以将数据按照时间维度进行划分,如按周、按月、按季度等。
在分析过程中,可以挖掘出哪个时段的销售额较高,哪个时段的销售额较低等信息。
2. 地域维度:根据消费者所在的地域划分数据,可以得出该地区的销售情况、产品偏好等信息。
通过对不同地域的数据进行对比,可以发现某些地域的销售额/订单量较高,而某些地域的销售额/订单量较低,从而为企业的决策提供参考。
3. 产品维度:根据不同的产品进行数据分析,可以了解每个产品的销售情况、收益等信息。
在比较不同产品的数据时,可以发现某些产品受欢迎的因素,如价格、使用体验等,从而优化产品设计、改进产品质量。
4. 用户维度:根据不同的用户进行数据分析,可以了解用户需求、购买偏好等信息。
在比较不同用户的数据时,可以找出那些高价值的用户,从而更好地进行精细化营销。
通过上述多维度分析,可以为企业提供全面、详尽的数据信息,从而优化企业的运营管理、产品设计、市场营销等方面的决策。
但是,设计一个科学、合理的多维度分析模型需要具备以下几个方面的能力:1. 数据获取:由于多维度分析模型的核心是数据,因此获取大数据是非常关键的。
用SQL Server 2000 Analysis Service设计与创建多维数据集
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用SQL Server 2000 Analysis Service设计与创建多维数
据集
张友平;杨丽萍
【期刊名称】《上海海事大学学报》
【年(卷),期】2003(024)001
【摘要】阐述了SQL Server 2000分析服务的功能与体系结构,介绍了利用分析服务构建多维数据集的全过程:建立数据维度、存储多维数据集、处理数据爆炸和分析多维数据集.
【总页数】3页(P72-74)
【作者】张友平;杨丽萍
【作者单位】上海海运学院,工学院,上海,200135;上海海运学院,工学院,上
海,200135
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.132.3
【相关文献】
1.神经网络算法在Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services中的应用 [J], 杜义君
2.SQL Server Analysis Services的概念与结构 [J], 雷妍
3.SQL Server Analysis Services的概念与结构 [J], 雷妍
4.基于SQL Server Analysis Services的招生数据分析 [J], 刘实;刘杉;郭俊芳;沙
仁高娃;郝晓琴;岳鹏飞
5.SQL Server 2000 Analysis Services在税务信息系统中的应用 [J], 张理强;郑兆瑞
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
使用Analysis Service编写多维数据集
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2007教程:使用Analysis Service编写多维数据集使用Analysis Service编写多维数据集第一章:SQL Server 2005概述及安装须知1.1SQL Server 2005概述1.2SQL Server软硬件安装需求1.3SQL Server 2005 安装后的Service Pack(SP)修补更新1.4SQL Server 2005数据库内存设置第二章:SQL SERVER2005 SSAS对象介绍1.5数据源1.6数据源视图1.7多维数据集1.8维度1.9角色第三章:多维数据集(CUBE)建立指南1.10新建SSAS 项目1.11新建数据源1.12创建数据源视图1.12.1创建数据源视图1.12.2新建命名查询1.12.3新建命名计算1.13创建CUBE1.13.1度量值1.13.2维度1.13.3维度层次结构1.13.4设置维度用法1.13.5“计算”1.13.6操作1.13.7分区1.13.8透视1.13.9浏览器1.14CUBE的处理及部署第四章:常见问题及解决办法第五章:多维表达式MDX语法简析注:本教程适合SSAS初学者使用,不包括数据挖掘部分。
1.1.SQL Server 2005概述SERVER 2005是SQL SERVER 200的新一代继代者,除了继承SQL SERVER 2000数据库的优点外,还持续在性能、可靠性、可用性、可编程性和易用性各方面都做了改进,使得它适用于大型在线事务处理(OLTP)、数据存储和电子商务应用程序的使用。
SQL SERVER 2005添加了许多新功能,使得SQL SERVER 2005的定位不局限于数据库领域,更严格来讲应该是被定位在“商业智能(BI)平台”,因此也才会有Business Intelligence Development Studio等工具的出现。
这也是我们选择SQL SERVER 2005编写CUBE的原因。
多维数据模型
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– 状态信号灯是一个视觉元素,用来展现KPI当前的状态。例如:
仪表,交通灯或笑脸。
• 趋势 – 趋势是一个MDX表达式,用来评估在不同时间KPI的值。利用这 一点,企业用户将能够确定KPI的值随着时间已如何进展。
• 趋势信号灯 – 趋势信号灯是一个视觉元素,用来展现KPI的趋势。
KPI完成!下面,处理立方体。您将可以使用在BIDS的KPI选项卡下的内置的 KPI浏览器来查看KPI
• 最大化性能
– 无需删除当前 MOLAP 对象。 在数据读入新缓存并在 其中处理时,继续对 MOLAP 对象进行查询。 该方法 可提供更好的性能,但是会导致在生成新缓存时查询 返回旧数据。
时效性—实时的数据分析
更新
新版本
Data
MOLAP cache
RDBMS
EvSeQnLts
UDM
MDX
分析服务
• 这个技术节约了处理时间和减少了存储需求,并使得对查询响应时间影响最 小化
• 在聚合创建以后,如果立方体的结构发生了改变或增加了数据,又或者立方 体中的源数据表改变了,有必要重新查看审阅一下立方体的聚合并重新处理 立方体
聚合设计
• 一个向导
– 初始化聚合 – 基于使用的聚合设计 – 新增的按查询设计 – 优化输入算法
动作(Actions)
• 立方体支持动作和在基础数据上的动作
– URL: 跳转到一个特定的URL。这种类型的动作支持指导用户到一些网址获得更多信息,并且 可以指导用户到一些基于Web的应用程序以允许运行新的任务。 • 例如: 对于一个产品,跳转到描述该产品的公司网站上
• 报表
– 执行一个特定的报表。例如:对于一个给定的产品代码,通过动作可以执行一个参数化的报表 来提供产品描述和当前订单状态。
SQL+Server+2008+Analysis+Services+多维数据分析实例
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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/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 ServerBusiness 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”。
创建 Analysis Services 项目操作步骤
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创建Analysis Services 项目操作步骤:任务1:创建Analysis Services 项目1.单击“开始”,依次指向“所有程序”、Microsoft SQL Server 2005,再单击SQL ServerBusiness Intelligence Development Studio。
2.关闭“起始页”选项卡。
在Visual Studio 的“文件”菜单上,指向“新建”,再单击“项目”。
3.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”。
4.确定任务2: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”。
2.在“欢迎使用数据源向导”页上,单击“下一步”。
3.在“选择如何定义连接”页中,确保已选中“基于现有连接或新连接创建数据源”,再单击“新建”。
4.在“提供程序”列表中,确保已选中“本机OLE DB\SQL Native Client”。
5.在“服务器名称”文本框中,键入localhost。
6.确保已选中“使用Windows 身份验证”。
在“选择或输入数据库名称”列表中,选择AdventureWorksDW。
7.单击“确定”,然后单击“下一步”。
8.选择“使用服务帐户”,然后单击“下一步”。
9.在“完成向导”页上,单击“完成”以创建名为Adventure Works DW的新数据源。
任务3:定义数据源视图1.在解决方案资源管理器中,右键单击“数据源视图”,再单击“新建数据源视图”。
在“欢迎使用数据源视图向导”页中,单击“下一步”。
2.单击“下一步”。
此时将显示“选择表和视图”页。
在此页中,可以从选定的数据源提供的对象列表中选择表和视图。
可以筛选此列表,为选择表和视图提供帮助。
3.在“可用对象”列表中,选择下列表(同时按下Ctrl 键可选择多个表):∙dbo.DimCustomer∙dbo.DimGeography∙dbo.DimProduct∙dbo.DimTime∙dbo.FactInternetSales4.单击>,将选中的表添加到“包含的对象”列表中。
在sqlserveranalysisservices中选择表格或多维建模
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在 SQL Server 2012 Analysis Services 中选择表格或多维建模体验Microsoft 商业智能技术文章作者Hitachi Consulting:Liz Vitt -作者Scott Cameron -作者Hilary Feier -审校Microsoft:T.K.Anand -审校Ashvini Sharma -审校发布时间:2012 年 5 月适用范围:SQL Server 2012 Analysis Services摘要:本白皮书提供的实用指南可帮助 BI 专业人员和决策者决定,您的下一个 BI 解决方案最合适采用 SQL Server 2012 Analysis Services 表格建模,还是 SQL Server 2012 Analysis Services 多维建模。
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目录简介 (3)BISM 建模入门知识 (3)多维建模 (3)表格建模 (4)BISM 客户端分析工具 (4)数据模型 (6)数据关系 (6)一对多关系 (6)多对多关系 (6)引用关系 (7)层次结构 (7)标准层次结构 (7)不规则层次结构 (7)父子层次结构 (7)其他建模功能 (8)业务逻辑 (8)行级转换 (8)聚合值 (9)计算 (9)业务逻辑方案 (10)层次结构逻辑 (10)自定义汇总 (11)半累加性度量值 (11)时间智能 (12)KPI (12)货币换算 (12)命名集 (12)数据访问和存储 (13)性能和可伸缩性 (13)多维模型 (13)表格模型 (14)可编程性 (15)安全性 (15)行级/属性级安全性 (15)动态安全性 (16)单元级和高级安全性 (16)总结 (17)有关详细信息 (21)简介数据建模是 BI 专业人员多年来一直不断实践的领域,它的目标只有一个:将不同的数据整理到一个分析模型中,从而快速高效地支持业务的报告和分析需要。
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Analysis Services多维模型开发
可以使用Analysis Services来分析大量数据。
还可以使用它设计、创建和管理包含来自多个数据源的详细信息和聚合数据的多维结构。
若要管理和使用联机分析处理(OLAP)多维数据集,可以使用SQL Server Management Studio。
若要创建新的OLAP多维数据集,可以使用Business Intelligence Development Studio。
一、创建Analysis Services项目
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。
将打开Microsoft Visual Studio开发环境
在Visual Studio的“文件”菜单上,指向“新建”,然后单击“项目”。
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”。
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。
二、定义数据源
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”。
在“欢迎使用数据源向导”页上,单击“下一步”可打开“选择如何定义连接”页。
在“选择如何定义连接”页上,可以基于新连接、现有连接或以前定义的数据源对象来定义数据源。
在本教程中,将基于新连接定义数据源。
确保已选中“基于现有连接或新连接创建数据源”,再单击“新建”。
在“连接管理器”对话框中,为数据源定义连接属性。
在“提供程序”列表中,确保已选中“本机OLE DB\SQL Server Native Client 10.0”。
Analysis Services还支持“提供程序”列表中显示的其他访问接口。
在“服务器名称”文本框中,键入localhost。
要连接到本地计算机上的命名实例,请键入localhost\<实例名>。
若要连接到特定的计算机而不是本地计算机,请键入该计算机名称或IP 地址。
确保已选中“使用Windows身份验证”。
在“选择或输入数据库名称”列表中,选择AdventureWorksDW2008。
单击“测试连接”以测试与数据库的连接。
单击“确定”,然后单击“下一步”。
在该向导的“模拟信息”页上,可以定义Analysis Services用于连接数据源的安全凭据。
在选中“Windows 身份验证”时,模拟会影响用于连接数据源的Windows帐户。
Analysis Services不支持使用模拟功能来处理OLAP对象。
选择“使用服务帐户”,然后单击“下一步”。
在“完成向导”页上,键入名称Adventure Works DW,然后单击“完成”以创建新数据源。
三、定义数据源视图
在解决方案资源管理器中,右键单击“数据源视图”,再单击“新建数据源视图”。
在“欢迎使用数据源视图向导”页中,单击“下一步”。
此时将显示“选择数据源”页。
“关系数据源”下的Adventure Works DW数据源已被选中。
单击“下一步”。
在“选择表和视图”页上,可以从选定的数据源提供的对象列表中选择表和视图。
可以筛选此列表,为选择表和视图提供帮助。
在“可用对象”列表中,选择下列对象。
在按住Ctrl键的同时单击各个表可以选择多个表:
DimCustomer (dbo)
DimDate (dbo)
DimGeography (dbo)
DimProduct (dbo)
FactInternetSales (dbo)
单击“>”符号,将选中的表添加到“包含的对象”列表中。
单击“下一步”。
在“名称”字段中,键入Adventure Works DW,然后单击“完成”以定义Adventure Works DW数据源视图。
此时,Adventure Works DW数据源视图将显示在解决方案资源管理器的“数据源视图”文件夹中。
数据源视图的内容还将显示在Business Intelligence Development Studio的数据源视图设计器中。
此设计器包含以下元素:“关系图”窗格,其中将以图形方式显示各个表及其相互关系。
“表”窗格,其中将以树的形式显示各个表及其架构元素。
“关系图组织程序”窗格,可在其中创建子关系图,用于查看数据源视图的子集。
一个特定于数据源视图设计器的工具栏。
现在,即可在“关系图”窗格中查看所有表及其相互关系了。
注意,在FactInternetSales表和DimDate表之间存在三种关系。
每个销售都具有三个与其关联的日期:订单日期、到期日期和发货日期。
若要查看某种关系的详细信息,可双击“关系图”窗格中的关系箭头。
四、修改表的默认名字,提供更友好的名字
在数据源视图设计器的“表”窗格中,右键单击FactInternetSales表,然后单击“属性”以便在Adventure Works Tutorial数据源视图中显示FactInternetSales 对象的属性,打开属性工具边栏。
将FactInternetSales对象的FriendlyName属性更改为InternetSales。
在“表”窗格中单击DimProduct。
在“属性”窗口中,将FriendlyName属性更改为“产品”。
使用同样的方法更改数据源视图中剩余的各个表的FriendlyName属性,删除“Dim”前缀。
在“文件”菜单上,或者在BI Development Studio的工具栏上,单击“全部保存”,以保存截至目前已在Analysis Services Tutorial项目中进行的更改。