cognos_同期比_环比_olap源
Cognos多维分析操作使用手册
Cognos多维分析操作使用手册1.1.1.OLAP展示窗口介绍进入中国电信经营分析系统，点击多维分析中一个分析主题进入该分析主题操作窗口，会出现以下类似的界面：就这个浏览器窗口说明一下将要在后用到一些名词。
浏览器窗口包括：1.1.1.1.维度栏维度：在浏览器窗口顶端，用于过滤每一维数据。
例如下图，该主题的维度包括时间，年，月份，在网时长，城乡标识，用户性质，地域，帐目类型，产品类型，客户类型，客户营销属性，上传省份等。
1.1.1.2.维度导航区维度导航区域用于对显示数据的行列和指标进行替换、嵌套等操作，在浏览器窗口的左部。
1.1.1.3.数据显示区域维度栏的最后一项为指标下拉框，其中各个选项是作为数据显示区域的指标，如果在该立方体中有多个指标，您也可以选择其他的指标显示。
1.1.1.4.层次选择区有些维度分层次展示，如时间维度一般是年->季度->月这样的层次，用鼠标右键点击白色矩形框，会弹出菜单，可以让行或者列的数据向下一层或者上一层展开，使得数据展示更清楚.1.1.1.5.工具栏工具栏位于浏览器窗口右部的底端，如下图：工具栏主要分为以下几部分：图标说明交叉制表显示/缩进式交叉制表显示风格选择简易条形图/饼图/簇状条形图/堆积式条形图/多线/立体条形图等图形显示风格的变化拆分视图，使数据显示在下部分，图形显示在上半部分调整显示选项，行列的数量，指标显示的选项，计算类别的显示等对已经插入的计算行或列进行调整对隐藏显示的进行调整交换行列对显示为0的数据消除80/20隐藏自定义例外项突出显示提供此报表说明在报表中查找类别打开帮助浏览器窗口把数据导出成文件以上是对工具栏每个图标的说明。
当然，只要鼠标放在图标上面就可以看到简单说明，具体的使用在OLAP基本操作里面介绍。
1.1.1.6.OLAP操作实现的功能通过您的 web 浏览器，您可以•浏览信息，在任何维度浏览数据。
在每一个具体的维度里面，点击其下拉框都可以看到其子类别和层次关系。
Cognos报表展示
Cognos
• 我们可以把商业智能看成一种解决方案。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出 有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和 装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此 基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助 决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。目前，商业智能产品及解决方案 大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的 整体解决方案等。
上钻，下钻，穿透钻取，到 任意相关信息
自助式报表，查询和分析， 提高了最终用户得到信息 的速度
用户
和MS Office无缝集成
多语言支持
为用户屏蔽数据的复杂性
低培训和支持成本,支持广泛的用户范围
Cognos技术特点
考察角 度 友好性
统一元 数据 Web方式
前端工具
界面简洁，从简单到复杂报表都是直 接使用鼠标拖拽，不需要编写程序 所有的前端功能使用统一的元数据。
ห้องสมุดไป่ตู้
议程
1.Cognos工具介绍 2.Cognos报表解决方案 ▪ 1）.动态交互式报表 ▪ 2）.仪表盘式报表 ▪ 3）.图文并茂复杂报表 ▪ 4）.中国式复杂报表 ▪ 5）.统计分析报表 3.Cognos报表工具特点
仪表盘报表显示
议程
1.Cognos工具介绍 2.Cognos报表解决方案 ▪ 1）.动态交互式报表 ▪ 2）.仪表盘式报表 ▪ 3）.图文并茂复杂报表 ▪ 4）.中国式复杂报表 ▪ 5）.统计分析报表 3.Cognos报表工具特点
Cognos入门培训教程
配置环境
配置数据库连接、数据源、 安全性设置等，以确保 Cognos能够正常运行并 访问所需数据。
02
数据建模与ETL过程
数据建模概念及重要性
01
02
数据建模定义：数据建 模是对现实世界各类数 据的抽象组织，确定数 据库需管辖的范围、数 据的组织形式等直至转 化成现实的数据库的过 程。
数据建模重要性
Cognos入门培训教程
contents
目录
• Cognos概述与基础 • 数据建模与ETL过程 • 报表设计与交互式分析 • 仪表盘与可视化展示 • 高级功能与应用拓展 • 案例分享与总结回顾
01
Cognos概述与基础
Cognos产品家族介绍
01
02
Cognos BI：商业智能 工具，用于数据可视化、 分析和报告。
02
一种数据处理技术，支持复杂的数据分析和查询，提供多维度
的数据视图。
数据挖掘
03
从大量数据中提取有用信息和模式的过程，用于预测和决策支
持。
安装与配置Cognos环境
01
02
03
系统要求
确保计算机满足Cognos 软件的最低系统要求，包 括操作系统、内存、硬盘 空间等。
安装步骤
下载并安装Cognos软件， 遵循安装向导的指示完成 安装过程。
外部数据源集成
说明如何在Cognos中集成外部数 据源，如关系型数据库、NoSQL
数据库、Web服务等。
API接口调用
介绍在Cognos中使用API接口调 用外部数据或服务的方法，包括 RESTful API、SOAP API等。
数据整合与转换
阐述在Cognos中对不同数据源进行 数据整合和转换的策略和技巧。
IBM Cognos 产品功能介绍
Cognos产品功能介绍Cognos产品构成系统物理结构共分为四层1．数据源层：包括业务数据库、数据集市、数据仓库、多维立方体以及其他来源的非关系型数据，作为查询统计分析的数据来源。
2．模型定义层：模型定义层可以分为两部份，一部分通过Cognos BI Modeling 将数据库在应用层定义为数据查询模型，定义的内容包括：数据库中的表字段在模型层被重新命名，重新组织，使其符合业务人员的逻辑；表及字段被赋予应用级安全性，保证恰当的人可以看到恰当的数据。
第二部分是将通过Cognos BI OLAP Modeling统计汇总数据按照业务逻辑生成多维立方体，将数据按照多维信息重新进行组织并且在应用层设置权限，使用户进行统计分析时得到较好的性能和灵活的查询组合方式。
3．应用服务器层：应用服务器层的Cognos BI Server for Reporting和Cognos BI Server for Analysis将在模型定义层中定义的模型和多维立方体通过Web Server进行发布展示。
需要注意的是，查询模型和多维立方体是可以通过“穿透钻取”有效的连接起来，使得分析—然后—查询的Cognos分析模式得到很好的体现。
4．浏览器层：企业用户可以通过浏览器无需任何插件来进行查询、统计分析，得到正确的信息。
对系统进行管理。
在整个系统中，Cognos主要如下产品：Cognos BI OLAP ModelingCognos BI Server for AnalysisCognos BI ModelingCognos BI Server for Reporting（1） BI OLAP ModelingBI OLAP Modeling是Cognos提供的企业级OLAP 模型设计工具，它将从各类数据源（数据库、数据仓库、平面文件）中筛选出来的数据创建成多维数据立方体。
立方体是按探察业务的OLAP多维因素分析模型的设计创建，通过对多维数据立方体的OLAP分析，用户可以辨明趋势、跟踪业务运作、创建高效的统计汇总报表。
BI中间件招标参数(IBM Cognos控标使用)
BI中间件招标参数（IBM Cognos 控标使用）系统技术要求系统涉及的软件中间件或软件工具的技术规格及要求1、整体要求(1) 提供原厂一年的软件免费升级及800电话技术支持服务。
(2) 使用成熟的商业化产品。
(3) 具有良好的整体性，产品提供完整的BI展现的功能。
包括了即席查询，报表，分析，仪表盘、事件管理、记分卡等功能。
(4) 以纯浏览器的方式为用户提供各种功能，包括：分析、报表、查询、仪表盘等功能，用户不需要安装任何插件。
(5) 采用先进的SOA构架，采用B/S架构。
(6) 产品各功能采用统一的元数据模型，不需要为每个前端展现工具分别定义元数据。
(7) 支持统一安全性，可以使用LDAP、非LDAP认证源进行验证登录。
(8) 支持平衡记分卡功能，支持关键指标监控。
(9) 支持主流操作系统平台，如IBM AIX、SUN Solaris、HP Unix、Windows以及Linux。
(10)产品必须本身支持负载均衡和容错保护功能，不依赖硬件，操作系统，应用服务器的负载均衡功能。
(11)支持主流的关系型数据库（包括Oracle、SQL Server、Sybase ASE/IQ、DB2等）。
(12)提供门户管理功能，支持Weblogic、Websphere、JBoss等各种应用服务器，能够方便与第三方门户集成。
(13)提供灵活开放的应用程序开发接口（API），能够在各种操作系统平台(Windows,Unix等)方便用户容易地进行二次开发。
(14)提供数据抽取、转换、传输和加载服务，能快速生成BI应用的信息目录。
(15)支持Unicode，支持多语言。
(16)支持移动设备访问报表，报表无需针对不同访问终端开发多套报表，支持Windows Mobile，Symbian，BlackBerry，iPhone，iPad等移动设备。
(17)支持离线的报表，可生成包含数据的离线报表，用户可在离线情况下察看报表，过滤数据、交互分析。
Cognos的详细的组件以及对应的功能描述
Cognos的详细的组件以及对应的功能描述一 Cognos 详细组件列表：从大模块来看，参与本次项目建设的Cognos产品组件只有三个：各个大模块的功能分别是：Cognos Powerplay Transformation Server：负责将数据源变成数据立方体；Cognos Powerplay Enterprise Server：负责将数据立方体以OLAP分析、OLAP报表等方式展现出来；Cognos ReportNet Server：负责实现基于数据库的数据查询、报表制作、仪表盘制作、报表/仪表盘展示等等；如果将 Cognos 各个模块细分，则包含如下组件：二 Cognos 组件功能介绍：参照上图，我们介绍一下每个Cognos组件的功能：Cognos Powerplay Transformation Server部分：Cognos Impromptu：主要用来连接数据库，形成数据源定义（IQD文件），Transformer 会根据数据源定义到源数据库中抽取数据；Cognos Transformer：在Windows界面中提供一个图形化的模型设计界面，供开发人员设计模型和调试模型；在UNIX版本中，这个模块名称为 Cognos Powerplay Transformer UNIX Client，增加了设计界面对服务器的控制菜单；Cognos Transformation Server：后台的OLAP数据抽取转换引擎，用来把源数据抽取出来形成数据立方体。
在Windows版本中，它与前端设计界面Cognos Transformer 是结合在一起的；在UNIX版本中，它与前端的模型设计界面是分离的，安装在UNIX 环境中，接受命令行或来自于客户端的调度。
Cognos Powerplay Enterprise Server部分：PowerConnect：Cognos Powerplay Enterprise Server与第三方数据立方体的连接接口，通过PowerConnect，可以将MSOLAP、Essbase、IBM DB2 OLAP、SAP R/3 BW 等第三方数据立方体通过Cognos展现出来；Powerplay Enterprise Server：负责通过Web方式或Client方式展现数据立方体、提供OLAP界面和报表界面的服务器产品，是整个Cognos OLAP应用的核心；Cognos Upfront：Cognos Powerplay Enterprise Server提供的门户界面，可以定制外观、功能。
Cognos操作手册
Cognos产品操作手册贵州电网项目组2007年1月COGNOS系统操作手册利用Cognos进行数据展现的过程包括建立信息目录，建立imr报表，生成iqd文件，建立展现模型，生成PowerCube，发布PowerCube，制作展现报表，发布到Web Server和展现这一系列的过程。
Cognos系统的操作包括三个主要产品以及一些管理员工具的维护工作。
下面将对Cognos产品的操作进行一个简单的介绍。
1 Cognos产品介绍1.1 介绍Cognos产品的组成现阶段使用的Cognos产品主要包括Impromptu AdministratorAccess Manager AdministrationPowerPlay TransformerPowerPlay Enterprise Server AdministrationUpfront Server AdministrationPowerPlay1.2 工作流程●确定用户需求和数据源●建立中间库，提数●建立查询报表（Impromptu）●生成数据查询文件（Impromptu）●建立查询模型（Transformer）●生成多维数据立方体（Transformer ）●发布（PowerPlay Enterprise Server）●数据展现（PowerPlay/IE）2 Impromptu产品Improptu是一个基于Windows桌面的强有力的交互数据报表工具。
生成报表并发布（需要另外购买Cognos IWR）使用Improptu可以完成以下功能：1）从各种数据源查询数据，包括桌面、LAN、Clint/Server环境；2）从数据库中查询数据，而不需要有专业编程知识；3）生成报表并发布。
Impromptu 是企业级、交互式数据库查询和报表生成工具。
该产品有如下特点：. 信息管理员通过定义Catalog(信息目录)将数据库的数据结构按业务用户的需求和数据访问规则来展现，此类似于数据仓库的数据视图，使用户面对的不是后台复杂的数据结构和技术细节，而是自己熟悉的业务术语、数据结构。
Cognos教程
数据源连接及配置
确定数据源类型
01
支持多种数据源类型，如关系型数据库、非关系型数据库、文
件等。
配置数据源连接参数
02
根据数据源类型，配置相应的连接参数，如URL、用户名、密
码等。
测试数据源连接
03
确保配置正确，能够成功连接到数据源。
数据模型设计原则
确定业务需求
了解业务需求，明确需要分析的数据范围和目标。
Chapter
数据挖掘基本概念和算法
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用 信息和知识的过程。
常见数据挖掘算法
分类、聚类、关联规则挖 掘、时间序列分析等。
数据挖掘流程
数据准备、数据探索、模 型构建、模型评估和应用 。
使用Cognos进行数据挖掘
01
数据准备
使用Cognos进行数 据清洗、转换和集成 。
01 02 03 04
简洁明了
报表设计应简洁明了，避免过多 的图表和复杂的数据展示，以便 用户能够快速理解报表内容。
可定制性
为了满足不同用户的需求，报表 设计应具有一定的可定制性，如 允许用户选择需要展示的数据和 图表等。
各类报表设计实例演示
表格报表
适用于展示大量数据和详细信息 ，如销售数据、库存清单等。设 计时需要注意数据的排序、筛选
它提供了全面的数据集成、数据建模、数据分析和数据 可视化功能，帮助企业用户更好地理解和利用数据。
Cognos支持多种数据源和数据类型，包括关系型数据库 、多维数据库、数据文件等。
系统需求与准备工作
硬件要求
Cognos需要运行在支持其系统需求 的服务器上，具体硬件要求取决于数 据量和用户数量等因素。
Cognos工具介绍
Cognos工具介绍PowerPlay世界领先的面向OLAP数据的企业经营绩效度量(BPM)分析和报表解决方案Cognos PowerPlay解决方案屡获殊荣，它可以为企业应用程序提供完整的经营绩效度量(BPM)报表和分析环境。
PowerPlay可以使企业内外部的决策者和知识工作者访问企业关键数据，从而提高企业经营绩效，用户可以从任意角度探察和分析以任何形式组合的数据，并且快速识别使用其它分析方式无法发现的影响企业经营绩效的因素。
通过将分析结果发布到Upfront EBI 门户，用户还可以汇报并且让其它用户共享这些结果。
Cognos PowerPlay打破了传统报表作者和业务分析员的局限，它可以使任何人在Web、Windows或者Excel环境下都可以对OLAP 数据进行多维分析、创建报表。
任何层次的决策人员都可以进行自己所需的分析，制订关键决策。
另外，通过将分析结果发布到Cognos Upfront门户，决策人员可以向自己的同事和合作伙伴提供基于有益于分析洞察的报表。
报表用户只需通过简单的鼠标单击方式,就可以将PDF格式的分析结果转换成动态的PowerPlay Web报表，这种报表允许用户探察和分析OLAP底层数据，并且可以和其它用户共享所得。
Cognos PowerPlay是Cognos EBI解决方案的组成部分，它可以给企业提供一个统一的业务流程视图。
它可以将传统的业务流程和电子商务业务流程完美的统一起来，使企业走向成功发展之路。
Cognos PowerPlay可以帮助企业掌握、共享、利用重要的业务信息，使企业在电子商务环境中立于不败之地。
Cognos ReportNet企业查询和报表标准Cognos ReportNet是第一个“多合一”报表软件，可以让你创建、修改和发布公司需要的任何报表——发票，报表、每日、每周销售和库存报表等。
用户可以实现所有报表的标准化，这些报表不仅来自同一个提供商的同一个产品，而且具有相同的体系结构，Cognos ReportNet可以满足用户对多个报表工具的需求，可以减少由于重复培训、维护、管理、服务器、技术支持和缺少信息用户决策所需的一致性所造成的成本。
Cognos MOLAP技术参考
Cognos MOLAP技术参考1.概述Cognos的Transformer提供MOLAP的数据存储方式，支持所有主流关系型数据库及平面文件、接口数据等。
其技术精髓依据“牺牲空间，换取时间”的经典理论，使数据访问的性能得到了最大化的提升。
因此，MOLAP是目前主流的OLAP技术。
有独立的OLAP引擎，能提供比ROLAP更为优秀的性能，和更好的用户体验。
（查询分析的响应时间一般为秒级）相对于MOLAP，ROLAP需要基于传统的关系型数据，所以运行速度受限于数据库的性能，当用户数多或查询复杂的时候性能难以保证（查询分析的响应时间一般为分钟级）。
ROLAP为了提高查询分析的响应速度往往需要在数据库中构造很多中间表，这些表在系统运行一段时间后管理和维护会成为比较大的问题（因为这些表对DBA是透明的，DBA不能明确知道这些表是否还会使用，也不知道这些表对当前ROLAP是否还有效）。
并且，伴随这业务数据的不断积累和业务需求的逐渐变化，ROLAP的数据存储会呈指数状急剧膨胀，经常造成后期维护成本（存储介质）的大量开销。
2.特性●友好性直接使用鼠标拖拽，进行模型设计，不需要编写程序，通过工具的自动优化和自动程序生成功能，大大简化了开发过程，可以快速建立模型，快速响应用户需求。
●虚拟Cube技术智能的虚拟Cube技术，可将存储数据的立方体文件进行物理拆分，并且支持对分区进行增量更新，从而实现对超大数据量的支持和维护，不同的虚拟Cube可以采用不同的模型，适应业务的发展●空间占用区别于其他MOLAP产品的膨胀型存数方式，Cognos MOLAP采用压缩型数据存储，具备高压缩比，通常情况下压缩比大约为数据库占用空间的十分之一。
●访问效率Cognos提供的智能缓存可以支持从小数据量到大数据量应用环境中的秒级访问。
●实现成本由于全图形化设计，不需编码，因此能够适应快速部署，快速实现的要求，实施周期和维护成本低。
考察角度MOLAP ROLAP友好性界面简洁，从简单到复杂模型都是直接使用鼠标拖拽，进行模型设计，不需要编写程序。
Cognos_BI结构和功能简介
▪ 真正的纯浏览器，不管是最终用 户还是制作人员还是管理员
▪ 功能强大的事件管理
▪ Cognos 8 Business Intelligence 是 BI 标准化的不 二选择!
Cognos 8 BI综述
Cognos 8 BI
成本和培训成本问题)
Cognos OLAP Server 特点
友好性
虚拟Cube技术 空间占用 访问效率 实现成本
Cognos OLAP Server
直接使用鼠标拖拽，进行模型设计，不需要编写程序，通过工具的自动优 化和自动程序生成功能，大大简化了开发过程。
虚拟Cube技术，能真对分区进行增量更新，支持超大数据量，不同的虚拟 Cube可以采用不同的模型，适应业务的发展 高压缩比，通常为数据库占用空间的十分之一 能够支持从小数据量到大数据量应用环境中的秒级访问
被证实
BI技术领导者
被证实的技术
报表
仪表盘
分析
事件管理
平衡记分卡
查询
一个服务实现所有的BI展现功能
▪ 完整的BI 展现功能，有助于提高决策和管理 效率
▪ 门户 ▪ 察看结果 ▪ 即席查询 ▪ 报表 ▪ 仪表盘
Cognos 8 BI
▪ 分析 ▪ 事件管理 ▪ BI应用与服务器 管理
无需多个BI工具 低成本，易于标准化
关键业务或绩效事件。
Cognos 包括：
▪ 开放式数据访问 ▪ 维度化报表和仪表盘 ▪ 深层的、大型的数据比较性分析 ▪ 扩展自助式报表功能 ▪ 集成化门户
开放式数据访问
Query Studio
Report Studio
同比和环比的计算方法
同比和环比的计算方法同比和环比是常用的两种比较方法，用于分析数据在不同时间段的变化趋势。
在经济学、统计学和市场分析中，同比和环比都是重要的分析手段，能够帮助人们更好地理解数据的变化情况。
本文将介绍同比和环比的计算方法，并举例说明其应用场景。
一、同比的计算方法。
同比是指与去年同期相比较的增长率。
计算同比增长率的方法是，（本期数-同期数）/同期数×100%。
例如，某商品去年的销售额为1000万元，今年的销售额为1200万元，那么同比增长率为（1200-1000）/1000×100%=20%。
同比增长率为正值表示增长，为负值表示下降。
同比的计算方法比较简单，可以帮助人们了解数据在不同年份的变化情况。
同比分析常用于经济增长率、销售额、利润等指标的比较，能够帮助人们更好地把握经济发展的趋势。
二、环比的计算方法。
环比是指与上一个时间段相比较的增长率。
计算环比增长率的方法是，（本期数-上期数）/上期数×100%。
例如，某商品上个月的销售额为100万元，这个月的销售额为120万元，那么环比增长率为（120-100）/100×100%=20%。
环比增长率为正值表示增长，为负值表示下降。
环比的计算方法也比较简单，能够帮助人们了解数据在不同时间段的变化情况。
环比分析常用于月度、季度的数据比较，能够帮助人们更好地把握市场的变化趋势。
三、同比和环比的应用场景。
1. 经济增长率分析，同比和环比可以帮助人们了解国家或地区的经济增长情况，及时发现经济增长的趋势。
2. 公司业绩分析，同比和环比可以帮助公司了解自身业绩在不同时间段的变化情况，及时调整经营策略。
3. 市场分析，同比和环比可以帮助市场分析师了解市场在不同时间段的变化情况，及时调整投资策略。
四、总结。
同比和环比是常用的两种比较方法，能够帮助人们更好地了解数据在不同时间段的变化情况。
通过同比和环比的计算方法，人们可以及时发现数据的变化趋势，做出相应的决策。
同比和环比的计算方法百分比
同比和环比的计算方法百分比咱老百姓过日子，也得懂点经济知识不是？这同比和环比啊，可重要着呢！你看，同比就是跟上年同期相比，环比呢，则是和上一个相邻周期比。
比如说，你这个月赚了一万块，去年这个月赚了八千块，那同比增长就是用（一万减去八千）除以八千，再乘以 100%，算出来就是增长了 25%。
你想想，这是不是一下子就清楚自己今年比去年这个时候多赚了多少啦！再说说环比，还是你这个月赚了一万块，上个月赚了九千块，那环比增长就是（一万减去九千）除以九千，再乘以 100%，差不多就是增长了 11.11%。
这就好比跑步，同比是和去年同一时间比谁跑得快，环比就是和上一个阶段比谁进步大。
咱举个例子吧，就说你开个小卖部。
这个月卖了一百件商品，去年这个月卖了八十件，那同比不就增长了 25%嘛。
要是上个月卖了九十件，那环比就是增长了 11.11%。
这多直观呀！你可别小瞧这同比和环比，它们用处可大了去了。
就像医生看病，得先了解你的病史一样，企业、国家看经济发展情况，也得靠它们呢！通过同比，能看出长期的趋势，是不是越来越好了呀。
环比呢，能及时发现短期内的变化，就像身体突然有点不舒服，得赶紧重视起来。
想象一下，如果没有同比和环比，那不乱套啦？都不知道自己是进步了还是退步了，那多迷茫呀！所以啊，咱得把这俩搞清楚，心里才有底呢。
你说，同比和环比是不是就像我们生活中的两个小助手，帮我们看清自己的“经济账本”呀？咱平时买东西也得比比价格，看看是比以前贵了还是便宜了，这也算是一种小小的同比和环比呢！而且，这同比和环比还能帮我们做很多决策呢。
比如你要扩大小卖部的规模，那你就得看看同比增长情况，如果一直都在增长，那说明有市场呀，就可以大胆去干。
要是环比下降了，那可得找找原因，是不是最近进的货不受欢迎啦，还是服务态度不好啦。
总之呢，同比和环比就像我们的左右眼，让我们能更全面地看清经济形势，也能让我们在生活中做出更明智的选择。
你说，它们重要不重要？所以呀，咱都得好好学学，把它们用起来，让我们的生活更有规划，更有方向！你现在是不是对同比和环比的计算方法百分比更清楚啦？。
环比跟同比的计算方法
环比跟同比的计算方法嘿，咱今儿就来讲讲环比跟同比的计算方法。
这俩概念啊，就像是咱生活中的好帮手，能让咱更清楚地看清数据的变化呢！先来说说环比。
环比呢，就是拿相邻的两个时间段来比一比。
比如说这个月和上个月比，这季度和上季度比。
就好像跑步比赛，你这一圈和上一圈比速度有没有提高。
计算环比呀，就是用本期数减去上期数，再除以上期数，然后乘以 100%。
举个例子哈，上个月卖了 100 个苹果，这个月卖了 120 个，那环比增长就是（120-100）÷100×100%=20%。
是不是挺简单的？再讲讲同比。
同比呢，就是和上年同期比。
这就像是你今年和去年的自己比成绩，看看进步了多少。
同比的计算方法呢，是用本期数减去上年同期数，再除以上年同期数，最后乘以 100%。
比如说去年这个时候卖了 80 个苹果，今年卖了 120 个，那同比增长就是（120-80）÷80×100%=50%。
咱打个比方啊，环比就像是短跑，看的是短期内的速度变化；同比就像是长跑，看的是长期的进步情况。
你说这俩多重要啊！要是只看环比，可能会忽略了长期的趋势；要是只看同比，又可能错过短期内的波动。
在实际生活中，这环比和同比用处可大了去了。
比如说你开个小店，通过环比你能知道这个月比上个月生意是好了还是差了，赶紧调整策略。
通过同比呢，你能看看这一年下来，自己的店是越来越红火了还是走下坡路了。
再比如股票市场，分析环比和同比能让投资者更好地把握股票的走势呢！咱可别小瞧了这小小的计算方法，它能给咱带来好多有用的信息呢！就像一个小侦探，帮咱找出数据背后的秘密。
你想想，要是没有环比和同比，咱怎么能清楚地知道经济是在增长还是在衰退呢？怎么能知道自己的努力有没有取得效果呢？所以啊，大家可得好好掌握环比跟同比的计算方法，让它为咱的生活和工作服务。
这就像是掌握了一把钥匙，能打开数据的大门，看到里面精彩的世界。
总之呢，环比和同比的计算方法不难，但却很有用。
OLAP服务器的比较
OLAP服务器的比较OLAP技术（联机分析处理）是指一种用于分析处理多维数据的技术，通过将数据存储在多维数据模型中，实现对数据进行多维度的查询和分析。
OLAP服务器是用于支持OLAP技术的服务器端软件，它负责处理用户发起的OLAP查询请求并返回分析结果。
在市场上，存在着很多不同的OLAP服务器产品，下面将对其中一些知名的产品进行比较，以帮助用户在选择合适的OLAP服务器时做出明智的决策。
这里将着重对Microsoft SQL Server Analysis Services、IBM Cognos TM1、Oracle Essbase、SAP HANA和MicroStrategy进行介绍和比较。
1. Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）：SSAS是一种强大而且成熟的OLAP服务器产品，它提供了丰富的功能和工具，可以轻松处理大规模数据集。
SSAS提供了多维数据模型，支持OLAP和数据挖掘应用，并且与Microsoft SQL Server数据库紧密集成。
SSAS还提供了多种查询工具，包括MDX（多维表达式）查询语言，可以方便地进行复杂的多维查询。
2. IBM Cognos TM1：Cognos TM1是IBM的一款OLAP服务器产品，它具有强大的计划、预算和预测功能。
TM1可以处理大规模数据集，提供灵活的数据建模和分析工具，允许用户进行多维度的查询和分析。
TM1还具有实时协作和数据驱动的分析功能，可以帮助用户快速做出决策。
3. Oracle Essbase：Essbase是Oracle的一款OLAP服务器产品，它在跨部门和企业范围内提供了一致的分析和报告功能。
Essbase支持多维数据建模和查询，具有强大的计算能力和复杂的数据关系功能。
Essbase还提供了用于数据可视化和报表设计的工具，可以帮助用户更好地理解和共享分析结果。
4.SAPHANA：HANA是SAP的一款内存计算平台，也是一种强大的OLAP服务器产品。
Cognos同期 前期值浅析
Cognos同期、前期值浅析-Lonleyleaf家的COG TIP 同期、前期值，在报表和分析中广泛有用到。
这里以Cognos为主要平台，探讨一下前期同期值的一些算法以及其中一种的实现。
同期值与前期值，均为由时间维度衍生出来的值。
大致上可分为在MOLAP和ROLAP两种情形下的计算。
MOLAP情况下，由于MOLAP是存储数据的，因此，同期、前期的数据的可以通过在CUBE 的计算时计算并存储，在类似于微软的Analysis Services中可以通过计算成员来实现。
一旦计算好了，便可以在报表开发时直接选取获取数据。
在Cognos 的Transformer中，有Time Relative的Category。
可以通过Transformer中建立的时间维度，衍生出同期，同期，年累计等等与时间相关的Category。
衍生出来的Category可以在报表开发时使用获取相应数据。
ROLAP情况下，由于ROLAP的特征就是存定义而非存数据，因此是不存在CUBE这一概念来将由时间维衍生的同、前期及年累计等值计算并存储。
当然，最原始的方式，是在事实表中，干脆将同前期值及累计值计算出来存储。
这样的好处是简单，将处理都放入数据库中，麻烦的是如果指标多了，则计算多。
另外，还有一种方式，是通过提示值，获取一个时间参数，动态的通过 add_month等Cognos时间相关函数，应用到Query里，计算出同前期值等。
这种做法在需要选多个时间成员时，好象不太管用，而且以应用在纯关系型的居多。
没办法，不存数，就只能动态算。
最后，是一种Cognos特殊的功能。
即DMR，将关系型数据维度化建模了。
基于该类型的数据，可以在Report Studio中写MDX创建计算列，计算度量等实现同前期值。
要知道MOLAP中实现同前期值是轻而易举的，DMR，类似于MOLAP了，当然这方面也是很方便的。
DMR的应用其实是很广泛的，基本上基于星型的DM上开发，都会很容易做成DMR。
Cognos 多维报表制作步骤
多维报表制作步骤1．配置数据源打开Cognos Impromptu Administrator，出现如下窗口点“Catalog”菜单，选择“Databases”选择数据库类型（这里我们选择Oracle）后点“New Datebase”按钮，会出现现面的窗口在“Logical database name”栏中给我们的数据源取个名字（建议取和实际数据源相同的名字，比如实际数据源是EDW的话，这栏就填EDW）在“SQL *Net connect string”中填上实际数据源的名字，如我们在本地机器上的“tnsnames.ora”文件中有如下内容我们如果要取“EDW”库的内容，那么这一栏就填“EDW”剩下的“Collation Sequence”和“Geteway Type”就不用管了。
完成以上步骤后，我们就可以测试我们的配置是否正确了点“Test”按钮，就会出现要求输入用户名和密码的对话框如果配置成功就会出现下面的窗口否则请检查一下你的数据源的类型、名称、用户名和密码是否正确（以上操作只需要操作一次就可以了，以后就不用再重新配置该数据源了）2．数据源配置成功后，就是开始如何制作多维报表的步骤了在制作多维报表模型之前，先把要用到的集市表和维表列出（这是一种好习惯，希望大家能够坚持这种习惯，呵呵）集市表：SQL> desc TB_B_DM_AM_EXIST_PRD_NUM;Name Type Nullable Default Comments---------------- ---------- -------- ------- ----------------MONTH_ID NUMBER(9) 月份标识LATN_ID NUMBER(9) 本地网标识PRD_ID NUMBER(9) 产品标识URBAN_RURAL_ID NUMBER(9) 城乡标识XCHG_ID INTEGER 管理局标识CUST_MGMT_CHN_ID NUMBER(9) 客户管理渠道标识PRD_NUM NUMBER(12) Y 用户数维表：Tb_b_Dim_Area通过LATN_ID字段和集市表关联Tb_b_Dim_Prd 通过PRD_ID字段和集市表关联Tb_b_Dim_Urban_Rural通过URBAN_RURAL_ID字段和集市表关联Tb_b_Dim_Cust_Mgmt_Chn通过CUST_MGMT_CHN_ID字段和集市表关联下面开始真正介绍如何制作多维报表模型首先为了规范，建议大家先建好相关的文件夹比如说我们这个模型叫“存量用户到达数分析”，那么我们就建一个文件夹，名字就相应的叫“存量用户到达数分析”，并且在这个“存量用户到达数分析”文件夹下另外新建五个文件夹，名字分别取“cat”、“imr”、“iqd”、“mdl”、“mdc”，再在“mdc”文件夹下新建一个文件夹并命名为“bak”（是不是有点麻烦，这也是为了日后的维护方便，嘿嘿），大概情况如下面所显示的那样还是打开“Cognos Impromptu Administrator”，点“Catalog”菜单，选择“New”，出现下面窗口点“Browse”按钮，选择我们刚刚新建的“存量用户到达数分析”文件夹下的“cat”文件夹取个名字同样为“存量用户到达数分析”，保存类型为上图的类型，点保存“Description”栏自己随便想写什么就写什么（懒人的话就什么都不写）“Catalog type”栏选“Persional”“Name”栏选择我们刚开始配置的数据源名注意：上面的单选一定要选“Select tables”否则后果自负（具体为什么自己慢慢想，嘿嘿）完成上述步骤后点“OK”输入数据源库的用户名和密码点“OK”在“Database tables”栏中显示的是数据源库中所有的表空间，我们选择上面用到的表所在的表空间，如下图的“EDA”双击“EDA”就会显示出“EDA”表空间下所有的表，如图所示再次注意：不要在选择“EDA”，没双击后就点“Add”，否则后果还是自负，而且具体为什么也还是自己琢磨好了，现在就可以选中我们的表，然后点“Add”，把表加到右边的“Catalog tables”栏中其中“Create joins”选择“Manually”，直接点“OK”即可，其他的就先别管了，有兴趣的话自己再慢慢研究再点“OK”（什么也别操作，想问为什么，还是那句话――自己慢慢研究）点“File”菜单，选择“New”，出现下面的窗口选择“Simple List”点“OK”（为什么非要选这个？这个问题有点麻烦，这里就不回答了），出现下面的窗口按顺序操作，先点“Tb_b_Dim_Area”前的“+”号选择我们要用到的字段，点那个向右的箭头点“OK”，该表中的数据就会展现在我们的面前名字建议和表的名字相同，如下图析”下的“iqd”文件夹，如下图注意类型选择上面的类型，点“保存”然后“File”－“Close”—“File”－“New”，又出现下面的窗口选择“Simple List”，点“OK”，按照上面处理“Tb_b_Dim_Area”的步骤那样分别把剩下的几个表处理一遍这里要说下在处理集市表“TB_B_DM_AM_EXIST_PRD_NUM”时，处理到下面的这一步骤时点“Filter”选项框，出现下面窗口点“Catalog Columns”出现选择“TB_B_DM_AM_EXIST_PRD_NUM”表的“Month Id”字段，并双击就会出现这样的窗口再双击左侧的“＝”，出现双击左侧的“number”出现这时输入“200701”（输入这表示这个模型这次只装载200701月份的数据）点“OK”，就出现下面的界面然后像开始一样保存为“.imr”格式，然后另存为“.iqd”格式即可，现在可以退出整个“Cognos Impromptu Administrator”（估计手都快操作麻木了）3．下面我们要用到另外一个工具打开“PowerPlay Transformer”，出现下面的窗口点“File”－“New”，出现点“下一步”在“Data source type”里选择“Impromptu Query Definition”，然后点“下一步”，析”文件夹下的“iqd”文件夹，其中“iqd”文件夹中的内容应该如下选中“Tb_b_Dim_Area”后如下点“下一步”输入数据源库的用户名和密码后点“Log On”项”）操作，把“存量用户到达数分析”文件夹下“iqd”文件夹下的剩下的几个“.iqd”文件导入到我们的模型中来，完成后应当显示如下然后鼠标右击“Dimension Map”－“Insert Dimension”如下就会出现下面的窗口在“Dimension name”栏我们填上“日期”，并在“Dimension type”选项中选择“Time”，在选中“Dimension type”后，“Time”选项卡就被激活，如下所示（注意：一个模型一般只需要一个维度在“Dimension type”选项中选择“Time”类型）选择“Do not create levels”，点“OK”，返回下面的界面剩下的就别管了（呵呵，帮你们省事了），直接点“确定”然后点开“TB_B_DM_AM_EXIST_PRD_NUM”表，把该表的“Month Id”拖到“日期”维度下完成后应该是这样的双击“Month Id”出现选中“Unique”（这里要说明一下，以后所有维度的最低一层这个都要选上，表示是通过这个字段把集市表和维表关联起来的），选中时会出现下面的提示选“是”然后选中“Time”选项卡，按照下面图片中显示的填写（以下操作请不要问为什么，等你理解了你自然就会知道，嘿嘿）再然后选择“Order By”选项卡点那个“…”，出现点“More>>>”，选择“Month Id”点“OK”再点“OK”“Sort order”选择升序，“Sort as”选择“Numeric”，点“确定”这样一个时间维度就完成了，下面继续其他的维度右击“Dimension Map”－“Insert Dimension”出现按照下面的填写，不要问为什么（怕麻烦）点“确定”然后点开“Tb_b_Dim_Area”度字段下继续不要问为什么，按照下面进行操作（实在是写累了）单击“Label”栏右边的“…”出现点“More>>>”，选择“Latn Name”，如下点“OK”然后选中“Refresh”栏中的“Label”点“Order By”选项卡，选择按照“Latn Id”进行升序排序，具体过程如下点“确定”“地域”维度完成现在来建立“产品”维度，过程如下点“确定”点开“Tb_b_Dim_Prd”表按照下面图片中显示的那样把相关的字段拖到“产品”维度下先对“Prd Id”进行操作（参照上面“Latn Id”的操作），具体过程如下点“确定”对“Level2 Name”进行操作（注意：这里就不用选中“Unique”了，因为这个表已经确定是通过“Prd Id”字段进行关联的）点“确定”然后对“Level3 Name”进行操作，如下点“确定”这里把对“Level4 Name”的操作留给大家，具体可参照上面的“Level2 Name”、“Level3 Name”完成后，我们的产品维度就建立完成再对“渠道类型”维度的建立进行大致的描述一下（不会再像上面那样详细了，下面要靠你们自己的思考了）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于OLAP数据结构多月份展现，不做过滤使用的package:
设计界面：
添加的计算项：
●去年同期
value(tuple(parallelPeriod([销售].[时间].[时间].[年],1, currentMember([销售].[时间].[时间]) ) ,[数量] ) )
●上月环比
value(tuple(parallelPeriod([销售].[时间].[时间].[月],1, currentMember([销售].[时间].[时间]) ) ,[数量] ) )
或者
●上月环比_2
value(tuple(prevMember(currentMember([销售].[时间].[时间])),[数量]))
创建完成后看到的数据项：
运行示例
以上是最简单快捷的方式展现。
报表代码见附件。
按月过滤，并展现环比和同比
本次使用great_outdoors_sales_en.mdc为数据源：
增加2个“值提示”下拉框，分别显示年月。
如下是定义的三个查询：
分别是年、月、列表的查询。
月的查询条件中增加了年份，这样显示某年时，在月的下拉框中只显示该年的月份。
列表主查询对应的查询项：
由于在pMonth中其实已经包含了年月，因此在主查询中只按pMonth过滤即可，不用再添加pYear的过滤条件。
各个计算数据项的定义如下：
●上月环比：
value(tuple(
prevMember([great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Month]->?pMonth?),
[great_outdoors_sales_en].[Measures].[Revenue]
))
●环比增长：
([本月]-[上月环比])/[上月环比]
●去年同期：
total ([Revenue] within set parallelPeriod ([great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Year]
,1,
[great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Month]->?pMonth?))
●同期增长：
([本月]-[上年同期])/[上年同期]
●本年累计：
total ( [Revenue] within set periodsToDate (
[great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Year],
[great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Month]->?pMonth?
))
●去年累计：
total ( [Revenue] within set periodsToDate (
[great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Year],
parallelPeriod([great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Year],1,
[great_outdoors_sales_en].[Years].[Years].[Month]->?pMonth?
)
))
报表设计界面如下：
运行界面如下：
当然针对环比增长、同比增长也可以添加进去条件样式，如果是负增长，则显示不同的颜色
本示例的报表代码：
great_outdoors_sales_同比环比示例.txt。