睿思BI-多维分析(OLAP)工具介绍
Smartbi 智分析功能详细说明书
Smartbi 智分析功能详细说明书目 录 Contents1.行业背景 (1)2.SMARTBI 智分析产品简介 (3)2.1.产品定位 (3)2.2.产品架构 (5)2.3.客户痛点 (5)2.4.产品价值 (6)2.4.1.成本价值 (6)2.4.2.连接价值 (6)2.4.3.复用价值 (6)2.4.4.生态价值 (7)2.5.产品优势 (7)2.5.1.强管控 (7)2.5.2.全自助 (7)2.5.3.真共享 (8)3.SMARTBI 智分析模块介绍 (9)3.1.数据接入与采集 (9)3.1.1.数据源管理 (9)3.1.2.本地文件上传 (11)3.1.3.元数据管理 (11)3.1.4.权限管理 (13)3.1.5.MPP高速缓存数据库 (15)3.1.6.数据网关 (15)3.1.7.互联网公开数据采集 (15)3.1.8.跨系统数据采集 (15)3.1.9.S AAS平台数据接入 (15)3.2.数据准备 (16)3.2.1.业务主题 (16)3.2.2.自助数据集 (17)3.2.3.自助ETL (20)3.3.数据探索 (22)3.3.1.即席查询 (22)3.3.2.透视分析 (23)3.3.3.多维数据分析 (24)3.4.数据分析 (25)3.4.1.自助仪表盘 (25)3.4.2.电子表格报表 (28)3.4.3.E XCEL融合分析 (35)3.4.4.数据挖掘 ··············································································· 错误!未定义书签。
OLAP简介
OLAP是一个赋予动态的、企业分析的名词，这些分析是注释的、熟悉的、公式化数据分析模型的生成、操作、激活和信息合成。
能够在变量间分辨新的或不相关的关系，能够区分对处理大量数据必要的参数，而生成一个不限数量的维和指明跨维的条件表达式。
OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。
通过信息（维数据）的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
OLAP特点：1．假定性：需要初始的假设来给出导航数据分析的方向，最终用分析的结果来验证初始的假设。
2．快速性：用户对OLAP的快速反映能力有很高的要求。
3．可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
用户可以在OLAP平台上进行分析，也可以连接到其他外部分析工具上。
4．多维性：是OLAP的关键属性，系统提供对数据分析的多维视图和分析，如对层次维和多重层次维完全支持。
5．信息性：系统能及时获取信息，并能管理大容量的信息。
OLAP分类：1．关系OLAP（ROLAP）结构：使用关系或扩充关系DBMS存放并管理数据仓库，采用基于稀疏矩阵表示方法的星形结构或雪花结构存储多维数据，数据检索比MOLAP低效。
2．多维OLAP（MOLAP）结构：核心是其数据存储采用矩阵（可能是多维方阵）方式，数据检索高效。
3．混合OLAP（HOLAP）结构：结合ROLAP和MOLAP技术，在MOLAP立方体中存储高级别的聚集，在ROLAP中存储低级别的聚集。
4．桌面OLAP结构：没有自己的数据存储库，把用户的查询翻译为对数据源的查询，然后再把结果合成返回给用户。
5．客户OLAP：相对与Server OLAP，把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。
OLAP常用分析方法：1．数据切片（Slicing）和数据切块（Dicing）2．钻取：数据上钻（Drilling-up）、数据下钻（Drilling-down）、数据上卷（Rolling-up）3．数据旋转（Pivoting/Rotating）-概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
联机分析处理系统OLAP概述
ＯＬＡＰ概述 OLAP分析，又称多维分析，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
OLAP也可以简单定义成使用户能够以多维视图分析数据的工具。
通常用来进行多维分析的维有时间、地点、产品、度量值（如销售额）等。
例如，在销售经理查看销售数据时，他可能想了解某个产品在某个地区、某段时间的销售额，并通过交叉表的功能来按不同的维对销售数据进行分析和通过挖掘功能来了解深层次的信息。
图3-20：数据的多维形式通过三维方式展现数据，并在此基础上进行分析，能够揭示出在二维方式下隐藏的关系；并通过方便的数据导航功能，使用户更易比较数据变量之间的关系，从而可以发现数据中隐藏的信息。
关系型数据库往往不能支持对数据进行逻辑分析和统计分析。
而采用OLAP系统，用户无须编程就可以定义新的逻辑、统计等方面的计算，并可将其做为分析的一部分，并以用户理想的方式给出报告。
用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、数据挖掘工具等。
ＯＬＡＰ产品根据其实现多维分析的技术以及要实现的目标而分为三类： （１）、ＭＯＬＡＰ（多维联机分析处理）。
ＭＯＬＡＰ将事务型数据进行综合，通过多维结构的“立方体”的数据结构来储存经综合的数据。
ＭＯＬＡＰ通过其层次型数据库及在内存内的索引来保障数据访问的性能。
用户可以利用数据导航工具来进行钻取、交叉查询及产生关于“立方体”的报告。
根据ＭＯＬＡＰ的技术特点，ＭＯＬＡＰ擅长于对一定数量的数据进行大量、复杂、快速的、反复的分析。
ＭＯＬＡＰ通常用来进行假设分析和问题求解，如在预算应用中。
图3-21：MOLAP架构图（２）、ＲＯＬＡＰ（关系型联机分析处理）。
ＲＯＬＡＰ在分析数据是直接到关系型数据库中取数据，而不建立自己的“立方体”。
oracleBI入门学习(概念杂谈)
昨天学了几个新名词,今天来做一些了解.BIBusiness Intelligence（BI ）商务智能IDC 将商业智能定义为下列软件工具的集合：终端用户查询和报告工具。
专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具OLAP 工具。
提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP 也被称为多维分析数据挖掘（Data Mining ）软件。
使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
数据集市（Data Mart）和数据仓库（Data Warehouse产品。
包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型。
主管信息系统（EIS，Executive Information System）这个定义应该是比较学术了，客户多半不明白。
其实BI 通俗来讲就是收集相关信息并加以分析，以帮助您做决策。
成功的BI 系统多采用了数据仓库技术。
商业智能的三个层次来自：中国计算机报经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA 等基础信息化系统。
这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。
上述系统可统一称为OLTP（Online Transaction Process在线事务处理），指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。
但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。
业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。
此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。
如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。
简单说，报表系统已经可以称作是BI 了，它是BI 的低端实现。
商务智能OLAP
DB
基础数据 元数据 计算结果
SQL 多维综合引
存取
擎
多维 存取
多维 视图
DW
RDBMS服务器
关系型OLAP 服务器
客户
MOLAP的多维立方体(Multicube)
基于多维数据库(MDDB)的OLAP－MOLAP
•OLAP服务器：存储OLAP服务软件和多维数据库 •MDDB存储：采用“超立方体”形式 •MDDB存取：多维操作
东 北
冰 50 箱
彩 40 电
空 90 调
多维数据库中综合数据的存放
冰箱 彩电 空调 总和
东北 50 40 90 180
西北 60 70 120 250
华北 100 80 140 320
西华 北北 60 100
70 80
120 140
总和 210 190 350 750
产品名称
冰箱 冰箱 冰箱 冰箱 彩电 彩电 彩电 彩电 空调 空调 空调 空调 总和 总和 总和 总和
多维性:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维 视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。
信息性:不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统 应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
OLAP工具的分类标准
分成多维数据库工具（MOLAP）、关系型数据库工具（ROLAP）和桌 面型数据库工具。
什么是OLAP？
定义1 ：OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访 问和分析。通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快 速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行 深入观察。
定义2 ：OLAP(联机分析处理) 是使分析人员、管理人员或执 行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正 为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一 致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技 术。(OLAP委员会的定义)
OLAP组件及BI工具选型建议
第1章. OLAP组件及BI工具选型建议本章将针对OLAP组件需求和BI工具需求，提出我们的选型建议。
1.1OLAP多维分析组件比较与选型1.1.1OLAP多维分析组件比较主流的多维分析产品主要有Hyperion Essbase OLAP Server、Cognos PowerCube，根据邮政业务量收管理系统技术需求，下面比较如下：1.1.2OLAP组件选型建议从以上的分析比较可以看出，Essbase在多维分析能力上完全占有优势，具有PowerCube不具备的很多功能和优点，建议选择Hyperion Essbase OLAP Server作为多维分析（OLAP）服务器。
1.2BI前端展现工具比较与选型1.2.1BI工具比较主流的前端展现产品主要有Cognos PowerPlay、BRIO Inteligence，下面比较该三种产品满足技术规范书的满足程度：1.2.2BI工具选型建议从以上的分析比较可以看出，Cognos PowerPlay系列产品在多维分析展现能力上完全占有优势，且是多维分析前端展现工具的标准，具有BRIO不具备的很多功能和优点，建议选择Cognos EnterPrise Server、Cognos PowerPlay作为多维分析（OLAP）前端展现工具。
1.3多维分析产品-ESSBASE介绍Hyperion Essbase OLAP Server是Hyperion公司的旗舰产品之一，97/98/99连续三年OLAP产品市场占有率第一，99年市场份额是第二名(Oracle Express)的2倍，并被IBM、ComShare等公司选为自己产品的技术核心。
Hyperion Essbase OLAP 服务器是企业用于作报告，分析，作模型和计划应用的策略平台。
它能支持多用户的读写访问，大规模的数据容量，强健的分析计算和复杂的OLAP查询。
Hyperion Essbase 能在以网络为中心的计算环境中提供直观的多维数据探询和连续快速反应的时间。
什么是BI
什么是BI？商业智能也称作BI，是英文单词BusinessIntelligence的缩写。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库〔或数据集市〕、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等局部组成的、以关怀企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，关怀企业做出明智的业务经营决策的工具。
那个地点所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和需求商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既能够是操作层的，也能够是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理〔OLAP〕工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
图1商务智能的开展因此，把商业智能瞧成是一种解决方案应该比立恰当。
商业智能的要害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，然后通过抽取〔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，在此根底上利用适宜的查询和分析工具、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〕，最后将知识呈现给治理者，为治理者的决策过程提供支持。
图2商务智能的原理BI的选型要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：数据库方面，有DB2、Oracle、SQLServer、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick〔被IBM收编以后，退出历史舞台〕。
ETL工具上，像Datastage、Powercenter根基上比立主流的，此外，还有许多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETLServer、BO的DataIntegrator 等。
BI-商务智能功能模块详解
BI Business Intelligence 商业智能AI Artificial Intelligence 人工智能NN Network Node 网络结点OLAP On-Line Analytical Processing 联机分析技术OLTP 联机事务处理产品案例①BI.Office是由菲奈特软件公司自行研发的商业智能平台产品，其核心技术是商业智能（Business Intelligence）相关技术，包括数据仓库/ 联机分析处理/ 数据挖掘等技术，以及报表处理、数理统计、AI、NN、经济学、管理学等，在目前国内市场的商业智能技术和产品中，处于领先水平。
BI.Office采用业内先进的Web Service技术架构，实现基于Web的分布式组件应用，保证了平台独立和较强的伸缩能力，同时最大程度地独立于软件厂商，保证了客户投资和系统升级能力。
BI.Office实现了多种数据源的无缝集成，支持IBM、Microsoft、Oracle等不同类型的OLAP Server，同时支持对OLAP、OLTP和数据仓库的集成访问。
【技术层次】BI. Office 在研发过程中成功应用了XP、RUP和MSF等软件工程理论，把国外成熟的过程控制理论综合应用到了软件产品的生命周期中。
【编程规范有利于软件的升级维护】BI.OFFICE——基于Web Service架构先进的产品技术框架设计，技术架构基本上分为四层：客户端用户图形界面、Web Service Runtime层、业务逻辑层（远程组件）和数据库访问层【产品架构】产品功能特点1.查询清晰的查询结果格式预览，分离查询的格式和数据信息；业界最流行的两种OLAP钻取方式，分别是层叠式和覆盖式；先进的多维查询操作方式，提供三个轴的灵活定制，包括旋转、分页、切片等；表格和图形的信息互动，多表多图可同时实现查询钻取功能；提供自定义指标和自定义维成员等OLAP扩展功能，弥补实施过程的遗漏，同时能支持复杂的工业函数和用户扩展的分析要求；集成的OLAP和OLTP查询；2.报表灵活的报表排版和编辑功能，支持图形、表格、分析报告等多种报表元素的组合；报表内容可打印和导出，实现和OA等外部系统的有效集成；3.告警监控基于OLAP的告警规则设定，让企业决策者快速准确地定位关键数据所在；提供多种分析工具辅助告警规则的定制，包括预测、WhatIF分析、盈亏平衡点分析，同时提供关联规则的指导；对告警监控的结果数据提供多种分析手段，如指标明细分析、WhatIF分析、盈亏平衡点分析、关联分析、数据挖掘分析，发现告警数据背后的更深层次信息；提供告警规则集的定制功能，在更高的逻辑层次上封装多条告警规则，实现更复杂的告警条件组合，满足金融、保险等商业领域的复杂需求；4.关联分析提供多种关联分析功能，延续用户的假设性推理思路；基于OLAP的对照式关联分析，可进行灵活的区域定位分析和明细分析，模拟业务分析人员的分析思路，定位具体问题，或从多角度深化演绎推理过程；报表级别的关联分析，可灵活定制不同的关联路径；指标级别的关联分析，可跨分析主题进行指标关联，辅助实现跳跃式和引导式的关联分析过程；5.经济指标分析提供金融、保险、证券等行业内特有的盈亏平衡点分析；提供敏感系数分析，辅助决策人员定位关键性的因子指标；提供增强性的WhatIF分析，用于假设推理和趋势分析；各种经济指标分析工具能辅助分析人员准确地定制告警阈值；6.统计分析多种业内流行的现状分析方法，包括8020分析、绝对值分布分析、比重分析、排序分析、平衡性分析、方差分析、80/20区间分析、进度分析、强度分析、异常值分析，等等；辅助决策人员对企业现状进行全面综合的分析；业内流行的发展分析方法，包括基比分析、环比分析、增长率分析、同期比分析；辅助决策人员对企业的发展趋势进行分析和预测；7.数据挖掘决策树（Decision Tree）算法和神经网络（NN）算法的成功研发；提供多种专家评分方法，可构造多个指标的综合评分模型，提供给业务分析人员或行业专家使用；运用自研发的决策树算法实现分类模型，运用于告警分析，挖掘出隐藏在告警现象背后的商业规律；同时分类模型可应用于报表分析过程，预告分析对象可能出现的特殊情况，提前发现商机或预知风险；决策树分类方法可独立于告警结果运行，展现完整的数据挖掘应用流程，提供给专业分析人员使用；基于多种时间序列算法的趋势预测模型；基于多元回归算法的线性或非线性预测模型；决策树分类模型和各种预测模型可应用于缺失值的估算；8.自动化和反馈灵活且标准的自动化任务定制功能，提供查询报表的自动生成，满足客户每日报表、每周报表、每月报表等需求的实现；贴近客户商业运作模式的信息反馈功能，可把分析报告发送给相关人员查阅；9.权限控制基于用户－角色－功能－资源的权限控制机制，提供用户跨角色的资源合并策略，更贴近客户的实际需求；平台内部统一实现了权限控制和管理，脱离OS的限制；并可通过管理工具实现灵活配置；10.应用闭环平台级体现应用闭环，定义问题－发现问题－分析问题，更贴近用户的分析思维，先假设－分析－再假设－再分析；以告警规则和关联规则为核心资源的信息互用体现在整个闭环应用中；总结：商务智能的版本很多，基本上所有的都包括一下几个部分：1.数据源与数据提取（技术特点：ETL数据抽取，转换，装载）2.数据仓库（主要包括元数据和经过ETL的业务数据）3.访问工具4.决策支持工具（即席查询、报表、在线分析处理、数据挖掘等）5.商务智能应用（如利润成本分析、资产分析、营销分析等，各种业务的分析是根据各级决策者的需求，从数据仓库提取数据，分析处理）6.系统管理（安全管理（用户和权限）、数据管理与更新、数据维护与监控、数据容量规划等）7.元数据管理（技术元数据与业务元数据）THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考8.。
商业智能分析软件——BI
•–Hy可pe选ri择o–nS对mE下SaSr载BtRA结SeEp果,or进ItsB行M 分DB析2 for OLAP
–•更SAP灵B活W•报的表查设询计选项
–Inf–or跳mi跃x 下M–e在挖ta同Cu一be报表中体现多个结果集 •在–任利何用层La次yo上u钻t P取ixel优化报表设计
商业性能软件用于整合全企业
Business Performance
Software
ERP CRM
SCM E-COM NEW
13
商业性能软件整合全企业
达成目标
流程 人员
Business Performance
Software
信息
14
商业智能市场前景
预计到2005年全球市场近160亿美金
2005 预计值 (CAGR
事件
Mon 10:15
决策
Mon 12:30
访问所有相关信息
个性化地将信息 传送给适当的人员
无与伦比的易用性使你 快速地做出明智的决策
业界唯一的全面解决方案
27
商业智能软件的特点
•从多个数据源中访问信息,并作信息整合 ——[ERP、OA、SCM、CRM等各种应用系统]
•快速和穿透式地分析信息 ——钻取和回溯的功能
•企业范围的分发有价值的信息，实现企业员工知识共享 ——将正确的信息以正确的方式提供给正确的人
28
议程
性能软件的发展 性能软件的构架 Brio 解决方案 Brio Software™ 公司介绍
商业性能整合全企业
Brio Software 提升商业性能软件的领导厂商
30
Brio Performance Suit将扩展企业连接在一起
smartbi使用手册-简易版
分析展现目录分析展现 (1)1 透视分析-概述说明 (2)1.1 透视分析-操作流程 (2)1.2 透视分析-报表设计 (5)1.2.1 透视分析-表头设计 (7)1.2.2 透视分析-条件面板设计 (12)1.2.3 透视分析-分页控制器设计 (16)1.2.4 透视分析-表格设计 (18)1.2.5 透视分析-表尾设计 (89)2 即席查询-概述说明 (91)2.1 即席查询-操作流程 (92)2.2 即席查询-报表设计 (103)2.2.1 即席查询-表头设计 (103)2.2.2 即席查询-条件面板设计 (103)2.2.3 即席查询-排序面板设计 (103)2.2.4 即席查询-分页控制器设计 (105)2.2.5 即席查询-表格设计 (105)2.2.6 即席查询-表尾设计 (120)3 电子表格-概述说明 (120)3.1 电子表格-Excel插件 (120)3.1.1 电子表格-插件安装 (121)3.1.2 电子表格-登录登出 (124)3.2 电子表格-操作流程 (129)3.3 电子表格-报表设计 (133)3.3.1 电子表格-表格设计 (136)3.3.2 电子表格-表尾设计 (148)1透视分析-概述说明透视分析采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取，洞察数据。
不仅如此，任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件，轻松实现对数据的查询与探索。
1.1透视分析-操作流程透视分析的操作流程如下：按照以上流程完成透视分析定制后，用户可以将其关注的透视分析添加到我的空间中，进行快捷浏览。
1，新建透视分析2，选择数据来源选择数据来源是透视分析定义的数据基础。
透视分析支持二类数据来源：业务主题和数据集，通过双击或“单击+确定”字段选择字段选择用于选择并确定透视分析需要展现的字段，是透视分析的基础。
透视分析字段的选择涉及可选资源区、待选列区、行列度量区这三个区域：这三个区域的说明如下表：条件选择条件选择是指为当前透视分析设置条件选项，达到过滤数据的效果。
多维数据分析方法详解概要
多维数据分析方法详解概要
1.数据清洗和准备：首先，我们需要对原始数据进行清洗和准备。
这
包括去除重复数据、处理缺失值和异常值，以及将数据转换为合适的格式。
2.数据分析目标定义：在进行多维数据分析之前，我们需要明确我们
的分析目标。
例如，我们可能希望探索数据集中的主要模式、发现潜在的
关联关系，或者识别异常点。
3.数据集建模：在这一步中，我们需要选择适当的数据模型来描述数
据集的特征和关系。
常用的数据模型包括聚类算法、分类算法、关联规则
挖掘等。
4.维度选择和选择性投影：在多维数据分析中，我们通常会面临维度
灾难的问题，即数据维度太高。
为了克服这个问题，我们可以使用维度选
择和选择性投影技术，从而减少维度并提取出最有用的特征。
5.数据可视化：数据可视化在多维数据分析中非常重要，它可以帮助
我们更好地理解数据之间的关系和模式。
常用的可视化技术包括散点图、
直方图、热力图、平行坐标图等。
6.模式发现和关联分析：一旦我们完成了数据集的建模和可视化，我
们可以使用各种技术来发现数据集中的模式和关联。
这包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、主成分分析等。
7.模型评估和优化：最后，我们需要评估和优化我们建立的模型。
这
可以通过交叉验证、模型性能指标和模型调整来实现。
总而言之，多维数据分析是一种强大的分析方法，可以帮助我们更好地理解和利用复杂数据集。
通过清洗数据、建立模型、可视化数据并发现模式和关联，我们可以从数据中获取有价值的信息，并做出准确的决策。
如何使用MySQL进行数据的多维分析和OLAP
如何使用MySQL进行数据的多维分析和OLAP在当今大数据时代，数据分析和处理已经成为了各个行业中的重要任务。
数据库是存储和管理数据的关键工具之一，而MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，不仅具有高性能和稳定性，还可以进行多维分析和在线分析处理（OLAP）。
多维分析是一种以数据为基础的决策支持技术，它可以从不同维度对数据进行灵活的分析。
而OLAP则是指在业务运营中实时分析数据、支持复杂数据分析和发现数据关系的能力。
首先，我们需要了解MySQL中的一些重要概念和功能。
1. 数据仓库在MySQL中，数据仓库是一个专门用于存储和管理大量数据的数据库。
它通常包含多个维度和度量，并为多维分析和OLAP提供了基础。
数据仓库的设计需要考虑到数据的结构和关系，以及查询的效率和灵活性。
2. 维度和度量在多维分析中，维度是用于描述数据的属性，例如时间、地理位置、产品等，而度量则是可以被分析和计量的数值，例如销售额、利润等。
维度和度量可以被用来构建多维立方体，这是OLAP的基本数据结构。
3. 多维立方体多维立方体是一个多维度数据集合，以类似于立方体的形式呈现。
它可以提供各种灵活的视角和层次结构，用于数据的聚合和分析。
在MySQL中，我们可以使用多维立方体来实现多维分析和OLAP。
接下来，我们可以探讨如何使用MySQL进行数据的多维分析和OLAP。
1. 数据预处理在进行多维分析之前，我们需要对原始数据进行预处理和清洗。
这包括数据的去重、缺失值填充、异常值处理等。
MySQL提供了强大的数据处理和清洗能力，可以通过SQL语句和内置函数来实现。
2. 数据建模数据建模是数据仓库设计的关键环节。
在MySQL中，我们可以使用各种技术和工具来进行数据建模，例如星型模型、雪花模型等。
这些模型可以帮助我们设计出高效和灵活的数据架构，以支持多维分析和OLAP操作。
3. 多维立方体的构建一旦数据建模完成，我们可以开始构建多维立方体。
产品经理OLAP：BI建设的神器
编辑导语：数字化时代，人人都在讲数字化，数据分析占据着核心地位。
问到跟数据分析相关的工具，自然而然就会想到BI，到谈商业智能（BI）时，经常会提到OLAP，有的人可能认为OLAP工具就是BI，其实它只是BI的一部分，是很重要的一项分析技术。
接下来本文作者为大家做了详细解答，若有不足之处欢迎指正。
OLAP（online analysis processing），联机分析处理技术，多应用于BI工具，也可以叫做OLAP工具/引擎/数据库。
它帮助数据分析师从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求，核心是多维度。
提到多维度，就会有单维度、二维度，这时你就要在脑海里建立起“维”的概念，用维度去思考周围的世界。
我举一个服装销售的例子，商品销售一般需要考虑的数据是销售额、销售成本和销售利润。
下表是一张典型的二维数据表，其中月份就是一个关键的维度。
如果我想要在这张二维表的基础上增加服装的类别，比如说：毛衣、连衣裙、牛仔裤、半裙、T恤等，这时候维度就是月份和服装的类别，度量值是销售额、成本、利润。
这就引入了概念：维度、维度的层次、类别、度量OLAP多维分析技术的数据处理逻辑是首先把数据预处理成数据立方体，可以简单的理解为把源表选择不重复的唯一值进行分组，并把有可能的汇总都预先计算出来，当用户选择多维度查询或者分析时，会在预先计算出来的基础上很快给出用户想要的结果，从而快速支持极大数据量的分析。
而这其中又涉及到一个知识点：数据立方，数据立方体是什么？还以刚才讲到的服装销售数据情况为例，将数据处理成数据立方体之后如下图：数据立方体还有一个高大上的名字：多维数据模型。
例如，将上图的立方体拆可解成一个多维数据模型：当然，实际上一个商品销售表的维度绝不止这些。
例如，增加地域维度、支付维度、用户维度等之后，就形成了一个星型多维模型：这张图中间的表叫事实表，四周的表叫维表，事实表是用来记录具体事件，包含具体要素。
商业智能软件介绍
产品简介－功能特征
表和字段的映射
能够将数据库表和字段名称由英文映射成中文，极大方便业务人员制 作报表。
建立字段 映射， 让业务 人员一目 了然
产品简介－功能特征
图形化QUERY
图形化、交互式的Query生成工具，使报表设计人员无需精通SQL 语言，就能轻松自如地操作数据库。
鼠标拖拽即 可建立表之 间的关系。
产品简介－工作流程
发布到服 务器
BI-Pilot Server
单一数据库
BI-Pilot Builder
制作报表 及模型
异构数据库/ 非标准数据源
JDBCAny
报表在服务器上发布
Internet/Intranet
在浏览器上查看 分析报表
产品简介－功能特征
直观友好的用户界面
BI-Pilot具有友好的用户界面，直观而易于熟悉，通过简单的操作就可以 完成复杂的报表、查询和分析。如下图所示：
在企业的数据库及数据仓库中自由冲浪 向上钻取
–从以产品分的销售报表，变化成以产品类分的报表
产品简介－OLAP在线分析
数据钻取
在企业的数据库及数据仓库中自由冲浪 交叉钻取
–从以国家分的销售报表，变化成以产品分的报表
钻取：从年钻取到季
产品简介－OLAP在线分析
钻取：从年钻取到季
产品简介－OLAP在线分析
DB2、Sybase、SQL Server等；另一方面利用JDBCAny技术可以将Java Object、XML、CSV模拟成关系数据库，并访问
所有描述文件均基于XML语言 用矢量字体（True Type Font）扩展Java的字体。 客户端与报表服务器之间采用HTTP协议进行通讯，支持各种防火墙以
BI基础资料-OLAP
联机分析处理 (ＯＬＡP)百科名片联机分析处理简写为OLAＰ，随着数据库技术的发展和应用,数据库存储的数据量从20世纪8０年代的兆（Ｍ)字节及千兆(G)字节过渡到现在的兆兆(T）字节和千兆兆(P）字节，同时,用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录,而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合,关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。
目录［隐藏]作用起源分类［编辑本段]作用联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。
它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
决策数据是多维数据,多维数据就是决策的主要内容。
OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况，了解对象的需求,制定正确的方案。
联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点,从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。
它可用于证实人们提出的复杂的假设,其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。
它并不将异常信息标记出来,是一种知识证实的方法。
[编辑本段]起源联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于１993年提出的，他同时提出了关于ＯLAP的１２条准则。
OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP 作为一类产品同联机事务处理 (OＬTP) 明显区分开来。
Codd提出ＯLAP的1２条准则来描述ＯＬAP系统：准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图准则2 透明性准则准则3 存取能力推测准则4 稳定的报表能力准则５客户/服务器体系结构准则６维的等同性准则准则7 动态的稀疏矩阵处理准则准则8 多用户支持能力准则准则9 非受限的跨维操作准则10 直观的数据操纵准则1１灵活的报表生成准则１2 不受限的维与聚集层次[编辑本段]分类当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-linｅtraｎsaｃtion proｃeｓsing）、联机分析处理OLAＰ(On-Linｅ Analytical Prｏcessｉｎg)。
OLAP的多维数据分析
OLAP的多维数据分析1970-01-01 07:00 数据仓库之路【文章字体：大中小】____联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
当时,Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要,SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念,即OLAP。
____一、OLAP的概念 ____根据OLAP产品的实际应用情况和用户对OLAP产品的需求,人们提出了一种对OLAP更简单明确的定义,即共享多维信息的快速分析。
____(1)快速性 ____用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。
系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。
如果终端用户在30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦,因而可能失去分析主线索,影响分析质量。
对于大量的数据分析要达到这个速度并不容,因此就更需要一些技术上的支持,如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。
____(2)可分析性 ____OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
尽管系统需要事先编程 ,但并不意味着系统已定义好了所有的应用。
用户无需编程就可以定义新的专门计算,将其作为分析的一部分,并以用户理想的方式给出报告。
用户可以在OLAP平台上进行数据分析,也可以连接到其他外部分析工具上,如时间序列分析工具、成本分配工具、意外报警、数据开采等。
____(3)多维性 ____多维性是OLAP的关键属性。
系统必须提供对数据分析的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。
事实上,多维分析是分析企业数据最有效的方法,是OLAP的灵魂。
____(4)信息性 ____不论数据量有多大,也不管数据存储在何处,OLAP系统应能及时获得信息,并且管理大容量信息。
商业智能(BI)-第8章-多维数据源及多维分析
第8章多维数据源及多维分析8.1 多维数据源概述：什么是多维分析多维分析(OLAP －Online Analysis Processing，联机分析处理）是一种获取、分析数据的技术，是指根据业务需要，从数据库中提取相关业务数据，并且对所提取的数据进行不同角度、不同深度的分析，最终形成多维业务报表，并根据报表中数据的客观规律，发现数据中的趋势和异常，给决策者提供科学的决策依据．该功能通过两个模块实现――立方体和多维报表．8.2 什么是立方体：立方体是一种以层次结构保存商业数据的分析模型．通过创建立方体，多维分析系统能够快速汇总不同层次的业务数据，并将数据以多维报表的方式显示；基于一个立方体可以生成多个多维分析文件．这样让您能够快速、灵活地查看数据、分析数据．本系统除了提供创建自定义立方体的功能外，还提供了浏览微软立方体的功能.8.3 立方体功能特点：1）基于多维数据源、信息域、查询文件构建维和量度2）构建层次维，立体的展现多元数据。
3）时间维能自定义其展开的层次如年、季度、月、日、星期、年周等。
4）在立方体中增加过滤条件5）设置量度数字显示格式说明1、支持SQL Server2000、SQL Server2005和SQL Server2008的立方体.2、在配置界面可以输入默认访问账户,如果用户账户中没有指定“MS OLAP账户”，将使用此默认账户访问微软多维服务.这样，减少逐个用户配置的麻烦，需要特别权限的用户才在用户中配置MS OLAP账户.3、构建MS OLAP 2005时，在配置界面选OLE DB for OLAP Provider 9，如果没有出现此选项，则需要安装SQL Server 2005客户端或OLEDB9(可从微软网站下载).8.4 术语定义维：维是指分析业务的角度，是被跟踪的对象．系统中图标代表维．例如，您的集团公司需要考察某个产品的销售额情况，您可能从不同的国家或者城市、不同的年份、不同的月份等角度来观察它的销售情况，则国家或城市、年份、月份，我们称之为分析销售情况业务的维．常用的维有地理维和时间维．维可以分层．如地理维可分为国家、地区及城市等层次．维层次：维层次是指一系列经过排序的相关的维．如地理维可以分为国家、地区和城市等层次，维层次之间存在着从属关系即父级与子级关系．例如地区从属于国家；城市从属于地区等．您可以自己定义各维层次，在每个层次，量度（如销售额、收入、边际利润等）都被重新计算．浏览数据时您可以通过向下钻取维来查看每个维层次的量度数据，也可以通过向上钻取维查看量度聚合的数值．量度：量度或称度，是指考察业务时的衡量指标，是您要分析的数据，在多维报表中，它是对变量、对象或者查询项的计算结果．例如需要考察某个产品的销售情况，您衡量销售好坏的指标可以是销售额．那么，我们称销售额为考察销售情况的度．量度多为数值型数据．可以通过展开维来查看每个具体的量度数据，也可以通过折叠维查看量度聚合的数值．系统中图标代表量度．立方体结构：立方体结构是在创建立方体过程中首先生成的一种立方体的框架，包含了立方体的组成信息，但不包含数据．通过立方体结构才能生成可用于分析的立方体．多维报表特点：多维报表主要适合制作何种类型的报表多维报表主要适合制作对报表格式无要求，而对数据分析及挖掘有相当要求的报表，也就是说如果你想随时从不同角度去了解相关指标值，并对这些指标值用不同的方法进行分析，那你就可能使用多维报表．多维报表适合于公司领导层浏览和分析数据．8.5 多维报表的优缺点1、优点：a) 操作简单，通过鼠标拖拉即可快速度实现数据分析，能迅速定位关键数据，为企业决策分析提供决策性数据．b) 结合图表和数据同步的分析方法，使你在同一视图中既可看到指标值，又可以看到相应的趋势图表．2、缺点：a) 报表格式简单，只能对现有数据进行格式设置或背景色设置，无法对报表格式进行复杂设定．b) 该报表暂时还不支持打印．说明１、使用多维报表需要安装owc11.exe, 所以如果在非Office2003环境，需要安装Office Web Component（owc11.exe），可从微软网站下载．２、如果把owc.exe放在JServer的webapps/BIService/Plugin下，在非Office2003环境，将自动检测并提示客户安装微软OWC控件，提示微软正版授权说明，按确定可自动下载并安装owc．３、如果连接或打开基于MS OLAP 2005构建的多维报表，也会检测OLE DB 9.0驱动，如果检测到没有的，也会提示安装。
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导入睿思BI商业智能系统
导入BI的过程主要为：
1. 建立和主题域相关的数据立方体，立方体由度量和维组成，比如销售类立方体，包含销售
数量、销售金额等度量，以及销售时间、地点、商品、顾客等维度。
2. 通过ETL工具导出经营数据，数据来源于数据库、EXCEL表、POS系统等数据源，ETL工具
每段时间（比如每天、每小时）从目标数据源导入数据到BI数据仓库中。
-5-Leabharlann 从年钻取到月份1. 点击2012年前的加号； 2. 选择月份维度；
实际效果
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在月份上计算同比
1. 从立方体中拖拽同比到指标区域；
实际效果
实际效果
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对同比按月排序
1. 点击收入同比右边的菜单，点击排序，选择升序；
实际效果
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在收入同比最大的月份上钻取到商品
1. 点击同比最大的月份左边的按钮； 2. 选项二级菜单进行钻取；
1. 在图形钻取维上点击年度；
效果图
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插入图形组件
1. 点击插入菜单，选择插入图形子菜单； 2. 在弹出的插入图形对话框中选择柱状图；
生成图形组件界面
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生成地域收入对比图
1. 拖拽维度分店到横轴； 2. 拖拽指标实际收入到纵轴；
效果图
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按年分析地域收入对比图
1. 拖拽年度维度套图例；
多维分析 工具
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多维分析工具介绍
睿思BI-多维分析工具简单易用，用户无需编写任何的代码，就能查询出自己想要的 结果，并且支持下钻上卷、排序过滤、求和导出等功能，
菜单栏
操作区域
立方体的度量(橙色)及维度(蓝色)
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按年查询商品销售情况
1. 拖拽年度到行标签； 2. 拖拽实际收入到指标区域；
实际效果
效果图
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数据导出到EXCEL
1. 点击菜单栏导出按钮； 2. 在导出数据的面板中选择EXCEL； 3. 点击确定按钮；
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谢谢观赏！
北京睿思科技有限公司 2013年12月
睿思BI 多维分析(OLAP)工具介绍
北京睿思科技有限公司 版权所有
现状
随着企业信息化建设的逐渐完善，老板认识到信息化的益处后，对信息化相关人员要求也 越来越高。比如他可能问您的问题： 去年卖的最好的商品是什么？卖的最差的商品又是什么？ 帮我查询今年销量比去年增加30%的商品列表？ 我想看看最近12个月某几个商品的销售趋势对比，以及环比趋势对比？ 启用促销手段后，销售收入和销售数量有一个什么样的变化？哪些商品变化大？ 卖的最好的商品占用多少库存，卖的最差的商品又占用多少库存，如何进行优化？ 。。。 。。。 在企业未导入BI系统之前，回答这样的问题可能只有一次次的查询SQL，出报表，不光效 率低下而且容易出错。
实际效果
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查询在2012年2月收入同比大于65%的商品
1. 点击收入同比右边的按钮，选择筛选菜单； 2. 在弹出的对话框中输入图中内容；
实际效果
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根据表格数据生成图形
1. 点击收入同比右边的按钮，选择图形菜单； 2. 在弹出的对话框中点击取得按钮；
生成图形
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在图形上从商品上卷到年度
3. 存入BI系统的原始数据，经过ETL工具的清洗，预处理后，把数据按立方体的要求写入立方
体中，并且也支持定时写入。
4. 管理者及业务人员通过前台多维分析工具访问立方体数据，多维分析工具纯B/S架构，不
用安装客服端，并且支持表格，曲线图、饼图、柱状图、仪表盘等多种展现方式。
数据源
数据仓库
ETL调度
立方体 （DM）