一文详解OLAP多维分析:钻取、切片/切块和旋转

一文详解OLAP多维分析:钻取、切片/切块和旋转

首页休闲益智切割切片更新时间:2024-04-30

OLAP多维分析主要是通过钻取、切片、切块、旋转钻取等操作,对数据仓库中的多维数据进行复杂查询和分析。这些操作可以多表关联,并使用聚合函数,如COUNT、SUM、AVG等,以实现高效的数据分析和报表生成功能。这些操作通过交互式的方式实现,非常直观和灵活,能够方便地让用户深入理解数据,发现规律和趋势,从而帮助用户做出更好的决策。

OLAP多维分析

01钻取

钻取(Drill-Down)是一种数据分析的方式,即根据所关注的维度,在多个层面之间进行查看和比较。在分层存储中,通过将数据分层存储到不同的数据结构中,可以为钻取操作提供支持。常见的有上卷(ROLL-UP)和下钻(DRILL-DOWN)。

1. 上卷是指选择更高层次的维度,例如从月份上卷到季度、从季度上卷到年份等,从而将数据进行聚合

2. 下钻则是指选择更低层次的维度,例如从年份下钻到季度、从季度下钻到月份等,从而将数据进行细分

通过钻取操作,用户可以在不同的维度层次之间灵活切换,进一步深入分析数据,发现数据中的规律和异常值,有利于更好地对数据进行理解和决策分析。

比如,我们可以使用数据分析和报表生成工具FineReport和FineBI完成数据挖掘、数据分析和报表生成等任务。FineReport和FineBI都拥有丰富的数据钻取和关联展现功能,为用户提供了多样化的数据分析和可视化分析管理解决方案,可以帮助用户更好地理解和利用数据资源,提升业务决策的效率和准确性。

OLAP多维分析-钻取

FineBI中的钻取功能为例,钻取具体又可分为地图钻取、日期钻取和普通钻取。

地图钻取就是在地图组件上进行钻取,例如点击江苏省,就可以钻取查看江苏省下各市的数据。用户也可以对地图自定义,例如自定义云贵和江浙大区,点击大区后,可钻取查看具体省份的数据。

日期钻取就是对日期维度进行钻取,比如说实现【年-月-日】的下钻。

普通钻取是除了上述两种条件以外的钻取情况,比如设置钻取顺序为「地区>一级渠道名>二级渠道名>三级渠道名」的钻取。

02切片和切块

切片(slice)和切块(dice)都是多维分析中常见的操作,可以帮助用户深入分析多维数据。

切片是指对某个或某些维度进行过滤,从而选出感兴趣的子集,这个子集就是数据的一个分片。例如,按照时间进行切片,就可以得到某个时间段内的数据,或者按照地理位置进行切片,就可以得到某个地区的数据。

切块是指对多个维度进行切片,得到的子集包含了多个分片,通常用于多维度的分析场景,可以同时进行多维度的数据切割。切块操作需要确保每个维度的取值范围定义清楚,以避免得到的子集无法覆盖所有的数据,或者包含了重复的数据。

切片和切块操作可以帮助用户快速定位感兴趣的数据,从而深入分析和挖掘数据中的规律和异常值。这两个操作经常用于OLAP数据分析中,与钻取和旋转等其他操作相结合,使数据分析更加灵活和便捷。

OLAP多维分析-切片和切块

切片在FineBI中的应用为数据切片和筛选。FineBI支持通过切片筛选,来控制图表里的显示内容,使图表的展示显得更加清晰。例如,通过对年份、地区的筛选,查看2021年,华东地区的产品销售情况。

03旋转

旋转(pivot)是一种对多维数据进行转置和互换的操作,类似于交换坐标轴,这个操作也可称为透视表(pivot table)。

在旋转操作中,通常是将横向的维度转置为纵向的维度,以便更好地展示和分析数据。例如,横向的日期维度可以通过旋转,转变为纵向的日期时间轴,方便用户分析时间序列数据的趋势和变化;而纵向的产品类别维度可以通过旋转为横向的维度,方便用户对比和分析不同类别产品的销售情况。

旋转操作可以帮助用户更直观地理解数据,发现数据之间的内在关系。在数据仓库和OLAP分析中,透视表是一种非常常见的展示和分析多维数据的方式,旋转操作也是其中重要的操作之一。

OLAP多维分析-旋转

旋转在FineBI中的应用为“行列转换”,用户可以利用功能快速实现行列转换,调整数据结构,将数据处理成自己需要的字段。注意,“行列转换”功能配合“拆分行列”功能使用效果更加,能满足常见的数据结构调整需求。

原数据结构:

原始数据字段内容混杂,不利于开展分析

处理后数据结构:

拆分行列并转换后,字段结构简单清晰

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