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联机分析处理

什么是联机分析处理?

联机分析处理是一种用于数据分析的数据库技术。在商业智能中,它使用户能够稳定、快速地以多维、多角度的形式深入观察信息,从而方便地分析业务所需的数据。联机分析处理可以使分析人员同时查询来自多个不同类型数据库的信息,方便分析人员做出更好的商业决策。

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什么是联机分析处理
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联机分析处理
什么是联机分析处理

什么是联机分析处理?

联机分析处理是一种用于数据分析的数据库技术。在商业智能中,它使用户能够稳定、快速地以多维、多角度的形式深入观察信息,从而方便地分析业务所需的数据。联机分析处理可以使分析人员同时查询来自多个不同类型数据库的信息,方便分析人员做出更好的商业决策。

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联机分析处理的相关基本概念

联机分析处理的相关基本概念

度量_联机分析处理的相关基本概念

度量

度量是用来描述数据实际含义的一组值,通常为数字值。它是从现实系统中抽象出来的,是最终分析者查看结果时重点关注的数值。比如库存数量、成本金额、某个月份等。

维_联机分析处理的相关基本概念

维是分析员观察度量值的角度,当有大量数据与度量值有关系时,我们需要考虑和观察它内部的联系。比如,当我们分析某一类商品全年的“销售金额”这个度量值时,可以从“地区维”观察销售量与该地区的关系,也能从“时间维”分析该商品销售量与时间的关系。

维的层次性_联机分析处理的相关基本概念

维的层次性

在分析多维数据时,对度量值也可以在不同细致程度上进行分析。例如,一个“时间维”的层次可以是日、月、季、年,一个“商品维”的层次可以是家电类、美妆类、服饰类、清洁类等。还可以按照价格、消费人群划分。

维的成员和多维数组_联机分析处理的相关基本概念

维的成员和多维数组

维的成员是维的一个取值,比如,对具有洲、国家、省、市四个层次的“地区维”来说,“亚洲中国江苏省苏州市”就是其中的一个维成员。一个多维数组的表示形式为(维1, 维2, …, 维n, 度量值),例如,一个关于商品销售的三维数组是(时间、地区、种类,销售额),那它的一个数据成员就可以为:(2022年9月,深圳市,电热毯,200万)。

度量_联机分析处理的相关基本概念

度量

度量是用来描述数据实际含义的一组值,通常为数字值。它是从现实系统中抽象出来的,是最终分析者查看结果时重点关注的数值。比如库存数量、成本金额、某个月份等。

维_联机分析处理的相关基本概念

维是分析员观察度量值的角度,当有大量数据与度量值有关系时,我们需要考虑和观察它内部的联系。比如,当我们分析某一类商品全年的“销售金额”这个度量值时,可以从“地区维”观察销售量与该地区的关系,也能从“时间维”分析该商品销售量与时间的关系。

维的层次性_联机分析处理的相关基本概念

维的层次性

在分析多维数据时,对度量值也可以在不同细致程度上进行分析。例如,一个“时间维”的层次可以是日、月、季、年,一个“商品维”的层次可以是家电类、美妆类、服饰类、清洁类等。还可以按照价格、消费人群划分。

维的成员和多维数组_联机分析处理的相关基本概念

维的成员和多维数组

维的成员是维的一个取值,比如,对具有洲、国家、省、市四个层次的“地区维”来说,“亚洲中国江苏省苏州市”就是其中的一个维成员。一个多维数组的表示形式为(维1, 维2, …, 维n, 度量值),例如,一个关于商品销售的三维数组是(时间、地区、种类,销售额),那它的一个数据成员就可以为:(2022年9月,深圳市,电热毯,200万)。

联机分析处理的基本多维分析方法

联机分析处理的基本多维分析方法

一般的数据都是按照三个或多个维度进行分类的,和我们以前学习过的坐标类似。为了方便分析员能够从多个维度、多个层面了解数据蕴含的信息,联机分析处理会把从不同数据源收集到的数据组织整理成数据立方,支持切片、钻取以及旋转等操作。

切片与切块

将多维数据的某一个维选定进行统计分析叫做切片,限制多维数据某一维的取值区间叫做切块。例如,多维数组(时间,地区,产品,销售额),其地区维上的一个切片可以是(时间,深圳,产品,销售额),时间维的一个切块是(2022年1月至2022年9月,地区,产品,销售额)。

钻取

钻取分为下钻和上卷,下钻是指将汇总数据新增维度,进一步细分去分析数据。上卷是下钻的逆操作,上卷将某一维上的细分数据减少维度,方便分析员看到更为综合的数据。

旋转

只改变维度的位置次序,不对数据的精度有任何改变,方便分析员从多个角度了解信息。

切片与切块

将多维数据的某一个维选定进行统计分析叫做切片,限制多维数据某一维的取值区间叫做切块。例如,多维数组(时间,地区,产品,销售额),其地区维上的一个切片可以是(时间,深圳,产品,销售额),时间维的一个切块是(2022年1月至2022年9月,地区,产品,销售额)。

钻取

钻取分为下钻和上卷,下钻是指将汇总数据新增维度,进一步细分去分析数据。上卷是下钻的逆操作,上卷将某一维上的细分数据减少维度,方便分析员看到更为综合的数据。

旋转

只改变维度的位置次序,不对数据的精度有任何改变,方便分析员从多个角度了解信息。

联机分析处理的发展现状

联机分析处理的发展现状

联机分析处理的概念自 1993 年被提出以来,一直在不断地完善发展。由于它具有较强的处理多维数据的能力、很好的扩展性、即时计算且响应快速等特点,国内外一些大公司不仅利用其挖掘大数据的价值,并且已经开始研发自己的联机分析处理系统,还有一些公司则使用 Kylin、Presto 等开源软件来处理并分析其大规模的数据。联机分析处理技术至今发展了 20 多年,市场正处于百家争鸣阶段,目前全球还并没有一个完美统一的联机分析处理系统。可以预见,联机分析处理技术作为一大类市场需求必将稳定存在。

亚马逊云科技联机分析处理相关产品及解决方案

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