多维数据组织与分析
如何在EXCEL中创建多维数据分析模型
如何在EXCEL中创建多维数据分析模型在现代商业环境中，数据分析扮演着至关重要的角色。
Excel，作为一款广受欢迎的电子表格软件，凭借其强大的计算和数据处理功能，被广泛用于数据分析。
构建多维数据分析模型不仅能帮助企业做出深入的市场分析，还能推动决策过程的优化。
以下是如何在Excel中创建这样的多维数据分析模型的步骤和技巧。
数据准备与组织在开始构建多维数据分析模型之前，首先需要确保数据的准备工作到位。
数据的质量直接影响到分析结果的可信度。
收集相关数据：聚集企业不同来源的数据，如销售记录、客户反馈和市场调研等，确保数据全面、准确。
数据清洗和整理：使用Excel中的数据清洗工具，去除重复项和错误数据。
这些工具包括“文本到列”、“查找和替换”等功能。
结构化数据：将数据分成适当的维度。
常用的维度包括时间、地区和产品类别等。
每个维度的选择应根据分析目标而定。
创建数据透视表数据透视表是Excel中进行多维数据分析的一个强大工具，它能够迅速汇总与分析大量数据。
插入数据透视表：选择整理好的数据区域，点击“插入”选项卡，选择“数据透视表”。
确定新建数据透视表的位置。
配置数据透视表字段：在数据透视表字段窗格中，将不同的维度拖动到相应的区域。
可以将时间维度放入“行”区域，地区维度放入“列”区域，数值数据放入“值”区域。
调整和格式化：根据需求，可以通过“设计”选项卡调整数据透视表的布局和格式。
例如，选择不同的汇总方式，如求和、平均值等，使数据更加直观可读。
添加切片器与时间线切片器和时间线是过滤数据和增强数据透视表交互性的实用工具。
它们使得用户能够更容易地查看和分析不同维度的数据。
插入切片器：选中数据透视表，点击“分析”选项卡，选择“插入切片器”。
在弹出的窗口中，选择要过滤的字段，比如地区或产品类别。
使用时间线：如果你的数据包含日期，可以通过“分析”选项卡中的“插入时间线”选项，添加时间筛选器。
这样可以按照时间段过滤和展示数据。
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程
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。
多维数据分析在油气生产中的应用
陈庆 荣
（ 西安 航空技 术高 等专 科学校 计算 机工 程系 ， 西安 ７ ０）７ １１ ） ７
摘
要 ：石 油是 重要 的战 略物 资 ， 掌握 着 国家 的经济命 脉 。将 油藏 工程技 术 与多维数 据 分析技 术 相结合 ， 使得 多维数据 ห้องสมุดไป่ตู้析 方 法应 用 于油 气企业 的 日常生 产 ， 为油 气生产 企业 提供 优化
入 、 理 和加工 ， 有可能存 在 于不 同的数 据库 中 ； 整 更 多
用油 藏工程 分析 方 法正 确地 处 理和 有效 地 使用 油 气 企业 日常生产 的大量 信息数 据 ． 快速 生成 针对 不 同油 藏分析需求 主题 的信 息 ． 已经成 为棘 手问题
样性 ． 油气 开 发 的数据 类 型 多样 ． 包含 的信 息 多种 多
联机分 析处理 以多维 的方式来 组织 和显 示数 据 ．
它 的一个重要 特点是 多维数据 分析 多维 分析是 指对 以多维形式组 织起来 的数据采 取切 片 、 切块 、 转 、 旋 上 卷、 下钻等各 种分析 动作 ， 以求 剖析 数据 ， 使最终 用户 能 多个角 度 、 侧面 地 观察 数据 库 中 的数据 ． 而深 多 从 入地 了解包含 在数据 中的信息 和 内涵 联 机分析 处理 的 基 础就 是 数 据 仓 库 建 立 在数 据 仓 库 基 础 上 的 ＯＡ Ｌ Ｐ以多维分析 为基础 ．刻 画了管理 和决策过 程 中
产数据 进行多 维度 的油藏工 程分 析 ． 例如 产量 递减分 析 、 收率 分析 等 ， 完 全不 同于其 他领 域 的分 析方 采 这
法 显 然 ． 有 的各 类 数 据 多 维 分 析 软 件 无 法 完 好 地 现
多维组学数据的分析与挖掘方法
多维组学数据的分析与挖掘方法随着科技的不断发展，人类对生物大数据的获取能力也随之提高。
在这些数据中，不仅包括基因组、转录组、蛋白质组等单一维度的数据，也包括多维度的组学数据。
这些数据能够同时反映出生命体系中不同层次的信息，帮助科学家更全面地理解生命的本质。
因此，对这些多维组学数据进行合理的分析和挖掘，已成为实现个性化医疗和精准治疗的重要手段。
一、多维组学数据多维组学数据是指在相同生物体系中，通过多种方法采集到的不同类型生物学信息的数据，包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和表型等。
这些数据可以由不同技术平台获取，如基因芯片、RNA测序、质谱、核磁共振等。
多维组学数据的优点是它们能够同时反映不同层次的生物学变化，如基因表达、蛋白质活性、代谢扰动和表型改变等。
这些变化与疾病的发生和发展有关，因此，多维组学数据的分析和挖掘被广泛应用于生物医学研究和临床治疗中。
二、多维组学数据分析方法多维组学数据的分析方法可以分为两大类：数据降维和数据整合。
数据降维是指将多维数据降低到较低维度，以达到更好的可视化和处理效果。
数据整合则是利用不同数据集之间的相关性，将它们整合起来获得更为全面有效的信息。
1、数据降维数据降维方法包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、独立成分分析（ICA）等。
其中，PCA是一种统计分析方法，常用于处理高维数据，将数据投影到低维空间上，以便进行可视化和处理。
FA则是一种多元统计方法，它可将许多相关变量减少到少数几个无关公因子，以便于进行更复杂的统计分析。
ICA则是从多维数据中提取独立成分的方法，常用于信号处理和神经科学研究中。
2、数据整合数据整合方法有多种，如属性选择、特征提取和集成学习等。
属性选择是将一些无关和冗余的属性从原始数据中去除，以提高数据质量和减少计算成本。
特征提取是将原始数据转换为具有类别相关性的特征集合，以应对高维数据复杂性的挑战。
而集成学习则是将多个模型组合起来共同完成一个任务，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
cube表用法
Cube表是一种用于多维数据分析的强大工具，广泛应用于商业智能和数据仓库领域。
它是一种面向分析的数据结构，通过将数据按照多个维度进行组织和汇总，为用户提供了高效且直观的分析能力。
首先，我们来了解一下Cube表的结构和特点。
Cube表的核心是一个多维数据模型，它将数据按照事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）进行分离存储。
事实表包含了需要分析的各种指标，如销售额、利润等，而维度表则包含了描述这些指标的各种维度，如时间、地域、产品等。
通过将事实表和维度表进行关联，Cube表可以实现按照各种组合方式进行数据汇总和分析的功能。
Cube表的使用主要涉及到两个方面，一是构建Cube表，二是对Cube表进行查询和分析。
首先，我们需要设计和构建Cube表，这包括确定哪些指标和维度需要被包含在Cube表中，以及如何进行数据的汇总计算。
在构建Cube表时，我们可以使用各种工具和技术，如数据建模工具、ETL工具等。
构建Cube表的关键在于对业务需求的准确理解和合理的数据设计，只有合理设计的Cube表才能为后续的分析提供有价值的信息。
在构建完Cube表后，我们可以通过查询和分析来获取所需的数据。
Cube表的查询语法通常是一种基于SQL的查询语言，但与普通的SQL查询不同，Cube表查询支持多维查询和数据切片功能。
通过多维查询，用户可以按照不同的维度对数据进行汇总计算，如按照时间维度计算时间段内的销售额；通过数据切片，用户可以选择并观察特定的数据子集，如只观察某个地区的销售情况。
通过灵活的查询和分析功能，用户可以迅速获取到需要的数据，并进行深入的业务分析和决策支持。
Cube表的用途非常广泛。
在商业智能领域，Cube表可以帮助企业进行销售分析、业绩评估、市场预测等工作，提供可靠的数据支持与决策参考；在数据仓库领域，Cube表可以帮助企业进行数据整合和数据分析，提高数据利用率和分析效率。
除此之外，Cube表还可以应用于其他领域，如科学研究、金融分析等领域。
数据科学技术与应用 2-多维数据与计算
[ 1., 1., 1.]])
0.], 0.], 0.]])
2.2 多维数组运算
• 基本算数运算 • 函数运算
二维数组与标量运算
• 为所有同学的所有课程成绩增加5分。
>>> scores + 5 array([[75, 90, 82, 95, 87, 89, 94],
[65, 69, 85, 80, 85, 97, 95], [95, 98, 93, 92, 91, 95, 96], [85, 87, 96, 93, 88, 91, 85], [93, 77, 83, 95, 96, 78, 85]])
80
82
91
88
83
86
80
钱易铭
88
72
78
90
91
73
80
2.1.1 一维数组对象
• 创建一维数组分别保存学生姓名和考试科目，访 问数组元素
• np.array( )，基于列表创建一维数组
>>> names = np.array(['王微', '肖良英', '方绮雯', '刘旭阳','钱易铭']) >>> names array(['王微', '肖良英', '方绮雯', '刘旭阳','钱易铭', dtype='<U3') >>> subjects = np.array(['Math', 'English', 'Python', 'Chinese','Art', 'Database', 'Physics']) >>> subjects array(['Math', 'English', 'Python', 'Chinese', 'Art', 'Database', 'Physics'], dtype='<U8')
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用随着互联网技术的快速发展和应用，数据分析市场也变得越来越重要。
数据分析是一个灵活的工具，可帮助企业了解客户，了解市场趋势，预测未来发展趋势，掌握最佳业务决策，并且可以在这些信息的基础上制定更好的营销策略，提高公司生产和战略决策的效率。
而数据仓库是支持数据分析的核心设施，因为该设施具备存储、管理和分析海量数据的功能。
本文将重点介绍数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用。
数据仓库的定义数据仓库是企业信息系统（EIS）中一个用于存储、管理和分析大量数据的集成和静态数据存储。
该存储器抽取有用的数据（数据集）从多个源头，而后将这些数据进行处理、存储和管理。
数据仓库中存储的数据使用的是主题或内容相关，而不是与实时业务过程相关的数据。
数据仓库比数据集更加灵活，通常会按数据主题建立，从而方便数据访问、交互分析和应用查询。
多维数据分析的定义多维数据分析（MDA）是一个非常重要的数据分析技术，可以通过将数据组织成多维数据模型来为用户展示基于多个维度数据的深入见解。
这些维度可以是时间、地理位置、产品等方面。
多维数据分析是一种适合分析特定主题或追踪业务流程变化的数据分析技术。
多维数据模型的定义多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一，它以多维数组形式组织数据，以满足决策支持要求。
多维数据模型包括一些维度、指标和层次结构。
维度是数据集中最基本的部分，它表示数据的类别或主题。
例如，日期和产品都是通常用于多维数据模型中的维度。
指标是用于衡量数据的变量，而层次结构描述了维度之间的关系。
多维数据分析技术的应用多维数据分析技术可以帮助企业更有效地利用数据仓库中的数据，并且进行更深入的分析和研究。
例如，在零售行业中，多维数据分析技术可以帮助企业了解其客户的购买习惯和趋势，预测未来市场需求，更好地制定销售策略。
在健康医疗领域，多维数据分析技术可以帮助研究者了解疾病流行趋势，预测未来疾病爆发和扩散的可能性，并提供治疗方案等。
多维数据分析基础
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。
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多维数据组织与分析 Prepared on 22 November 2020
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
（ 2016 — 2017 学年第二学期）
一、上机目的
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；
4. 学会使用基本的MDX语句
二、上机内容
1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据
集。
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。
4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。
注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。
要求时间和站点维度采用层次结构。
利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内
容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。
实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）
请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。
1.M OLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。
使用多维数组存储数
据。
特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。
2.R OLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。
将多维数据库的多维结构
划分为事实表,和维表。
特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。
这种方式查询效率最低，不推荐使用。
3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的
结果是得到一个二维平面数据。
4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，
切块的结果得到一个子立方体。
5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互
换）。
6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。
它包括向下钻取和向上钻
取。
四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）
1.多维数据集
（1）卡类型维度
（2）卡类别维度
（3）时间维度
（4）站点维度
（5）进出站
（6）多维数据集建立
（7）处理多维数据集
（8）部署完成
（9）钻取
（10）旋转
（11）
（12）切片
（13）切块
五、实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)
1.多维数据集
2.钻取
旋转
切片
切块
六、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。
其中，绘制曲线图时必须用计算纸或程序运行结果、改进、收获）
1.通过本次实验，我们理解了OLAP的多维数据分析的概念，简
单实现了一个多维数据分析模型，对多维数据分析的基本操作
（切片、切块、钻取、旋转）有一个基本的认识。
2.在进行模型建立过程中，因为建立数据仓库过程中数据导入问
题，需要我们重新检查数据仓库的ETL过程，寻找问题并予以
解决，这一过程是一个循环往复的过程，直至所有问题都得以
解决，OLAP的多维数据集才能顺序建立并进行相关操作，所
以在ETL过程中认真细心，尽量考虑周全，可以避免建立
OLAP多维数据集时的很多问题。