多维数据分析方法详解
数据透析表的多维分析与交叉分析详解
数据透析表的多维分析与交叉分析详解数据透析表（Pivot Table）是一种强大的数据汇总和分析工具，它能够帮助用户对大量数据进行快速而系统的分析。
其中，多维分析和交叉分析是数据透析表的两个重要组成部分。
本文将详细解析多维分析和交叉分析的概念、原理和应用。
一、多维分析1. 概念多维分析是指在数据透析表中通过将数据按照多个维度进行分类和汇总，从而获取对数据的深入了解和分析的过程。
通过多维分析，我们可以从不同的维度对数据进行透视，了解不同维度对数据结果的影响。
2. 原理多维分析的核心原理是将数据按照多个维度进行分类和汇总，从而形成一个多层级的分析结果。
在数据透析表中，我们可以选择不同的行、列和数据字段来组合形成多维分析的结构。
通过调整和组合这些字段，我们可以灵活地对数据进行不同维度的分析。
3. 应用多维分析广泛应用于业务数据分析、市场研究、销售分析等领域。
通过多维分析，可以清晰地了解销售数据的季节性变化、不同产品在不同区域的销售情况等。
同时，多维分析也可以帮助我们发现隐藏在大量数据背后的规律和趋势，从而指导决策和优化业务流程。
二、交叉分析1. 概念交叉分析是指在数据透析表中通过对数据进行交叉分类和汇总，从而发现数据之间的关联和规律的过程。
通过交叉分析，我们可以将不同的数据字段放在透析表的行和列上，形成一个多维交叉的分析结果。
2. 原理交叉分析的原理是将数据按照不同的分类条件进行交叉分组，然后对不同的组合进行统计和分析。
通过交叉分析，我们可以直观地了解不同数据之间的关联和趋势，从而帮助我们找出数据中的问题和机会。
3. 应用交叉分析常用于市场调研、销售数据分析、用户行为分析等领域。
通过交叉分析，我们可以迅速发现不同产品在不同市场、不同性别、不同年龄段的受欢迎程度。
同时，交叉分析也可以帮助我们理解用户的需求和偏好，从而进行精准的市场定位和产品定价。
三、多维分析与交叉分析的比较1. 相同点多维分析和交叉分析都是通过对数据进行分类和汇总，从而发现数据中的关联和规律。
多维数据分析方法详解概要
15
5．转轴（pivot or rotate）
转轴就是改变维的方向。
交换“时 间”和 “经济性 质”轴
16
3.3 维度表与事实表的连接
维度表和事实表相互独立，又互相关联并 构成一个统一的架构。 构建多维数据集时常用的架构： 星型架构 雪花型架构 星型雪花架构 在SQL Server 2000中，这些架构的中 心都是一个事实数据表。
维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维 成员）。 如果一个维是多级别的，那么该维的维度成员是 在不同维级别的取值的组合。 例如，考虑时间维具有日、月、年这3个级别， 分别在日、月、年上各取一个值组合起来，就得 到了时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。
8多维数据集ຫໍສະໝຸດ 例93.2 多维数据分析方法
6
4. 维的级别（Dimension Level）
人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可 以存在不同的细节程度，我们称这些维度的不同 的细节程度为维的级别。 一个维往往具有多个级别. 例如描述时间维时，可以从月、季度、年等不同 级别来描述，那么月、季度、年等就是时间维的 级别。
7
5. 维度成员（Dimension Member）
3
1. 多维数据集（Cube）
多维数据集由于其多维的特性通常被形象 地称作立方体（Cube）， 多维数据集是一个数据集合，通常从数据 仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由 一组维度和度量值定义的多维结构。 SQL Server 2000中一个多维数据集最 多可包含128个维度和1024个度量值。
某个维度表不与事实表直接关联，而是与 另一个维表关联。 可以进一步细化查看数据的粒度。 维度表和与其相关联的其他维度表也是靠 外码关联的。 也以事实数据表为核心。
多维分析操作方法
多维分析操作方法多维分析是一种用于处理和分析多维数据的统计方法，在数据挖掘、商业智能、市场调研等领域都有广泛的应用。
多维分析的目的是通过对数据集合中的各个维度之间的关系进行探索，从而揭示出数据中存在的模式和规律。
在进行多维分析时，可以采用多种操作方法来处理数据和生成分析结果。
一、数据预处理在进行多维分析之前，必须首先进行数据预处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
1. 数据清洗：通过去除数据中的错误、缺失和冗余等问题，保证数据的完整性和正确性。
2. 数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，创建一个统一的数据集合，便于后续的分析和处理。
3. 数据变换：对原始数据进行变换，使其更适合进行多维分析。
常见的数据变换方法包括聚合、离散化、标准化等。
二、维度选择和维度约简在多维分析中，通常会面临维度过多的问题，因此需要对维度进行选择和约简，以减少分析的计算量和复杂度。
常见的方法包括：1. 主成分分析：通过线性变换将原始数据转换为一组新的正交变量，即主成分，用于表示原始数据的大部分变异性。
2. 因子分析：通过寻找一组潜在因子，将多个观测变量进行组合，得到一个更小的一维或二维因子空间。
3. 独立成分分析：通过寻找一组相互独立的成分，将原始数据进行解耦，找出数据中的隐藏模式和结构。
三、关联和分类分析关联和分类分析是多维分析中常用的操作方法，用于探索数据中的相关规律和潜在分类。
1. 关联分析：通过寻找数据中的关联规则和频繁项集，揭示出数据中的相互依赖和关联性。
常用的关联分析方法有Apriori算法和FP-Growth算法等。
2. 分类分析：通过将数据样本分为不同的类别，找出数据中的潜在分类结构。
常用的分类分析方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
四、聚类和异常检测聚类和异常检测是多维分析中常用的数据处理方法，用于发现数据中的聚类结构和异常点。
1. 聚类分析：通过将数据分为不同的聚类，找出数据中的相似性和簇结构。
如何在EXCEL中进行多维数据分析
如何在EXCEL中进行多维数据分析多维数据分析是一种对复杂数据进行深入洞察的强大工具，近年来在数据处理和商业智能领域中愈发重要。
Excel作为广泛使用的电子表格软件，具备了多维数据分析的强大功能，帮助用户可以方便地处理和分析海量信息。
接下来的内容将详细讲述如何在Excel中进行多维数据分析，解析其基本原理、功能与具体操作。
数据透视表的使用数据透视表是Excel中进行多维数据分析的核心功能之一。
它允许用户通过拖放字段快速整理与汇总数据，生成直观的报表。
创建数据透视表选择包含数据的单元格，点击“插入”选项卡，选择“数据透视表”。
在弹出的窗口中，可以选择将数据透视表放置在新的工作表或当前工作表中。
确认后，将自动生成一个新的数据透视表框架。
设置字段在右侧“数据透视表字段”区域，用户可以根据需求将数据字段拖动到“行”、“列”、“值”或“筛选”区域。
通过这种方式，用户可灵活调整数据的展示角度。
过滤与排序数据透视表提供了便捷的过滤与排序选项，用户可以通过筛选特定的行或列，迅速找到所需的信息。
对于值字段通过右键点击，可以选择不同的汇总方式，如求和、平均值等，进一步丰富分析结果。
切片器与时间线切片器和时间线是Excel中辅助分析的优秀工具，使得多维数据的交互性大大提升。
切片器的创建在数据透视表工具中，可以通过“插入切片器”选项添加切片器。
切片器为用户展示了简洁的界面，方便选择需要分析的特定数据，而不需逐一过滤。
通过指点切片器中的选项，可以快速调整数据透视表的显示内容。
时间线的使用时间线专门用于处理时间类型的数据。
当数据集中包含日期字段后，可以添加时间线，帮助用户按月、季度或年进行快速筛选和分析。
用户只需拖动时间线中的滑块，便可轻松查看不同时间段的数据变化。
图表的搭配分析为了加深对多维数据的理解，搭配图表可以大幅提升可视化效果。
Excel允许用户将数据透视表直接转化为图表，提供多种图表类型供用户选择。
选择合适的图表类型常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图等，每种图表都有其独特的表现形式。
多维度数据分析方法与应用
多维度数据分析方法与应用随着互联网普及和数据技术的不断发展，数据分析变得越来越重要。
数据分析可以帮助企业了解消费者群体，优化产品设计，提高生产效率，制定线上线下营销策略，甚至可以预测市场趋势。
然而，数据分析并不容易，需要一定的知识和技能。
本文将介绍多维度数据分析方法与应用。
一、多维度数据概述所谓多维度数据，指的是在数据仓库中存储的数据，通常包括以下几个方面：1. 事实表：即数据仓库中的主数据表，包含以数字为主的业务数据，例如销售额、访问量等。
2. 维度表：包含维度信息，例如时间、地点、产品类型等。
3. 桥表：连接事实表和维度表之间的表。
通过多个维度对数据进行分析，可以找出不同维度之间的关系，有助于企业了解消费者群体和市场趋势，优化产品设计和营销策略。
二、多维度数据分析方法1. 多维度数据分析OLAPOLAP（Online Analytical Processing）是一种用于多维数据分析的技术，可以分析事实表和维度表之间的关系，生成数据分析结果。
OLAP主要分为基于多维数据结构和基于关系型数据结构两种类型。
基于多维数据结构的OLAP在设计时已经考虑到了多个维度，方便数据分析和查询。
其主要优点是数据读取速度快，灵活性高，但是缺点是数据存储占用空间大，数据插入和更新速度慢。
基于关系型数据结构的OLAP则是利用多表连接来实现多维度数据分析，数据存储空间较小，但是查询速度相对较慢。
2. 数据挖掘数据挖掘指的是在大量数据中寻找未知的关联规则、趋势或模式的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据背后的知识，有助于优化产品设计和营销策略。
数据挖掘主要分为两种模式：监督式和非监督式。
监督式数据挖掘利用已知的标签来训练模型，例如利用顾客数据的购买历史来预测未来购买意愿；非监督式则是在不知道标签情况下，发现数据的内在规律。
3. 多元统计分析多元统计分析包括回归分析、聚类分析和主成分分析等，用于研究多个变量之间的关系。
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。
多维数据分析的方法
多维数据分析的方法随着科技的不断发展和社会的日益进步，我们的生活中到处都是数据。
数据是信息的载体，而正是这些信息为我们提供了各种各样的决策依据和预测结果。
然而，大部分数据都是分散而且复杂的，难以准确提取，因此需要使用多维数据分析方法来进行深度挖掘和分析。
本文将探讨多维数据分析的方法和技术，帮助读者更好地了解大数据背后的秘密。
多维数据分析的概念多维数据分析，也叫做MDA（Multidimensional Data Analysis），是一种关于数据分析的方法和技术，采用多个角度来分析数据。
这种方法基于关系数据库理论，可以描述和分析多维数据，包括离散和连续性变量。
它是从多个维度去描述和分析数据，在不同维度上揭示数据背后的规律。
多维数据分析主要涉及数据挖掘，统计学和人工智能等领域。
多维数据分析的用途多维数据分析的最主要用途是数据挖掘。
通过对多维数据进行分析，可以有效地发现数据中的异常点和规律。
多维数据分析可以从不同的维度来切入，找出不同维度之间的相互作用，为决策者提供更全面和可靠的数据分析结果。
多维数据分析可以用于市场研究、客户分析、风险评估、财务分析等领域。
1、统计分析法统计分析法是多维数据分析的基础方法之一，通过对数据的频率分布、分类总结、假设检验等统计学方法进行分析，从而得到数据的规律性，并可以对未来进行某种程度的预测。
2、聚类分析法聚类分析是一种数据挖掘方法，它可以将数据集中的对象按照某些特征进行分类，并标记相同的类别。
这种方法可以用来寻找数据集中的相关性，并从多维度的角度来分析数据。
3、因子分析法因子分析是一种通过变量分解和降维的方法，将多个变量转化为少量的复合性因子。
这种方法适用于检测数据中的共性和相关性，从而提炼出比单个变量更能反映数据本质的信息。
4、主成分分析法主成分分析是一种通过求解协方差矩阵的特征值和特征向量，将原始数据变为最小样本数的线性组合，从而降低数据维度的方法。
结论多维数据分析是数据分析的重要方法和技术，可以从多个维度来进行数据挖掘和分析。
多维数据的分组和聚类分析方法及应用研究
多维数据的分组和聚类分析方法及应用研究随着数据产生和积累的飞速增长，多维数据的分组和聚类分析变得日益重要。
这些分析方法帮助人们理解和发现数据背后的模式和关系，从而为决策提供基础和洞察力。
本文将介绍多维数据的分组和聚类分析的常见方法，并探讨它们在不同领域的应用研究。
1. 多维数据分组分析方法多维数据分组分析的目标是将数据集划分为不同的组，使得每个组内的成员具有相似的特征。
以下是几种常见的多维数据分组分析方法：1.1. K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的分组方法，将数据集划分为K个类别，使得每个数据点与其所属类别的质心之间的距离最小化。
该方法适用于连续变量和欧几里得距离度量的数据集。
K-means聚类具有简单、高效的优点，但对初始聚类中心的选择敏感。
1.2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上或自顶向下的分组方法，通过计算样本间的距离或相似度来确定聚类结构。
该方法生成一个树形结构，可视化地表示不同类别之间的关系。
层次聚类不需要预先指定类别数量，但对于大规模数据集计算复杂度较高。
1.3. 密度聚类密度聚类方法基于数据点周围的密度来划分组，将样本点密度较高的区域作为一个组，较低的区域作为另一个组。
该方法可以识别复杂的聚类形状和噪声数据，适用于非凸数据集。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常见的密度聚类方法。
2. 聚类分析方法聚类分析的目标是将数据集划分为若干个不相交的子集，每个子集中的数据点在某种意义上具有相似性。
以下是几种常见的聚类分析方法：2.1. 分层聚类分层聚类是一种基于相似性度量的聚类方法，将数据集划分为多个子集，类别数量从1逐渐增加到N。
该方法可通过树状图表示不同层级之间的相似性关系。
分层聚类的优点是不需要预先指定聚类数量，但对于大规模数据集计算复杂度较高。
2.2. 期望最大化（EM）算法EM算法是一种基于概率模型的聚类方法，通过迭代生成最大似然估计的方法来拟合数据分布。
- 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)。
出版社维度表
事实数据表
时时 时 时 _i d 时 时 时 _i d 时 时_i d
订购数量 书籍单价 书籍折扣
(度量值＝“正常” or “次级”） And （时间＝“1 季度” or “2季 度”）
15
5．转轴（pivot or rotate）
转轴就是改变维的方向。
交换“时 间”和 “经济性 质”轴
16
3.3 维度表与事实表的连接
维度表和事实表相互独立，又互相关联并 构成一个统一的架构。
构建多维数据集时常用的架构： 星型架构 雪花型架构 星型雪花架构
如果一个维是多级别的，那么该维的维度成员是 在不同维级别的取值的组合。
例如，考虑时间维具有日、月、年这3个级别， 分别在日、月、年上各取一个值组合起来，就得 到了时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。
8
多维数据集示例
9
3.2 多维数据分析方法
多维分析可以对以多维形式组织起来的数 据进行上卷、下钻、切片、切块、旋转等 各种分析操作，以便剖析数据，使分析者、 决策者能从多个角度、多个侧面观察数据 库中的数据，从而深入了解包含在数据中 的信息和内涵。
存放的事实数据通常包含大量的数据行。 事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），
而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终 用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
5
3. 维度（Dimension）
维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。 例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化
在SQL Server 2000中，这些架构的中 心都是一个事实数据表。
17
1. 星型架构
维度表只与事实表关联，维度表彼此之间 没有任何联系，
每个维度表中的主码都只能是单列的，同 时该主码被放置在事实数据表中，作为事 实数据表与维表连接的外码。
星型架构是以事实表为核心，其他的维度 表围绕这个核心表呈星型状分布。
18
星型架构示意图
时时
年 季度
月
时间维度表
时 时 时 _i d
出版社名 国家 城市
出版社维度表
事实数据表
时时 时 时 _i d 时 时 时 _i d 时 时_i d
订购数量 书籍单价 书籍折扣
销售表
19
时 时 _i d
书籍名 书籍类型 书籍出版日 作者_id 书籍维度表
时 时 _i d
书店名 书店地址
业绩维度表
2．雪花型架构 (Snow Schema)
某个维度表不与事实表直接关联，而是与 另一个维表关联。
可以进一步细化查看数据的粒度。 维度表和与其相关联的其他维度表也是靠
外码关联的。 也以事实数据表为核心。
20
雪花型架构示意图
事实数据表
时时 时 时 _i d 时 时 时 _i d 时 时_i d
数据仓库与OLAP实践
清华大学出版社
第3章 多维数据分析基础与方法
3.1 多维数据分析基础 3.2 多维数据分析方法 3.3 维度表与事实表的连接 3.4 多维数据的存储方式 3.5 小结
2
3.1 多维数据分析基础
多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的， 其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据 库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与 处理也不同。
多维数据集是一个数据集合，通常从数据 仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由 一组维度和度量值定义的多维结构。
SQL Server 2000中一个多维数据集最 多可包含128个维度和1024个度量值。
4
2. 度量值（Measure）
度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。 例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中
情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因 此时间就是一个维（时间维）。 例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如 国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷 款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事 实数据表中的事实记录的特性。
6
4. 维的级别（Dimension Level）
下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某 些维来更细致的观察数据。
沿时间维 下钻
13
3. 切片（slice）
在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作。 切片的结果是得到了一个二维的平面数据。
“时间＝1 季度”
14
3. 切块（dice）
在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选 择操作。切块的结果是得到了一个子立方体。
人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可 以存在不同的细节程度，我们称这些维度的不同 的细节程度为维的级别。
一个维往往具有多个级别. 例如描述时间维时，可以从月、季度、年等不同
级别来描述，那么月、季度、年等就是时间维sion Member）
维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维 成员）。
多维数据分析与OLTP是两类不同的应用， OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维 数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。
OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以 数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓 库为基础的数据分析处理。
3
1. 多维数据集（Cube）
多维数据集由于其多维的特性通常被形象 地称作立方体（Cube），
10
1. 上卷（Roll-Up）
上卷是在数据立方体中执行聚集操作，通过在维 级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概 括的数据。
沿着时间维上 卷，由“季度” 上升到半年
11
上卷（续）
上卷的另外一种情况是通过消除一个或多个维来 观察更加概况的数据。
消除“经济 性质”维度
12
2. 下钻（drill-down）
订购数量 书籍单价 书籍折扣
销售表
时 时 _i d
书籍名 书籍类型 书籍出版日 作者_id
书籍维度表
时 时 _i d
作者名 性别 教育程度
作者维度表
21
3．星型雪花架构(Star-Snow Schema)
将星型架构和雪花式架构合并在一起使用，而成 为星型雪花架构。
时时
年 季度
月
时间维度表
时 时 时 _i d