4联机分析处理(NEW)
2022年重庆交通大学计算机科学与技术专业《数据库原理》科目期末试卷A(有答案)
2022年重庆交通大学计算机科学与技术专业《数据库原理》科目期末试卷A（有答案）一、填空题1、设在SQL Server 2000环境下，对“销售数据库”进行的备份操作序列如下图所示。
①出现故障后，为尽可能减少数据丢失，需要利用备份数据进行恢复。
首先应该进行的恢复操作是恢复_____，第二个应该进行的恢复操作是恢复_____。
②假设这些备份操作均是在BK设备上完成的，并且该备份设备只用于这些备份操作，请补全下述恢复数据库完全备份的语句RESTORE_____FROM BKWITH FILE＝1，_____；2、数据库系统是利用存储在外存上其他地方的______来重建被破坏的数据库。
方法主要有两种：______和______。
3、如果多个事务依次执行，则称事务是执行______；如果利用分时的方法，同时处理多个事务，则称事务是执行______。
4、从外部视图到子模式的数据结构的转换是由______________实现；模式与子模式之间的映象是由______________实现；存储模式与数据物理组织之间的映象是由______________实现。
5、____________、____________、____________和是计算机系统中的三类安全性。
6、在RDBMS中，通过某种代价模型计算各种查询的执行代价。
在集中式数据库中，查询的执行开销主要包括______和______代价。
在多用户数据库中，还应考虑查询的内存代价开销。
7、关系规范化的目的是______。
8、在SQL语言中，为了数据库的安全性，设置了对数据的存取进行控制的语句，对用户授权使用____________语句，收回所授的权限使用____________语句。
9、数据库恢复是将数据库从______状态恢复到______的功能。
10、已知系（系编号，系名称，系主任，电话，地点）和学生（学号，姓名，性别，入学日期，专业，系编号）两个关系，系关系的主码是______________，系关系的外码是______________，学生关系的主码是______________，外码是______________。
分析型数据库系统技术要求-2023标准
分析型数据库系统技术要求 1 范围本文件给出了分析型数据库系统的系统架构，规定了分析型数据库系统的基本能力、稳定模块、运维模块、兼容模块、安全模块、容错模块、扩展模块等方面的技术要求。
本文件适用于分析型数据库系统的设计、开发、测试、评估、运维和管理。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 28821-2012 关系数据管理系统技术要求3 术语和定义GB/T 28821界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1本地分析型数据库系统 analytical database system面向分析应用，通过对数据进行随机查询、在线统计、在线分析等操作挖掘数据价值的数据库系统。
4 缩略语下列缩略语适用于本标准：DBMS 数据库管理系统（Database Management System）OLAP 联机分析处理 （Online Analytical Processing）DBLink 数据库链接（Database Link）5 系统架构分析型数据库系统架构见图1。
图1：分析型数据库系统系统架构6 基本能力要求6.1 数据接入数据接入要求包括：a)应满足外部数据接入情况，包括互联网数据、物联网数据以及应用系统数据等；b)应满足数据导入和导出；c)应满足批量数据的导入、更新和删除操作；d)应满足数据的自动化采集和手动导入两种方式，同时支持定时任务和实时采集；e)应满足数据的批量加载和实时流式加载。
6.2 数据管理数据管理要求包括：a)应符合存储数值、字符、时间日期、布尔和字节流等常用基本类型的数据；b)应符合数值运算型、比较运算型、逻辑运算型、字符串型和类型转换型等常见操作符；c)应符合数值函数、字符函数、时间日期函数和聚合函数等常见函数操作类型；d)应具备创建、修改、执行、删除自定义函数的能力，支持C/C++/Python/Java等语言实现自定义函数的自定义函数，支持SQL语句编写的自定义函数；e)应满足对JSON数据类型的存储和读取；f)应满足联邦查询，同一SQL中支持多种数据源的联合查询、统计和分析；g)应满足数据类型隐式转换功能；h)应满足对数据的压缩处理；i)应能够通过索引对数据进行处理，具备一定的事务处理能力；j)应满足数据类型转换时进行类型检查；k)应满足事务隔离级别的可配置项；l)应具体分布式事务能力；m)应满足向量化执行、编译执行、MPP执行和BSP执行；n)应满足数据压缩和编码。
期末试题A卷及答案客户关系管理
2007年期末试题A卷一、名词解释：（4*5=20分）1.客户的忠诚度：2.客户终生价值：3.呼叫中心:4.联机分析处理：5.客户流失管理：二、选择题：（2*10=20分）1.一个客户关系管理实施的核心是（）。
A.客户关系管理的系统软件支持B.客户关系管理的业务流程C.建立客户中心D.客户关系管理的组织结构2.下列关于客户关系管理说法正确的是（）。
A.客户关系管理是应用软件B.客户关系管理是硬件系统C.客户关系管理一定要建立呼叫中心D.客户关系管理是一种以客户为中心的营销管理思想3.如果产品或服务的边际利润水平很低，客户数量极其庞大，那么企业应当采用（）的客户关系。
A.伙伴型B.负责型C.能动型D.基本型4.按照客户对企业的重要性来划分，可以把客户分成（）。
A.潜在客户、新客户、常客户B.先锋客户、种子客户、常客户C.贵宾型客户、重要型客户、普通型客户D.有价值客户、怠慢客户、有希望客户5.著名学者杰里米·霍普和托尼·霍普在其著作《在第三次浪潮中的竞争》中指出，在当今市场经济条件下，企业有是中小企业要想获得长期的利润，关键是找到“忠诚的客户”并向这些客户提供长期的（）。
A.个性化服务B.虚拟化服务C.增值化服务D.直销化服务6.让客户在堆积如山的商品中选中自己企业的产品，最好的办法是（）。
A.提高产品数量，降低成本，扩大销量B.致力于生产优质产品，并不断精益求精C.派出大量的推销人员，运用各种推销技巧去说服客户购买D.注入情感因素，与客户建立长期关系，通过关系纽带去说服购买7.退化期是客户关系发展过程中关系水平逆转的阶段。
关系的退化会发生在客户关系的（）。
A.考察期B.形成期C.稳定期D.任何一个阶段8.客户关系管理的外部信息包括（）。
A.订单完成计划、库存信息B.产品的基本规格指标和技术参数C.客户的大小与经营情况D.收款帐单和销售报告9.客户关系指数由4个输入变量决定，这4个输入变量分别为（）。
2022年上海健康医学院数据科学与大数据技术专业《数据库系统原理》科目期末试卷A(有答案)
2022年上海健康医学院数据科学与大数据技术专业《数据库系统原理》科目期末试卷A（有答案）一、填空题1、关系规范化的目的是______。
2、对于非规范化的模式，经过转变为1NF，______，将1NF经过转变为2NF，______，将2NF 经过转变为3NF______。
3、“为哪些表，在哪些字段上，建立什么样的索引”这一设计内容应该属于数据库设计中的______阶段。
4、在关系数据库的规范化理论中，在执行“分解”时，必须遵守规范化原则：保持原有的依赖关系和______。
5、在SELECT命令中，______子句用于选择满足给定条件的元组，使用______子句可按指定列的值分组，同时使用______子句可提取满足条件的组。
6、以子模式为框架的数据库是______________；以模式为框架的数据库是______________；以物理模式为框架的数据库是______________。
7、使某个事务永远处于等待状态，得不到执行的现象称为______。
有两个或两个以上的事务处于等待状态，每个事务都在等待其中另一个事务解除封锁，它才能继续下去，结果任何一个事务都无法执行，这种现象称为______。
8、主题在数据仓库中由一系列实现。
一个主题之下表的划分可按______、______数据所属时间段进行划分，主题在数据仓库中可用______方式进行存储，如果主题存储量大，为了提高处理效率可采用______方式进行存储。
9、在RDBMS中，通过某种代价模型计算各种查询的执行代价。
在集中式数据库中，查询的执行开销主要包括______和______代价。
在多用户数据库中，还应考虑查询的内存代价开销。
10、关系模型由______________、______________和______________组成。
二、判断题11、在第一个事务以S锁方式读数据R时，第二个事务可以进行对数据R加S锁并写数据的操作。
（）12、在关系数据库中，属性的排列顺序是可以颠倒的。
管理信息系统复习资料
管理信息系统复习资料1、管理信息系统涉及的三个重要资源：信息、⼈、信息技术（其中⼈是最重要的）2、商务智能（business intelligence，BI）是⼀种知识集合——有关你的客户、竞争对⼿、商业合作伙伴、竞争环境以及⾃⼰内部运作的知识——他使你有能⼒做出有效的、重⼤的、通常也是战略上的商业决策。
3、内部信息（internal information）主要描述组织内特定业务的内容外部信息（external ——）描述了组织所处的环境客观信息（objective——）定量描述那些已知的事物主管信息（subjective——）则是试图描述还不为⼈知的事务4、⼈是⼀种重要的资源。
（people as a key rescourse in MIS）5、波特五⼒模型6、波特五⼒模型的三个⼀般战略：成本领先战略（overall cost leadership）、产品差异化战略(differentiation strategy)、集中化战略（focus strategy）7、线上线下模型：收⼊是线上部分，成本是线下部分、收⼊减去成本就得到底线即净利润Above the line线上：营销新客户、推出新产品、提供增值服务、提供互补性产品——收⼊增加Below the line线下：优化⽣产流程、降低运输成本、降低⼈⼒成本、减少流通中误差——费⽤减少The bottom line底线：总收⼊减去总成本8、运作——成长——变⾰框架（run—grow—transform framework,RGT）运作——优化现有的活动和流程，通过⽐竞争对⼿更快成本更低的⽅式提供产品和服务来寻求企业的发展成长——新市场开发、提供产品和服务、扩⼤市场占有率等，通过竞争获取市场份额促进企业成长（或者说获取更⼤的蛋糕份额）变⾰——流程创新、产品和服务创新、进⼊不同的市场等，通过新的或不同的⽅式获取企业的成长9、RGT战略框架在某些地⽅与波特的三个⼀般战略和线上线下战略的相似之处：运作=成本领先战略=线下战略成长=集中化战略和差异化战略=线上战略变⾰=（新）差异化战略=线上战略（当是创新型时）10、价值链分析（Value—chain analysis ）即在企业内部系统的评估和提升企业业务流程的价值，从⽽提⾼企业竞争⼒。
管理信息系统名词解释
1.世界扁平化：世界扁平化实际上就是全球化，就是全球资源的一体化，全球市场的一体化，全球经济的一体化。
2.现代化管理：指企业运用现代自然科学和社会科学的研究成果，使管理适应现代科学技术的发展水平。
3.管理系统：管理系统是一种把有限的资源，如人、财、物、信息等有效地组织起来，并充分地加以利用，以实现管理组织自身经营目标的系统。
4.管理决策：管理决策是指一个组织为了实现一定的工作目标，从各种可能采取的行动方案中选择一种最佳的或者较为满意的工作方案的决策过程。
5.信息：信息是人和外界互相作用过程中互相交换的内容和名称。
6.数据：数据被认为是对事实、概念或指令进行记载的物理符号以及物理符号的组合。
7.信息管理：信息管理也称数据处理，是指按照应用的需求，采用一定的方法和手段对信息进行收集、存储、加工、传输和输出这样一个过程的总称。
8.信息处理：即信息收集、信息加工、信息存储、信息传输、信息输出。
9.信息技术：主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。
1.管理信息系统开发：管理信息系统开发是指根据管理信息系统要求，在原系统基础上，加上计算机系统的处理限制和用户习惯，建立一个基于计算机的人机系统的过程。
2.瀑布开发法：采用结构化思想、系统工程的观点和方法，按照用户至上的原则，先将整个系统作为一个人模块，自顶向下进行模块分解，然后再自上而下按照系统的结构将各个模块进行组合，最终实现系统的开发。
3.面向对象方法：是一种把面向对象的思想应用于软件开发法过程，指导开发活动的系统方法，是建立在“对象”概念基础上的方法学。
4.集成开发环境：集成开发环境是用于提供程序开发环境的应用程序。
5.原型法：原型法指不注重对管理系统进行全面、系统的调查与分析，而是本着系统开发人员对用户需求的理解，利用系统快速生成工具，先快速实现一个原型系统，然后通过反复修改来实现管理信息系统。
6.极限编程：极限编程（XP）是一门针对业务和软件开发的规则，它的作用在于将两者的力量集中在共同的、可以达到的目标上。
国家开放大学《企业信息管理》形成性考核1-4参考答案剖析
可编辑修改精选全文完整版国家开放大学《企业信息管理》形成性考核1-4参考答案形成性考核（一）一、简答题1.什么是数据？什么是信息？信息的价值属性有哪些？答：信息是事物之间相互联系、相互作用的状态的描述。
例如某产品的市场需求和销售利润的变化，对生产或经销此产品的企业来说，是很重要的信息。
气象的变化、股市的涨落、竞争对手的行踪，对于与这些情况有关的个人或群体，都是信息。
数据(Data)是指记载下来的事实，是客观实体属性的值。
或者说，数据是可以记录、通信和识别的符号，它通过有意义的组合来表达现实世界中实体(具体对象、事件、状态或活动)的特征。
信息的价值属性：信息无论是在质和量上都具有可测量的“价值”。
当信息的价值被确定后，就可以对信息安全项目进行评估以确保它的花费和它所保护的信息的价值是相称的。
信息具有正确性、及时性、实用性、隐私性和安全性等属性。
信息的安全性又被分为机密性、完整性和可用性。
2.举例说明以下几个问题:（1）IT的战略作用是什么？答：信息时代，产品或服务开发及生产的速度以及对市场的反应能力是企业取得成功的关键，而这些在很大程序上取决于信息技术的应用，信息技术在支持企业的业务活动、生产活动，增强营销和生产的灵活性以及提高组织的竞争力方面发挥着极其重要的战略作用，它可以有效地提高企业在产品和服务方面的质量。
主要表现为产品设计和制造自动化、生产过程自动化、产品和设备智能化、管理现代化等方面。
（2）IT如何支持企业的业务活动？答：提高管理工作的效率和质量，提高整个企业的管理技术水平可以提高生产的效率和产品的质量;作为经营管理的组成部分，提高企业的竞争优势;发展公共关系，为企业赢得良好的信誉和形象;作为一种创新手段，使企业获得新的商业机会;提高财务活动、人事管理等工作的效率和质量。
（3）IT 如何提高生产效率和产品质量？答：信息技术最基本的任务是提高生产力。
因为信息技术具有准确、高速处理大量数据的能力，从而能够缩短时间、减少错误、降低各种信息处理的工作成本。
什么是联机分析处理(OLAP)
OS Java CORBA COM+ Middleware XML&WebService Patterns ONE&NET P2P Development Database Download Doc什么是联机分析处理（OLAP ）(转载自北大高科网站，/)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。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP （on-line transaction processing ）、联机分析处理OLAP （On-Line Analytical Processing ）。
OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
下表列出了OLTP 与OLAP 之间的比较。
OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、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的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。
“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。
通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。
因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through 等。
- 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)。
Dept. of Computers,CUIT
OLAP基本概念 基本概念
数据分析模型 OLAP的提出 多维数据结构 多维数据操作 多维数据模型的实现
Dept. of Computers,CUIT
多维数据模型
多维数据模型又称多维概念视图，通常用Cube Cube来表示。 Cube 多维数据模型可以更加直观的表示现实中的复杂关系 多维数据模型的基本组成：维、度量（变量、指标） 举例：计算每一个商场、每个产品的销售额
Dept. of Computers,CUIT
维层次和类的区别（ 维层次和类的区别（续1） ）
分析动作不同
按维层次进行分析
逐层向上综合数据；逐层向下细化数据；
按维成员的类进行分析
选择类属性对维成员全集进行分类 对同类维成员归纳出共同的特性 按类进行分析不能跨维层次，只在同层次（兄弟结点）进行
将维层次与类交叉组合进行分析（见下图）
解释模型（Exegetical Model） 解释模型（ Model） 支持工具较多 静态数据分析 利用已有的多层次路径层层细化，找出事实
发生的原因
Dept. of Computers,CUIT
数据分析模型：思考模型 数据分析模型：
思考模型（Contemplative Model） 思考模型（ Model） 支持工具较少 动态数据分析（动态性较低） 在一维或多维上引入变量或参数，分析引入 后会发生什么 引入变量时，须创建大量综合数据
按照一定维层次结构和度量（事实）的逻辑上的组织 其逻辑上相当于一个多维数组
Dept. of Computers,CUIT
数据立方体(Cubes)（续） 数据立方体 （
OLAP是多维的， OLAP是多维的，如同一个立方体 是多维的
地 区
广州 上海 北京
产
品
产品 地区
CD机 CD机
收音机
时间
录音机
销售量
不支持域（Domain Domain）概念 Domain 只支持主外码表示的联系
不能表示如：“产品类型”和“客户爱好”通过“销 “ ” “ ” “ 售额”发生的联系 ”
Dept. of Computers,CUIT
Codd提出四种数据分析模型 提出四种数据分析模型
划分依据: 划分依据: 处理数据的范围 用户-分析人员的交互需要 多维分析需求 现有工具的支持 四种数据分析模型: 四种数据分析模型: 绝对模型 解释模型 思考模型 公式化模型
度量（Measure Measure） Measure
数据立方体（Cube Cube） Cube
Dept. of Computers,CUIT
维
维：对数据进行分类的一种结构，以用于从特定 的角度观察数据。（例如：时间、地区、产品） 维的两个用途
选择针对期望详细程度的层次的数据 分组对细节数据综合（聚集）到相应的详细程度的数据层 次
Dept. of Computers,CUIT
维成员属性（维成员的“类”） 维成员属性（维成员的“
维成员属性，维成员的描述属性，维成员的“类” “ ” 按一定的划分标准对维成员全集的一个（分类） 划分
划分：即把全集分成了若干子集 各子集的和（并）等于全集 子集间的交为空
Dept. of Computers,CUIT
维层次中包含
维成员（DIMENSION VALUES）,维成员树 维成员（ VALUES） 维的一个取值（称为该维的一个成员）,每一个维成员属于某一 维的一个取值（称为该维的一个成员） 个特定的维层次。 个特定的维层次。 例如：时间维：三个层次，日、月、年，维成员：1999 5月 1999年5 1999 20日、1999 5月；1999 1999年5 1999年 20 1999 1999 维成员是数据在该维上的位置描述 例如：1999 5月20 1999年5 20 20日销售额表示销售额数据在时间维上的位置 1999 （相当于时间轴上的某一点或某一区间） 不同维层次的取值的组合（对多层次情况），例如：5月20日 不同维层次的取值的组合（对多层次情况），例如： ），例如 20日 维层次属性（ATTRIBUTES）:维层次上的描述属性， 维层次属性（ATTRIBUTES） 维层次上的描述属性，
Dept. of Computers,CUIT
维(续) 续
维的组织方式：维层次路径（HIERARCHY ） HIERARCHY 维层次路径由代表不同详细程度的维层次（Level Level）组 Level 成。 维的层次：特定角度的不同细节程度
Dept. of Computers,CUIT
维（续）
功率放大器
音箱
Q1
Q2
Q3
Q4
时
间
多维数组
多维数组：
一个多维数组表示为：
（维1 ，维2 ，... 1 ...，维n，变量） 2 ... n
例如：
（时间、地区、销售渠道、销售额）
可扩展维数：如
（时间、地区、销售渠道、商品类型 销售额）
Dept. of Computers,CUIT
OLAP所用数据来自OLTP OLTP数据库 OLAP OLTP 进行了预综合和多维化处理 OLAP更强调界面的可视化和灵活性 OLAP 可视化：多维报表，各种统计图形，… 灵活性：切片、切块、旋转；逐层细化，…
Dept. of Computers,CUIT
OLAP应用举例 应用举例
不同时间段的比较（同期比） 不同时间段的比较（同期比） 各种商品本周（本月、本年）的销售情况与以往相比， 有何变化？今后趋势？ 排序和统计分类(top N/bottom N) 排序和统计分类(top 统计每天销售量、销售额和利润最高的10 10个商场？ 10 按照季度统计一下东北地区前四个季度的收入情况？ 客户特定的即席分析(市场分割、即席分组的情况) 客户特定的即席分析(市场分割、即席分组的情况)
例如产品的“规格” 例如产品的“规格”、“颜色”、“销地”、“产地”… 颜色” 销地” 产地”
Dept. of Computers,CUIT
维层次关系
定义维层次的聚集和钻取关系 简单维层次关系
Dept. of Computers,CUIT
为什么需要维层次关系
不支持层次关系带来的问题 增加维的数目，变成非常“稀疏”的状况
数据仓库的设计、开发及应用 数据仓库的设计、 示例） （示例）
Dept. of Computers,CUIT
OLAP基本概念 基本概念
数据分析模型 OLAP的提出 OLAP 多维数据结构 多维数据操作 多维数据模型的实现
Dept. of Computers,CUIT
数据分析模型概述
Dept. of Computers,CUIT
数据分析模型：公式模型 数据分析模型：
公式模型（FormulaticModel FormulaticModel） FormulaticModel 至今没有支持工具 动态数据分析（动态性很高） 分析在多维上需引入哪些变量或参数，并分析 引入后所产生的结果。
Dept. of Computers,CUIT
多维数据模型举例
关系表与多维Cube 关系表与多维Cube
Dept. of Computers,CUIT
多维数据模型的组成
维（Dimension Dimension） Dimension
维层次路径、维层次、维成员（维实例）、维层次属性
事实（Fact Fact） Fact
维成员属性
划分标准一般是实体（维成员）的属性（特征），称为类 属性
例如（产品的）“规格”、“颜色”、“销地”、“产地”… “ ” “ ” “ ” “ ” 一个类属性，对应一个划分；不同类属性，得到不同类划分
Dept. of Computers,CUIT
维层次和类的区别 表达的含义不同
维层次表达变量在该维的综合的级别
事实: 事实: 存储一个多维数据 表达期望分析的主题（目的、感兴趣的事情、事件或者指标等）
具有一定的粒度，粒度的大小与维层次相关 一个事实中通常包含一个或者多个度量
一个度量的两个组件 数字型指标
聚集函数
Dept. of Computers,CUIT
数据立方体(Cubes) 数据立方体
Dept. of Computers,CUIT
数据分析模型：绝对模型 数据分析模型：
绝对模型（ Model） 绝对模型（Categorical Model） 支持工具广泛 静态数据分析 比较历史数据值 综合路径是数据库设计时定义的
Dept. of Computers,CUIT
数据分析模型：解释模型 数据分析模型：
Dept. of Computers,CUIT
典型分析应用：对一些统计指标（销售金额） 典型分析应用：
OLTP与OLAP的比较 与 的比较
OLTP 数据
原始数据 细节性数据 当前值数据 可更新 一次处理的数据量小 面向应用，事务驱动 面向操作人员，支持日常操作
OLAP 数据
导出数据 综合性或提炼性数据 历史数据 不可更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 面向分析，分析驱动 面向决策人员，支持管理需要
例：销售额在时间维上按三个级别（日、月、年）进行综合 称为三个维层次 父层次的值由其子层次的值综合得到
维成员的类表达某一子集维成员的共同特征
即：对应的类属性取相同值 例如：颜色为红色的产品，不同颜色的产品为不同的类 同一层次的维成员可划分为类：例如产品大类中的“家电”、“服 “ ” “ 装”、“文具”等 ” “ ” 不同层次的维成员之间不存在类的关系