锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

多维分析 事实表,数据透视表多维分析

经验分享睿知

【多维分析 事实表,数据透视表多维分析】在星型模式下 ， 以事实表为中心 ， 多个维度表呈放射状分布在其周围，并与事实表相连 。行业标准是明星款，根据定制可以变成雪花款，数据可以根据用户的视角分为事实和维度 ， 比如销售领域的销售数据是事实会有一个销售事实表有巨大的行数，客户需求分析关注角度是维度，比如地区维度表，产品尺寸表等 。事实表和维度表在一个标准的星形关联中事实表在中间，维度表可以根据每个属性变化的快慢进行定制和划分雪花，可以了解一下数据仓库之父定义的总线结构，可以很好地构建各种数据集市，并并行扩展 。

1、商业智能的相关定义被定义为以下软件工具的集合:最终用户查询和报告工具 。它是专为支持主要用户访问原始数据而设计的，不包括适合专业人员的成品报告生成工具 。OLAP工具提供多维数据管理环境 ， 其典型应用是建模业务问题和业务数据分析 。OLAP也叫多维 分析 。数据挖掘软件 。使用神经网络和规则归纳等技术来发现数据之间的关系，并根据数据进行推断 。

包括预先配置的数据转换、管理和访问的软件，通常还包括一些业务模型，如financial 分析 model 。online分析processing(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd在1993年提出的，他还提出了关于OLAP的12条准则 。OLAP的提议引起了巨大的反响 。作为一种产品，OLAP明显不同于在线事务处理(OLTP) 。

2、数据仓库常用的 多维数据模型有那几种?它们各自有什么特点?行业标准是星形模型，根据定制可以变成雪花模型 。数据可以分为事实和销售领域销售数据等维度事实会有数量巨大的销售事实表和客户需要分析关注 。客户维度表、产品维度表等 。事实表和维度表在标准的星形关联中事实表在中间的维度表中，维度表可以根据各个属性变化的快慢进行定制和拆分成雪花 。可以了解一下数据仓库之父定义的总线结构，可以很好的构建各种数据集市，并并行扩展 。

3、数据仓库建模,星型模型大致了解,就是 事实表对应许 多维表;对雪花型模型...详细给你讲讲星形模型和雪花模型 。星型模型vs雪花型模型多维数据建模以直观的方式组织数据，支持高性能的数据访问 。每个多维数据模型由多个多维数据模型表示，每个多维数据模型由一个事实表和一组维度表组成 。多维最常见的模式是星形模式 。在星型模式下，以事实表为中心 ， 多个维度表呈放射状分布在其周围，并与事实表相连 。在星星的基础上，发展出雪花图案 。我们来比较一下两者的特点 。

    推荐阅读


    上一篇：路由器需求分析,串流对路由器有什么需求

    下一篇：sas可以分析多少组数据