多維分析常用操作 – 切片、切塊

多維分析是針對資料集（稱為 CUBE）做互動操作，基於一個或多個維度彙總指標，達到從不同維度或角度觀察資料（測度）的目的，其計算本質實際上就是對一個數據集做分組彙總。

用 SQL 描述為：SELECT D，…， SUM（M）， … FROM C GROUP BY D，…

其中，D（GROUP BY 的）就是多維分析中所說的維度（觀察角度），M 是測度（觀察的資料，可以求和、計數等），C 則為資料立方體（CUBE）。

這是個經典的資料立方體模型：

維度有產品、年度、地區等，測度為銷售額，當然還可以有其它維度和測度了。

切片、切塊

瞭解了多維分析的概念和其計算本質後， 再理解切片、切塊就相對簡單一些了。那麼，作為多維分析常用操作之一的切片、切塊，其本質又是啥？又有啥意義呢？

首先說下什麼是切片（塊），是指指定了某些維度值後，來觀察剩餘維度的測度變化。

比如，分析“2012 年各地區各產品銷售額”，切片維度為“年度”，維度值指定為單值“2012”後，觀察各地區產品的銷售情況，這就是切片，如下

如果是“2011、2012 年各地區各產品銷售額”，切片維度值為“2011”及“2012”多個了，則為切塊。

結合兩圖可以看出，“切塊”時，選出的資料是一個三維子集，而“切片”是一個二維子集。

如果用 SQL 來描述，其實就是 WHERE 部分增加了維度值過濾條件，目的是用來選擇維度中的固定值進行分析。

SELECT D，…， SUM（M）， … FROM C WHERE D’=d’ AND … GROUP BY D，…

D’是切片（塊）維度， 緯度值為單值時是切片、多值則為切塊。

所以，切片（塊）的計算本質就是對指定維度的資料過濾，其意義在於更細緻的剖析資料，便於分析人員多側面地觀察、對比資料。

操作示例

接下來，看下如何進行切片、切塊的操作。

安裝潤乾報表後，啟動自帶 demo 應用

1、 訪問分析介面

url：

http：//

localhost：6868/demo/raq

soft/guide/jsp/olap。jsp

2、 選擇資料集，並拖拽生成分析報表

這裡採用預先準備的 Excel 資料檔案。

維度為：年度、城市、產品；測度為：訂單額

3、 切片、切塊

對於上面的分析報表，進一步做切片及切塊的處理，如前面提到的，切片觀察“2012 年度各城市各產品的銷售額”，即固定（篩選）年度維度值為“2012”的資料，如下

切塊是同樣操作過程，如分析 2011、2012 各地區各產品銷售額，年度值給定為“2011，2012”，多值時用逗號隔開即可。