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BI学习之一创建一个简单的Olap多维数据集的展现

2017/5/19    来源:互联网    作者:佚名      
关键字:BI  多维数据集  Olap  
数据分析人员通过BI数据分析,控制想得到的数据报表,想到什么,得到什么,并且能多角度,多层面的对数据进行分析。

项目背景

    ‘博客园'是一家国内的大型日化用品,生活用品生产,销售公司,它的一部分销售是放在淘宝网上进行的,在淘宝网上这家公司有多个网店,线下有系统对每个网店的销售数据通过淘宝API进行抓取保存,用于每周,月出销售情况的报表。由于报表设计到多个方面,每一次有新的搭配或者比较的话就必须让程序人员修改代码,增加修改报表的内容。现在,‘博客园'想通过数据分析人员自己来控制想得到的数据报表,想到什么,得到什么,并且能多角度,多层面的对数据进行分析。

使用BI数据分析与传统报表的比较 

BI数据分析与传统报表比较

图1 BI数据分析与传统报表比较

    从上面这个比较图可以看出,右边的olap数据展示的话,操作者可以通过手动拖拽树中的度量值,KPI,维度使右边图片及表格动态变化,图片和表格能根据自己的需求进行点击(钻取)查看得到更细的,想要关注的报表,我们可以看到,olap数据分析让我们知道了目前是这样,还能知道为什么是这样,以及以往到如今,甚至未来的发展趋势。

BI中的基本概念介绍(结合Analysis Services)维度(Dimension):

    维度理解为数据的属性,是我们分析数据的角度,比如分析公司在全国各地的各种商品的销售情况,那么商品类别,地区,店铺等就是维度,维度中包含层级,比如说地区,省和省(湖北省,湖南省..)之间就是水平层及,省下面有市和县等,比如湖北省→恩施市→来凤县,这就是垂直层级,我们通过维度来定义获取数据分析的条件。

    度量值(Measure):

    度量值是基于事实表的一列,是在多个维度下取值的共同点,比如事实表中有一个total_fee的字段,我们就可以通过按照地区维度和时间维度+total_fell这个度量值来分析相应的销售情况。

    KPI:

    关键绩效指标,将传统的数值分析转变为状态及趋势分析。比如说公司这个月销售额到达了200W,那么这个销售额对于去年这月,或者以往的月份来说是涨了还是降了呢,这个月打了广告,那么就可以通过KPI知道广告带来了多少利润。

    Cube:

    多维数据集是由多个维度,度量值组成的多维数据模型。下图能直观的看到cube的模型:

cube模型

图2 cube模型

责任编辑:程玥
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