构建复诊率分析模型：多维数据集与数据立方体实战

"本文介绍了如何建立复诊率分析模型的多维数据集，涵盖了从创建数据源到构建数据立方体的整个过程，适用于数据仓库和数据分析的学习。主要工具为VS2008，涉及数据源视图、多维数据集、维度和层次结构的构建，并提到了星型和雪花模型的关系建立。" 在数据仓库和数据分析领域，复诊率分析模型的建立是关键的一环，它可以帮助医疗机构或健康管理机构了解患者的回访情况，从而优化服务和预防策略。在这个过程中，多维数据集和数据立方体的构建起着至关重要的作用。 首先，我们需要创建项目并建立数据源视图。这一步是连接到包含所需数据的数据库，通常使用Windows身份验证进行登录。选择要使用的服务器和数据库，然后通过向导完成数据源的设置。在数据源视图中，选取需要的表，这是建立模型的基础，不能凭空构建。 接下来，构建多维数据集。这一过程包括选择事实表，事实表通常是含有度量值（如患者复诊次数）的表。选择“使用现有表”，然后在向导中一步步操作，直至完成。 在数据集构建完成后，我们需要创建维度。维度是数据分析中用来分类和过滤数据的属性集合，例如患者信息、时间等。创建维度时，需要指定数据源信息，选择维度表和主键，确保与数据源视图中的表匹配。接着，设置维度的属性和层次结构，例如时间维度可以分为年、季度、月、日等层次。 在时间维度的构建中，可以自定义属性类型，如日历，定义日期的表示方式。然后建立时间属性之间的层次结构，通常遵循自上而下的原则，如年→季度→月→日。同时，调整属性关系，确保符合分析需求。 最后，构建多维模型间的关联，即星型或雪花模型。星型模型是最基础的结构，各个维度围绕一个事实表；雪花模型则是星型模型的扩展，维度表之间存在引用关系。通过新建关系，我们可以定义表之间的连接，以此来实现模型的复杂性。 总结来说，复诊率分析模型的建立涉及数据源的连接、多维数据集的构造、维度和层次结构的设计，以及模型间关系的配置。整个过程需要对数据仓库和数据分析有深入理解，使用工具如VS2008可以简化操作，但关键在于理解数据背后的意义和如何有效地组织这些数据以支持决策分析。