微软OLAP服务MDX函数实战解析

"这篇文章主要介绍了微软的OLAP服务中MDX（多维表达式）函数的应用实例，通过具体的代码和分析来展示如何利用这些函数进行数据挖掘和业务洞察。" 在OLAP服务中，MDX是一种强大的查询语言，用于处理多维数据结构，如数据立方体。微软的OLAP服务，例如Analysis Services，广泛使用MDX来实现复杂的分析和报告。本文的目的在于让读者了解MDX函数的强大功能，并提供实际的应用示例。 首先，文章提到了成员百分比分析，这里使用了`CurrentMember`和`Parent`函数。`CurrentMember`函数返回当前上下文中的成员，而`Parent`函数则返回该成员的父级。通过这两个函数，我们可以计算出每个城市销售额占所有城市总销售额的百分比。示例中创建了一个名为`[UnitSalesPercent]`的自定义度量值，它将当前城市（`Store.CURRENTMEMBER`）的单位销售额与它的父（即所在州）的单位销售额相比，然后格式化为百分比。查询结果以城市为行，展示`[UnitSales]`和`[UnitSalesPercent]`，从而揭示了城市间的销售分布情况。 其次，文章还讨论了重要顾客分布分析，这里涉及了`Count`、`Sum`、`Filter`和`Descendants`函数。`Count`函数用于计算成员的数量，`Sum`函数用于求和，`Filter`函数用于根据特定条件筛选成员，而`Descendants`函数则返回一个多维结构中的所有后代成员。在示例中，定义了两个自定义度量值：`[QualifiedCount]`和`[QualifiedSales]`。`[QualifiedCount]`计算满足条件（单个顾客的`[StoreSales]`超过10000或`[UnitSales]`超过10）的顾客数量，`[QualifiedSales]`则计算这些顾客的总`[StoreSales]`。这有助于识别哪些省份的重要顾客（高消费顾客）更多，以及他们的总购买量。 通过这两个例子，我们可以看到MDX函数在数据分析和商业智能中的实用性。它们可以帮助用户深入理解数据，发现模式，做出基于数据的决策。了解并熟练掌握这些函数是提升数据分析师和BI专业人员能力的关键步骤。在实际工作中，可以根据业务需求灵活运用MDX，构建复杂的查询和计算，以满足各种分析需求。