多维数据分析入门：基础、方法与工具解析

"多维数据分析基础与方法.ppt" 这篇文档详细介绍了多维数据分析的基础概念和方法，主要针对道路交通领域的数据分析。多维数据分析是基于数据库或数据仓库的，主要用于支持决策人员和高层管理人员的决策需求，区别于面向操作人员和低层管理人员的在线事务处理（OLTP）。 1. 多维数据集（Cube）是多维数据分析的核心，它是由一组维度和度量值定义的结构化数据集合。在SQL Server 2000中，一个Cube最多可包含128个维度和1024个度量值。这种结构便于用户从不同角度查看和分析数据。 2. 度量值是Cube中的关键元素，它们是用户关注的实际数值，如销售量、库存量等。度量值存在于事实数据表中，这些表通常包含大量详细记录，能够用于统计和汇总，以反映业务运行的历史信息。 3. 维度是分析数据的视角或角度，如时间、地点、产品类别等。维度表则包含了描述事实数据表中记录特性的信息。例如，时间维可以细分为年、季、月、日等多个级别，便于用户按不同粒度进行分析。 4. 维度的级别是指维度的详细程度，允许用户在不同层次上查看数据。时间维可能有年、季度、月、周甚至日等不同级别，这样可以进行深度分析，如对比不同时间周期的表现。 5. 文档还提到了多维数据的存储方式，以及常用的服务器端和客户端分析工具，虽然具体内容未给出，但通常包括像SQL Server Analysis Services (SSAS)、Oracle OLAP、IBM Cognos等服务器端工具，以及Excel PivotTable、Tableau、QlikView等客户端工具。这些工具的准备和安装是实施多维数据分析的重要步骤。 多维数据分析是一种强大的工具，它通过对大量数据的整理和汇总，帮助用户从多个角度理解并解读数据，以支持高效决策。在道路交通领域，这种分析方法可以用于优化交通流量管理、事故分析、路线规划等多个方面。