为何多维数据分析备受企业青睐？多维数据分析案例

发布时间：2020-12-16      游览量：2292

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在当前的数据分析领域中，多维数据分析有着先进的数据分析理念，作为一项新兴技术一直以来都备受企业的青睐。

多维数据分析是指按照多个维度（即多个角度）对数据进行观察和分析，多维的分析操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片 、切块、聚合、钻取 、旋转等分析操作，以求剖析数据，使用户能够从多种维度、多个侧面 、多种数据综合度查看数据，从而深入地了解包含在数据中的信息和规律。

多维数据分析以数据仓库为基础，按照维度模型来设计数据仓库。在维度模型中，把存储度量的表称作事实表，把存储属性的表叫做维度表。事实表存储的是可概括的数据，维度中包含属性和层次结构。用户可以按照层次结构对数据进行聚合，从High Level上分析数据。

多维分析(OLAP)是企业经营分析的核心内容，可以帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态、下钻上卷的分析业务数据。多维分析广泛应用于零售行业，电商行业以及制造业等等。

举一个典型的例子，某零售门店利用Smartbi（思迈特软件）从多个维度去分析他们商品的生产及销售数据。Smartbi 多维分析-(OLAP)工具简单易用，无需编写任何的代码，用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。同时具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。

1. 从产品的角度，可以按产品的类别、品牌、型号来查看产品的销售情况；

2. 从客户的角度，可以按客户的类别、地区等来查看产品的购买情况；

3. 从销售代表的角度，可以按销售代表的部门、级别等来查看产品销售业绩；

4. 从时间的角度，可以按年度、季度、月份等来观察产品销售的变动情况；

其中产品、客户、销售代表、时间分别是四个不同的维度，每个维度都从不同方面体现了销售数据的特征，而每个维度又可按粒度的不同划分成多个层次，称为维度成员，多维分析中另一个重要的概念是数据指标，指标代表了数据中的可度量的属性，在上面的销售数据中有两个重要的指标是销售数量和销售金额。

横看成岭侧成峰。我们在看待事物的时候，如果从不同角度看，往往会得出不同的结果。在对业务数据进行分析时，也会有这种现象。Smartbi创建的多维分析就是可以更好的帮助企业分析不同产品，不同时间、不同区域，不同渠道的销售数据，以便领导可以更全面的为产品的后续发展做决策，提高企业的收益。

Smartbi产品优势： 

1. 简单易用 多维分析工具简单易用，查询过程所见所得，数据立方体已由我们按您的需求建立，并定期出数，您只用拖拽鼠标就能查询自己想要的结果，不用编写任何代码。 

2. 功能强大 多维分析工具支持在任意维度上洞察指标数据，并且支持在维度上进行下钻、上卷、排序、筛选等操作，在指标上进行过滤、格式化、排序、同环比计算，对标等操作，同时提供曲线图、柱状图、饼图、仪表盘、气泡图、雷达图等多种图表展现方式。

3. 性能卓越 多维分析工具由于采取了多维立方体技术和数据预处理技术沉淀数据，系统对用户查询的响应都在毫秒级别，不管是查询全年的数据，还是细化到每天的数据，系统都能及时响应。

4.整合容易 多维分析工具体量小，很容易和客户现有系统进行整合。并且提供丰富的接口给客户系统调用，方便客户对功能权限、数据权限、内容调度，缓存等内容控制。

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