商务智能-联机多维分析

多维分析模型

建立数据仓库模型主要是为了决策分析的需要。对于决策分析，需要选择若干对决策活动有重要影响的因素。

数据的度量值构成了事实数据的组成部分，从而形成了多维分析模型的两个最基本的数据结构：事实表和维度表。

多维分析是以数据仓库为基础，多维数据模型是一个逻辑概念。

• 多维数据模型：主要解决如何对大量数据进行快速查询和多角度展示，以便得出有利于管理决策的信息和知识。
• 多维数据模型通过引入维、维层、维路径和度量等概念，将信息在概念上视为一个立方体，或者说多维数据集。

多维结构是在线多维分析(OLAP)的核心

多维数据集(CUBE)指的是一个数据集合，通常是从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个有一组维度和度量值定义的多维结构。

多维数据集或者是多维数据库将数据存放在一个多维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式进行存放。

以上这样一个数据单元表示的是2015年四川地区书籍的销售额为8000万元。

多维数据模型可以构建在关系数据库系统架构之上，形成逻辑上的多维数据结构，这时候的关系数据库可以是一种非规范化的关系模型，其由一组限制、约束、描述型的属性字段，称为维度属性所构成的表，又称为维度表，和一组度量值属性所构成的表，称为事实表。

维度模型由维度表和事实表共同组成，在在物理结构上表和表之间的连接关系通过关键字和外关键字来进行定义。

多维数据模型能够以良好的可理解性和方便的操作性动态的产生报