17、数据立方体与OLAP技术的进一步发展

数据立方体与OLAP技术的进一步发展

在数据处理和分析领域，数据立方体和联机分析处理（OLAP）技术不断发展，以满足日益复杂的数据分析需求。本文将详细介绍数据立方体和OLAP技术的三个重要发展方向，包括发现驱动的探索、多特征立方体以及受限梯度分析。

发现驱动的探索

数据立方体可能包含大量的长方体和聚合单元，这使得用户浏览和探索数据变得困难。发现驱动的探索是一种有效的立方体探索方法，它使用预先计算的异常指标来引导用户进行数据分析。

• 异常指标

  • SelfExp ：表示单元值相对于同一聚合级别的其他单元的意外程度。
  • InExp ：表示如果从该单元向下钻取，其下方某个位置的意外程度。
  • PathExp ：表示从该单元开始的每个钻取路径的意外程度。

• 计算异常值
  异常值的计算基于统计方法，考虑了给定单元值参与的所有分组。单元值与预期值的差异称为残差，通过比较残差与预期标准差来确定单元是否为异常。

• 数据立方体的高效构建
  发现驱动的探索的数据立方体计算分为三个阶段：

  1. 计算定义立方体的聚合值，如总和或计数。
  2. 模型拟合，确定系数并计算标准化残差。