3、多维数据分析：维度、度量与数据处理

多维数据分析：维度、度量与数据处理

1. 维度属性

维度在数据分析中扮演着重要角色，而属性则是维度的元数据，用于为维度成员添加定义。以下是一些常见的维度属性示例：
- 产品维度 ：在订单管理中，产品成员可能具有颜色、重量、描述甚至产品图片等属性。
- 客户维度 ：客户维度可能包含地址信息、客户成为会员的时长等相关信息。

属性不仅可以用于描述维度成员，还能用于计算数值。例如，在分析咨询小时数的立方体中，小时计费是度量，而顾问维度可能具有每小时费率的属性。通过将每小时费率与小时数相乘，就可以得到总计费金额，用于分析目的。

然而，在实际业务中，维度会随着时间发生变化，这就引出了缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions，SCD）的概念。

2. 缓慢变化维度（SCD）

2.1 变化的现实

在业务运营中，许多方面都会发生变化，如产品定义、销售区域、定价、管理人员和客户等。处理立方体中变化的维度与处理关系数据库中变化的查找值类似，都有各自的优缺点。

2.2 快速变化维度的探讨

虽然有缓慢变化维度，但也有人会好奇是否存在快速变化维度。实际上，对于所谓的快速变化维度，首先要重新评估维度设计，确保维度设计正确。如果确实需要快速跟踪维度变化，仍需遵循缓慢变化维度的处理技术，并确保设计具有可扩展性，可能会使用关系型 OLAP（ROLAP）架构。不过，这属于特殊情况，这里暂不详细讨论。

2.3 管理 SCD 的方法

管理缓慢变化维度