excel多维分析(什么是多维数据分析)

1. 什么是多维数据分析

多维体是指将数据存放在一个门维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。

因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。

多维体增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。

2. 多维分析概念

主要是根据多维分析的分析纬度，对业务进行多方面的立体化分析，对分析得出的结论进行认真的评估总结，从而从中发现业务存在的问题

3. 大数据多维分析可以实现哪些分析

   两者之间区别:

1、特征不同:数字化管理是建立客户为先的文化，为了数字化转型，必须打造可以满足客户需求的企业文化，时刻需要把用户把在心尖上。大数据管理是以数据为主， 以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。

2、关注的焦点不同:大数据关注的焦点大多数集中比数字更复杂、更高级的存在形态上。数据化是数字化进程中的一个方向是基于由数字比特组合形成的客体——数据。

3、侧重点不同:数字化侧重产品领域的对象资源形成与调用，是基于信息化技术所提供的支持和能力，让业务和技术真正产生交互，改变传统的商业运作模式。大数据侧重结果，是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析，查询回溯，改变传统的商业运作模式。

4. 数据多维度分析

比如一个典型的商品销售数据库，记录了商品销售的详细情况，则我们可从这么几个方面来对销售数据进行分析：

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；

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；

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；

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，简称指标，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。

5. 什么是多维数据分析方法

BI对数据的分析处理主要包括：建立数据仓库对数据进行预处理，以企业经营管理需求为基础，根据不同分析主题，提取、合并有效数据形成全局视野。然后进行“智能运算”——联机分析处理，通过建模等形式进行多维分析数据；数据挖掘，在数据中寻找“规律”，将其转化为信息和知识。最后，把这些知识系统而直观的展示给管理者。相对应的产品层面，BI软件的功能包括交互式信息仪表板、即席查询、OLAP分析、通知和报警、企业和财务报表编制、记分卡和战略管理、业务流程调用、搜索和协作、移动应用、集成的系统管理等。其中FineBI是一种轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。

6. 多维数据模型有哪些

结构化数据：能够用数据或统一的结构加以表示，人们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型，行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。

半结构化数据：所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库，面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

7. 多维数据分析是什么意思

　　数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。

　　数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。

　　（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。

　　（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。

8. 什么是多维数据分析技术

多维数据库集就像一座楼，这座楼是由一个一个往后延伸的平面组成，一个平面就是二维，再加上一个描述第几个平面的就属于三维了，如果是很多这样的楼（比如一个小区）你需要定位一家楼房的位置，是不是还要描述在小区的位置，那这就是四维，如果是一个城市的分区呢（比如越秀区）你又需要描述小区的位置，依次叠加，纬度也越来越多。

9. 多维分析数据库有哪些

访问网站。 大数据,大数据分析以及集成的商业智能(BI)和大数据分析平台的功能可以提供帮助。 大数据分析还很年轻,敏捷BI是一个新概念。