1688域名网站,抚州专业的企业网站建设公司,锡林郭勒建站,弄一个网站要多少钱目录 第5章 联机分析处理技术作业题 第5章 联机分析处理技术
作业题
1、在 OLAP 的5个特征 FASMI 中#xff0c;哪两个是 OLAP 的关键特性#xff1f; OLAP 的5个特征 FASMI 包括快速性、分析性、共享性、多维性和信息性。其中快速性和多维性就是 OLAP 系统的两个关键特性。… 目录 第5章 联机分析处理技术作业题 第5章 联机分析处理技术
作业题
1、在 OLAP 的5个特征 FASMI 中哪两个是 OLAP 的关键特性 OLAP 的5个特征 FASMI 包括快速性、分析性、共享性、多维性和信息性。其中快速性和多维性就是 OLAP 系统的两个关键特性。在线性表现为对用户请求的快速响应和交互操作它是通过使用 C/S 或 B/S 应用结构实现的多维性通过建立多维数据模型实现对数据的多维分析是 OLAP 技术的关键所在。
2、多维数据分析有哪几个基本分析操作 OLAP 的多维分析操作包括对多维数据集的切片slice、切块dice、下钻drill-down、上卷roll-up、旋转pivot等数据分析方法以便让用户能从多个角度、多个侧面观察数据从而深入地了解包含在数据中的有用信息以支持企业的决策。
3、简述多维数据集“切片”slice操作的含义并举例说明切片操作的结果。 多维数据集中的 “切片” 操作是指在 n(≥3) 维数据集的某一维上指定一个维成员的选择操作称为切片Slice操作其结果称为 n(≥3) 维数据集的一个切片。若对一个 n 维数据集进行切片操作则将得到一个 n-1 维的数据集。多维数据集的维度越高人们对其理解就越困难。切片操作是对多维数据集进行降维处理可以按照需要选择数据集中的某一部分方便用户理解多维数据蕴藏的决策信息。 例 举例来说假设我们有一个3维数据集分别是日期、商品类别和销售额。我们可以通过切片操作选择某个特定日期的销售数据或者选择某个商品类别在所有日期上的销售数据或者选择某个日期下某个商品类别的销售数据。 具体示例 假设有以下3维数据集 日期维度2024年1月1日至2024年1月31日商品类别维度电子产品、服装、食品销售额数据 如果我们进行如下切片操作 ① 选择日期为2024年1月15日 ② 选择商品类别为电子产品 那么切片操作的结果就是获取2024年1月15日的电子产品销售额数据即可得到在2024年1月15日这一天销售的电子产品的销售额信息。 这样的切片操作能够帮助我们针对特定条件下的数据进行分析和挖掘从而更好地理解数据集的特征和趋势。
4、简述多维数据集“下钻”drill down操作的含义并举例说明下钻操作的结果。 对多维数据选定的维度成员按照其下层次维度对数据进行分解的操作称为下钻drill down操作简称下钻。从由当前的汇总数据深入到其下一层次的细节数据以便用户观察到更为细粒度的数据。通过下钻操作可以深入了解数据的具体细节探索数据背后的更加具体和详尽的信息。 例 举例来说假设我们有一个包含不同地区、不同产品类别和销售额的多维数据集。在进行下钻操作时我们可以从总体的地区销售额数据逐步细化到某个具体地区的各个产品类别的销售额数据以获取更为详细和具体的信息。 具体示例 假设有以下3维数据集 地区维度华东、华南、华北产品类别维度电子产品、服装、食品销售额数据 如果我们进行如下下钻操作① 首先查看总体销售额数据② 然后选择 “华南” 地区进行下钻操作③ 进一步查看 “华南” 地区各个产品类别的销售额数据 那么下钻操作的结果就是从整体销售额数据逐步深入到 “华南” 地区各个产品类别的销售额数据帮助我们更清晰地了解在“华南”地区各个产品类别的销售情况。 通过下钻操作我们可以逐步深入到数据的细节层次发现隐藏在数据背后的更为具体和有用的信息从而做出更准确和有效的决策。
5、简述多维数据集“上卷”roll up操作的含义并举例说明上卷操作的结果。 对多维数据选定的维度成员按照其上层次维度对数据进行求和计算并展示的操作称为上卷roll up操作简称上卷。它是在某一个维度上将低层次的细节数据概括为高层次的汇总数据以增大数据的粒度并减少了数据单元格的个数或数据的维度。通过上卷操作可以将数据从较为具体的细分层次进行合并以获取更为整体和总体的信息。 例 举例来说假设我们有一个包含年度、季度、月份和销售额的多维数据集。在进行上卷操作时我们可以将数据从月份级别进行合并得到季度或者年度的总体销售额数据从而获得更为宏观和整体的信息。 具体示例 假设有以下4维数据集 年度维度2024年、2025年季度维度第一季度、第二季度、第三季度、第四季度月份维度1月、2月、3月、…、12月销售额数据 如果我们进行如下上卷操作① 首先查看各个月份的销售额数据② 然后将数据上卷到季度级别得到各个季度的销售额数据③ 进一步将数据上卷到年度级别得到每年的销售额数据 那么上卷操作的结果就是将数据从月份级别逐步合并到季度和年度级别帮助我们获取更为整体和总体的销售额信息。 通过上卷操作我们可以将较为详细的数据聚合到更高层次的总体数据从而更好地理解数据的整体趋势和特征为决策提供更全面的参考。
6、简述多维数据集“切块”dice操作的含义并举例说明切块操作的结果。 在 n(≥3) 维数据集的某一维上指定若干维成员的选择操作称为切块Dice操作其结果称为n维数据集一个切块。对于 n(≥3) 维数据集如果某一维上指定的维度成员数大于等于2则切块操作的结果仍然是一个n维数据集仅当指定一个维度成员时其切块操作的结果是一个切片。即切片是切块的特殊情况。通过切块操作可以针对特定的维度或者组合条件从数据集中提取符合条件的数据子集以便更加精确地分析和理解数据。 例 举例来说假设我们有一个包含不同地区、不同产品类别、不同时间维度年、月和销售额的多维数据集。在进行切块操作时我们可以根据特定的条件选择符合要求的数据子集以便专注于特定的数据分析需求。 具体示例 假设有以下4维数据集 地区维度华东、华南、华北产品类别维度电子产品、服装、食品时间维度年、月销售额数据 如果我们进行如下切块操作① 选择 “华东” 地区和 “电子产品” 类别② 选择 “2023年” 查看符合以上条件的销售额数据 那么切块操作的结果就是提取出符合 “华东地区”、“电子产品” 类别和 “2023年” 这些条件的数据子集从而专注于这个特定的数据子集进行分析和探索。 通过切块操作我们可以根据具体的分析需求选择特定的数据子集以便更加深入地了解数据的特定方面发现其中的规律和趋势为决策提供更准确和有效的支持。
