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多维数据分析过程
多维数据分析通常包括以下几种分析方法：
1、切片
在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作就是切片（slice），切片的结果是得到一个二维的平面数据。
2、切块
在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选择操作就是切块（dice），切块的结果是得到一个子立方体。
3、上卷
维度是具有层次性的，如时间维可能由年、月、日构成，维度的层次实际上反映了数据的综合程度。
维度的层次越高，所代表的数据综合度越高，细节越少，数据量越少；维度的层次越低，所代表的数据综合度越低，细节越充分，数据量越大。
上卷（roll-up）也称为数据聚合，是在数据立方体中执行聚集操作，通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。
4、下钻
5、下钻（drill-down）也称为数据钻取，实际上是上卷的逆向操作，通过下降维级别或通过引入某个或某些维来更细致地观察数据。
6、旋转
通过数据旋转（pivot or rotate）可以得到不同视角的数据。
数据旋转操作相当于基于平面数据将坐标轴旋转。
例如，旋转可能包含行和列的交换，或是把某一维旋转到其他维中去。
层的概念数据库
在数据库中，层的概念指的是将数据分为不同的逻辑层次，以便更好地组织和管理数据。
通过将数据按照其功能或用途分成不同的层，可以使数据库更加灵活和可维护。
常见的数据库层包括以下几种：
1. 物理层：物理层是数据库的底层，负责存储和管理数据在磁盘上的存储结构。
它处理磁盘空间的分配、文件的读写、索引的建立等底层任务。
2. 逻辑层：逻辑层是对数据进行组织和管理的中间层。
它定义了数据的结构、关系和约束条件，以及对数据的操作和查询方式。
逻辑层包括了数据模型、数据表、视图、存储过程、触发器等对象。
3. 操作层：操作层是用户通过数据库管理系统（DBMS）对数据库进行操作的接口层。
它提供了各种数据库操作命令和语言，如SQL语言，用于对数据库进行查询、插入、更新和删除等操作。
4. 应用层：应用层是建立在数据库之上的应用程序层。
它通过调用数据库操作层提供的接口，实现具体的业务逻辑。
应用层可以包括Web应用、移动应用、企业应用等。
多维度数据处理方法及其应用数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色，通过对数据的分析和利用，可以为企业决策提供科学的依据，同时也能帮助人们更好地理解和把握世界。
而多维度数据处理则是一种能够帮助人们更全面地掌握数据本质的方法。
本文将深入介绍多维度数据处理的含义、方法和应用。
一、多维度数据的含义多维度数据是指数据具有多个维度，即数据不再只是单一的一行一列，而是包含了多个维度。
例如，某公司销售额的数据可以根据地区、时间、产品、销售员等多个维度进行分类。
这样的数据被称为多维度数据。
多维度数据具有以下特点：1. 数据量大。
多维度数据不仅包含多个维度，而且通常还涉及多个时间点、地点、用户等信息，因此数据量会非常大。
2. 数据复杂。
多维度数据的维度越多，其复杂程度就会越高。
3. 数据关联性强。
不同维度之间往往会有一定的关联性，因此需要进行联合分析。
在日常工作中，人们主要通过多维度数据透视表、多维数据分析、数据立方体等方式来处理多维度数据，这里我们将逐一介绍这些方法。
二、多维度数据处理方法1. 多维数据透视表多维数据透视表（Pivot Table）是一种可以将多维维度表格数据进行汇总、分析、排序、筛选和展示的工具。
使用多维数据透视表可以轻松地将数据按照自己想要的方式展示出来，提高数据处理的效率和准确度。
例如，某公司的销售数据按照时间、地区、产品进行分类，可以通过使用多维数据透视表来展示每个地区每个产品在每个时间段内的销售额。
2. 多维数据分析多维数据分析（MDA）是一种将数据按照多个维度进行分类、分析的方法。
在多维数据分析中，会使用到各种数据挖掘算法，比如分类、聚类、关联规则挖掘等。
例如，某公司员工的年龄、工作年限、薪资、绩效等信息可以组成一个四维数据表。
在进行多维数据分析时，可以使用聚类算法将员工进行分类，提高公司人力资源管理效率。
3. 数据立方体数据立方体（Data Cube）是一种在多维数据库中用于存储和处理多维数据的模型。
多维数据分析的方法随着科技的不断发展和社会的日益进步，我们的生活中到处都是数据。
数据是信息的载体，而正是这些信息为我们提供了各种各样的决策依据和预测结果。
然而，大部分数据都是分散而且复杂的，难以准确提取，因此需要使用多维数据分析方法来进行深度挖掘和分析。
本文将探讨多维数据分析的方法和技术，帮助读者更好地了解大数据背后的秘密。
多维数据分析的概念多维数据分析，也叫做MDA（Multidimensional Data Analysis），是一种关于数据分析的方法和技术，采用多个角度来分析数据。
这种方法基于关系数据库理论，可以描述和分析多维数据，包括离散和连续性变量。
它是从多个维度去描述和分析数据，在不同维度上揭示数据背后的规律。
多维数据分析主要涉及数据挖掘，统计学和人工智能等领域。
多维数据分析的用途多维数据分析的最主要用途是数据挖掘。
通过对多维数据进行分析，可以有效地发现数据中的异常点和规律。
多维数据分析可以从不同的维度来切入，找出不同维度之间的相互作用，为决策者提供更全面和可靠的数据分析结果。
多维数据分析可以用于市场研究、客户分析、风险评估、财务分析等领域。
1、统计分析法统计分析法是多维数据分析的基础方法之一，通过对数据的频率分布、分类总结、假设检验等统计学方法进行分析，从而得到数据的规律性，并可以对未来进行某种程度的预测。
2、聚类分析法聚类分析是一种数据挖掘方法，它可以将数据集中的对象按照某些特征进行分类，并标记相同的类别。
这种方法可以用来寻找数据集中的相关性，并从多维度的角度来分析数据。
3、因子分析法因子分析是一种通过变量分解和降维的方法，将多个变量转化为少量的复合性因子。
这种方法适用于检测数据中的共性和相关性，从而提炼出比单个变量更能反映数据本质的信息。
4、主成分分析法主成分分析是一种通过求解协方差矩阵的特征值和特征向量，将原始数据变为最小样本数的线性组合，从而降低数据维度的方法。
结论多维数据分析是数据分析的重要方法和技术，可以从多个维度来进行数据挖掘和分析。
OLAP的⼏个关键元素的通俗理解
OLAP联机分析是从多维信息、多层次信息的⾓度，针对特定问题进⾏数据的汇总分析。
因此，站在数据⾯的⾓度考虑，数据源需要满⾜如下层次划分：
维度(Dimension)：是⽤户观察数据的特定⾓度，是问题的⼀类属性，属性集合构成⼀个维度(时间维、地理维等)。
举个例⼦：图⼀数据⽅（Cube）中的季度维度和城市维度。
维度的层次(Level)：⽤户观察数据的某个特定⾓度(即某个维度)还可能存在细节程度不同的各个描述⽅⾯(时间维包括⽇期、⽉份、季度、年)。
举个例⼦：图⼀数据⽅（Cube）中的季度维度还可以进⼀步划分为⽉份的维度，⽉度还可以在⽇期的细节粒度进⾏描述。
维度的成员(Member)：即维度的⼀个取值，是数据项在某个维度中位置的描述，如“某年某⽉某⽇”是在时间维度上的位置描述。
举个例⼦：2016年⼀季度是⼀个维度的成员。
成员的属性：如⼈的特征，⿊⽩⾼矮胖瘦，不同于维度的层次；
度量(Measure)：多维数组的取值。
举个例⼦：机票在2016年⼀季度上海市的出票量。
维度管理 数据标准
维度管理是数据仓库中的一个重要概念，它用于组织和管理数据。
维度是指用于描述数据的属性或特征，例如时间、地点、产品、客户等。
在数据仓库中，维度通常以表格形式存储，称为维度表。
维度管理的主要目标是确保数据的一致性、准确性和可用性。
为了实现这一目标，需要建立数据标准，包括以下方面：
1. 维度定义：明确每个维度的含义、范围和取值规则。
2. 维度层次结构：建立维度之间的层次关系，以便更好地理解和分析数据。
3. 维度编码：为每个维度的取值分配唯一的编码，以便在数据仓库中进行快速查询和分析。
4. 维度维护：定期更新和维护维度表，确保数据的准确性和一致性。
通过建立数据标准，可以提高数据质量，减少数据冗余和错误，从而提高数据分析的效率和准确性。
同时，数据标准也有助于不同部门之间的数据共享和协同工作。
从一维到11维的所有解释从一维到十一维，我们可以探讨不同领域中的多个概念和解释。
以下是一些可能的解释：1. 一维，一维空间是指只有一个维度的空间，通常用一条直线表示。
在数学中，一维可以表示线段的长度或者表示一个单一的数值。
2. 二维，二维空间是指具有两个独立的维度的空间，通常用平面表示。
在几何学中，二维可以表示平面图形，如矩形、圆形等。
3. 三维，三维空间是指具有三个独立的维度的空间，通常用立体表示。
在现实生活中，我们所处的空间就是三维的，可以用长度、宽度和高度来描述。
4. 四维，四维空间是指具有四个独立的维度的空间。
在物理学中，四维时空是爱因斯坦相对论的基础，其中三个维度是空间维度，第四个维度是时间维度。
5. 五维，五维空间是指具有五个独立的维度的空间。
在物理学中，一些理论模型，如弦理论和超引力理论，涉及到五维及以上的空间维度。
6. 六维，六维空间是指具有六个独立的维度的空间。
在数学中，六维空间可以用于描述抽象的数学对象，如六维向量空间。
7. 七维，七维空间是指具有七个独立的维度的空间。
在某些科学领域，七维空间可以用于建模和解释复杂的数据结构和关系。
8. 八维，八维空间是指具有八个独立的维度的空间。
在数学和物理学中，八维空间可以用于描述高维度的向量空间和复杂的数学结构。
9. 九维，九维空间是指具有九个独立的维度的空间。
在某些学科中，九维空间可以用于建模和解释复杂的系统、网络和关系。
10. 十维，十维空间是指具有十个独立的维度的空间。
在物理学中，一些理论模型，如超弦理论，涉及到十维空间的概念。
11. 十一维，十一维空间是指具有十一个独立的维度的空间。
在一些物理学理论中，如M理论，十一维空间被用于描述宇宙的结构和相互作用。
这些是从一维到十一维空间的一些解释，每个维度都有其特定的应用和意义，用于不同学科和领域的研究和探索。
维度空间1到10维讲解维度空间是指一个具有多个维度的数学模型。
在二维平面上，我们可以用x和y轴来表示两个维度。
而在三维空间中，我们可以使用x、y和z轴来表示三个维度。
维度空间可以帮助我们更好地理解和描述事物的特征和属性。
在维度空间中，每个维度都代表了一种特征或属性。
例如，在一个2维空间中，可以用x轴表示身高，y轴表示体重。
这样，每个人可以被表示为一个点，其在x轴上的值代表身高，y轴上的值代表体重。
通过将这些点连接起来，我们可以得到一个散点图，从而更好地了解人们身高和体重之间的关系。
当我们进入更高维的空间时，例如4维或10维空间，我们可以使用更多的坐标轴来表示更多的特征或属性。
在4维空间中，我们可以用w、x、y和z轴来代表四个不同的特征。
同样的，我们可以用一个点在这个多维空间中的位置来表示一个物体的属性。
在现实生活中，维度空间可以应用于各种领域。
例如，在数据分析中，我们经常使用多维空间来理解和分析数据集。
通过将各个数据点在多维空间中的位置相对关系进行可视化，我们可以发现数据之间的模式和趋势。
此外，维度空间还可以用于机器学习和模式识别中。
在这些领域，我们通常将每个样本表示为一个向量，其中每个维度代表一个特征。
通过在多维空间中计算样本之间的距离或相似度，我们可以进行分类、聚类和预测等任务。
维度空间的概念不仅限于数学和科学领域，它在艺术、设计和哲学中也有着广泛的应用。
维度空间可以帮助我们更好地理解和描述世界的复杂性，以及事物之间的关系和相互作用。
无论是在研究自然现象、构建模型还是探索人类思维的奥秘，维度空间都扮演着重要的角色。
维度经营数据的通俗解释一、数据分析眼中的多维度对数据分析师而言，多维度，往往指的是数据指标的拆分维度。
举个简单的例子：3月份销售额3个亿。
这就是一个指标，没有拆分维度。
如果加了分类维度，就是下边的效果：注意：比起只看总数，用多维度拆解数据，是能更精确的定位数据的。
常见的方法有两种：添加过程指标按业务管理方式添加分类维度比如只看总销售金额，我们发现差3000万达标，可我们并不知道为什么不达标。
这时候如果拆解细一点，比如：1. 添加分类维度：看到哪个业务线没做好2. 添加过程指标：看到从用户意向到付费，哪个环节出了问题增加过程指标+分类维度，就能更精准的定位问题。
甚至一些简单的结论已经呼之欲出了。
正因如此，很多数据分析师把业务口中的“多维度”，直接理解成了“维度多”。
一听到要做分析，振臂高呼“拆！拆！拆！”层层叠叠做了一大堆交叉表，把各个分类维度的数据都做了出来二、业务眼中的多维度业务口中的“多维度”，完全不是这个意思。
业务脑子里装的是不是数据库里的表结构，而是一个个具体的问题。
当业务看到“3月份销售没有达标”脑子里想的多维度是这样的。
你会发现，单纯的拆解数据根本无法回答上边的问题。
是滴，一个都回答不了。
甚至单靠看数据都没法回答这些问题。
即使把问题定位到：“3月业绩不达标是因为A大区3个分公司的客户意向签约太少”，定位到这么细的程度，也不能回答上边的问题。
因为到底意向太少，是因为对手发力了、产品没做好、活动没跟上、用户需求有变化……还是没解释清。
具体的业务问题，一个都没有回答。
自然业务看了一脸懵逼了。
三、真正的多维度分析，这么做从本质上看，真正的多维度分析，其实考的不是数据计算能力，而是策略能力。
具体来说是三个方面：把业务上理由，转化为数据上论证。
堵住借口：业务不要总试图甩锅，集中精力想能干点啥。
找到症结：在一堆影响因素里，找到最关键的那个，集中发力。
注意，这三件事是有顺序的：先把数据论证方式列清楚，避免大家放空炮（数据不能论证的理由就闭嘴，是个非常好的议事规则）。
数据库设计中的多维数据模型与建模方法研究在数据库设计中，多维数据模型与建模方法起着至关重要的作用。
多维数据模型是一种用于组织和存储多种关联数据的方法，通过将数据的多个维度和指标表示为一个多维立方体，有效地支持复杂的数据分析和查询需求。
本文将深入研究多维数据模型的概念和它在数据库设计中的应用，同时探讨一些常用的多维数据建模方法。
首先，让我们了解一下多维数据模型的基本概念。
多维数据模型是基于数据立方体的概念构建的，其中数据的组织和分析是围绕多个维度展开的。
维度是指描述数据的特征，例如时间、地点等，而度量则表示了对这些特征的衡量。
在多维数据模型中，为了对数据进行更好的分析和查询，通常将数据按照不同的层级划分，这样可以在不同的层级上进行数据聚合和细分，利用数据立方体实现快速而准确的查询。
在多维数据模型中，存在着一些常用的建模方法。
首先是星型模型，该模型中，一个中心的事实表与多个维度表相连，形成了一个星状的结构。
星型模型简单直观，容易理解和使用，适用于大多数简单的数据分析场景。
其次是雪花模型，该模型在星型模型的基础上，将一些维度表继续分解成更小的维度表，形成了雪花状的结构。
雪花模型相比于星型模型，更加灵活，适用于一些比较复杂的数据分析场景。
最后是星座模型，该模型是星型模型和雪花模型的进一步扩展，它通过组合多个星型或雪花状的结构，形成一个更加复杂和灵活的数据模型。
在多维数据建模过程中，有一些关键的步骤需要我们重点关注。
首先是需求分析，我们需要明确确定用户的业务需求，包括需要查询的维度、指标和层级等信息。
然后是数据源的选择，我们需要从不同的数据源中提取需要的数据，并进行数据清洗和转换。
接下来是设计数据立方体，根据需求分析，我们需要设计出适合的维度和指标，并确定它们之间的关系和层级结构。
最后是实现和优化，这一步骤包括数据库的物理设计和性能优化，确保数据的存储和查询效率。
在实际应用中，多维数据模型在各个领域都有着广泛的应用。
数据仓库-维度各维度类型渐变维描述渐变维(SCD. Slowly Change Dimension）,是⼀种在多维数据仓库中实现维度历史的技术类型SCD1通过更新维度记录直接覆盖已存在的值，它不维护记录的历史⼀般⽤于修改错误的数据SCD2在源数据发⽣变化时，给维度记录建⽴⼀个新的版本记录，从⽽维护维度历史。
不删除、修改已存在的数据，新增⼀条数据SCD3通常⽤作保持维度记录的⼏个版本。
通过给某个数据单元增加多个列来维护历史。
例如，为了记录客户地址的变化，customer_dim维度表有⼀个customer_address列和⼀个previous_customer_address列，分别记录当前和上⼀个版本的地址。
SCD3可以有效维护有限的历史，⽽不像SCD2那样保存全部历史。
很少使⽤，只适⽤于数据的存储空间不⾜并且⽤户接受有限维度历史的情况维度⼦集由来有些需求不需要最细节的数据。
想要某个⽉的销售汇总，⽽不是某天的数据相对于全部的销售数据，只对某些特定状态的数据更感兴趣事实数据需要关联到特定的维度，这些特定维度包含在从细节维度选择的⾏中，所以叫维度⼦集。
维度⼦集⽐细节维度的数据少，因此更易使⽤，查询也更快描述⼦维度是⼀种⼀致性维度，由基本维度的列与⾏的⼦集构成。
细节维度称为基本维度，维度⼦集称为⼦维度基本维度表与⼦维度表具有相同的属性或内容，这样的维度表具有⼀致性。
⼀致的维度具有⼀致的维度关键字、属性列名字、属性定义以及属性值。
当构建聚合事实表，或者需要获取粒度级别较⾼的数据时，需要⽤到⼦维度。
类型包含属性⼦集的⼦维度当事实表获取⽐基本维度更⾼粒度级别的度量时，需要上卷到⼦维度基本维度和⼦维度表的主键是不同的⽐如，⽇数据上卷到⽉数据包含⾏⼦集的⼦维度基本维度和⼦维度具有同样粒度级别的细节数据基本维度和⼦维度表的主键是相同的⽐如，基本维度表中包含多种类型的数据，现在只想根据其中某⼀类型的数据做统计视图维度⼦集优点不真实存储物理数据，不需要额外的存储空间可规避数据不⼀致的潜在风险减少数据冗余缺点当基本维度表和⼦维度表的数据量相差悬殊时，性能会⽐物理表差很多如果定义的视图的查询很复杂，并且视图很多的话，可能会对元数据存储系统造成压⼒，严重影响查询性能。
数据仓库中的多维数据模型设计与构建方法概述：在数据仓库中，多维数据模型是一种重要的设计工具，用于存储和分析复杂的业务数据。
它有助于数据仓库的高效查询和分析，使用户可以更好地理解和决策业务活动。
本文将探讨多维数据模型设计与构建的方法，以及在实际应用中的一些注意事项。
一、多维数据模型概述多维数据模型是一种基于事实表和维度表的结构化数据模型。
事实表存储业务交易数据的指标，而维度表则存储与事实表相关的描述性信息。
通过将事实表和维度表进行关联，可以将复杂的业务数据组织成易于理解和查询的结构。
二、多维数据模型的设计方法1. 分析业务需求：在设计多维数据模型之前，首先需要充分理解业务需求。
这包括确定业务过程、数据指标和相关的维度属性等。
只有清楚了解业务需求，才能设计出满足用户查询和分析的数据模型。
2. 确定事实表和维度表：根据业务需求，确定事实表和维度表的设计。
事实表应该包含可度量的业务指标，如销售额、利润等，而维度表应该包含与事实表相关的描述性属性，如时间、地点、产品等。
3. 确定维度关系：在多维数据模型中，维度之间存在一种层次关系，例如时间维度可以分为年、月、日等层次。
在设计多维数据模型时，需要明确这些层次的关系，以便更好地组织和查询数据。
4. 设计属性和度量：在维度表中，每个维度都应该有相应的属性，在事实表中，应该有能够度量的指标。
设计属性和度量时，需要考虑数据的业务含义和查询需求，保证数据的准确性和可靠性。
5. 建立关联关系：在多维数据模型中，通过在事实表和维度表之间建立关联关系，实现数据的查询和分析功能。
关联可以通过主键-外键关系或者可通过查询的字段进行。
三、多维数据模型的构建方法1. 数据抽取和转换：在数据仓库建设过程中，数据的抽取和转换是一个重要的环节。
通过ETL（抽取、转换、加载）等工具，将原始数据从源系统中抽取出来，并进行清洗、转换和整合，使其适应数据仓库的需要。
2. 数据加载：在数据抽取和转换完成后，将清洗和整合后的数据加载到数据仓库中。
多维分析多维分析是一门重要的数据分析方法，用于挖掘数据中的深层次关系和模式。
它能够从多个角度对数据进行分析，揭示数据背后的信息和规律。
本文将介绍多维分析的基本概念、方法和应用领域，并探讨其在商业决策、市场分析和社会科学研究中的重要性。
一、多维分析的概念和方法多维分析是一种以多维空间为基础，通过将数据投射到多维空间中来分析数据的方法。
在多维空间中，每个维度代表一种变量或属性，数据点则表示数据的具体取值。
通过将数据点在多维空间中的位置、距离和分布进行分析，可以揭示数据背后的关系和规律。
多维分析包括许多方法，其中最常用的是聚类分析、主成分分析和判别分析。
聚类分析用于将数据点划分为不同的组，组内的数据点具有相似的特征，而组间的数据点具有差异性。
主成分分析则通过对数据进行降维，提取出最具代表性的特征，从而简化数据分析的复杂度。
判别分析则用于确定哪些变量或属性对样本分类最具有区分度。
二、多维分析的应用领域多维分析在各个领域都有广泛的应用。
在商业决策中，多维分析可以用于市场细分、产品定位和销售预测。
通过对顾客的购买行为和偏好进行多维分析，企业可以更好地了解顾客的需求，并制定相应的营销策略。
在市场分析中，多维分析可以用于研究市场的竞争格局和消费者行为，帮助企业优化产品组合和定价策略。
在社会科学研究中，多维分析可以用于分析社会现象和人群特征，揭示社会规律和趋势。
三、多维分析的重要性多维分析在数据分析领域中具有重要的地位和作用。
首先，多维分析可以帮助我们更全面地了解数据，探索数据背后的隐藏关系和模式。
通过将数据投射到多维空间中，我们可以从多个角度对数据进行分析，发现数据的内在结构和特征。
其次，多维分析可以帮助我们发现数据中的异常和趋势。
通过对数据点在多维空间中的位置和分布进行分析，我们可以发现数据中的异常点和离群值，并揭示数据的发展趋势和变化规律。
最后，多维分析可以帮助我们做出更准确的决策。
通过对数据进行多维分析，我们可以更好地理解数据，降低决策的风险，并制定相应的决策策略。
维度什么意思一、维度什么意思维度可以理解为一种角度、方面或者标准的度量，用于描述某一事物或现象的特性。
在日常生活中，我们常常接触到各种维度，如时间维度、空间维度、经济维度等。
二、维度造句1、维度是一种很抽象的概念，我们无法用语言来具体描述它。
但我相信，任何人都能感受到其中的意义。
2、时间是维度，空间是方向，我们在这个世界里生存的意义，就是不断的寻找自己的方向。
3、当然，重要的是本文在一个时间的维度中做历时性的考察，研究传统秩序要素在不同时期中的不同构造形式和变动情况。
4、时间是一条线，空间是无数维度，我们在时空中穿梭，只为寻找到那个人。
5、新的考核方案由效益指标、效率指标、递延指标三个维度组成。
6、维度是不可改变的，我们能改变的只是自己的态度。
7、对社会不同维度的观察所得出的这些社会理论，只是对错综复杂且相互联系的社会变革的部分理解。
8、番荔枝是一种生长于南美洲高维度山脉上的落叶植物。
9、太阳说明充满热情，炽爱。
月亮象征着一个完全不同的维度，一个更高的层面：凉爽的，镇定的，聚敛的，静默的。
10、维度键有两种选择：您可以分配一个任意键，或者使用操作系统中的标识符。
11、护士情感耗竭维度、人格解体维度存在个体差异，成就感降低维度不存在个体差异。
12、门罗著有三本书，他在书中描述了当他处于脱体状态在现实的其他维度旅行时他的见闻和经历。
13、性能的提高取决于连接键被下推时所在维度表的过滤选择度。
14、身体处于一个开阔的语境维度中,因而是众多问题的纠集点.15、在多维度构建大学生思想政治教育工作新格局的同时,该校利用网络资源,开发了学生思政网“三江潮”作为学校学生“思政教育进网络”的主要平台。
16、在“延异”、“踪迹”和“补充”维度上，德里达构建了他的“解构主义”。
17、它引起了我们对于曾经被遮蔽的维度的注意，那遮蔽物正是对追求永恒普遍真理的瘾，及其使用的所谓理性论争的方法。
18、它引起了我们对于曾经被遮蔽的维度的注意，那遮蔽物正是对追求永恒普遍真理的上瘾，及其使用的所谓理性思辨的方法。
多维数据库维度层次的理解
多维度数据库是按照多维数据模型的思想来建立的。而一个多维数据模型是由多个维度和实
事组成。维度是多维数据模型中非常重要的概念，要进行多维分析、编写高效准确的MDX
查询，首先要对维及其维度的概念分层有比较深刻的理解。
维是描述事实的角度，也即观察数据的角度。一个多维数据模型通常都包含多个维度。比如：
描述企业的销售信息这样一个事实，我们就可能要用到客户维度、时间维度、产品维度、仓
库维度等。在多维数据库中，维度表的来源通常都是关系数据库中的基础数据表，如上面提
到的客户维度就来自关系数据库中的客户表，产品维度就来自关系数据库中的产品表等等。
而这些维度表除了与事实表相关联的键属性以外还有很多其它的数据表属性。在基于关系数
据库的查询中，我们可能更多的关注表之间的关系。而在多维数据库中，应该把思维改进一
下，应该理解和注意维度属性之间的关系，分析维度中每个属性之间的关系。而维度属性之
间的关系就引出了本文的中心——维度层次。
还是上面那个企业销售的例子，对于客户维度，除了键属性外，可能还会有客户的名字属性，
所在国家，所在城市以及省，性别，教育情况，职业等信息。通过分析这些属性的值，可以
发现：城市是属于某个省的，而省又是属于某个国家的，所以在这些属性的值中就表现了一
种层次关系。分析这个层次结构如下图：
图一：客户维度属性层次分析图
上图中左边是客户维度表中国家属性，城市属性和省属性所组成的层次表示，右边就是这几
个属性的值之间的关系。在SSAS中，图中左边的部分表示一个层次，这个层次由四个级别
组成，这四个级别分别是：国家，省，城市和客户。在这个层次中国家是粒度最大的级别，
客户是粒度最小的级别。在进行多维数据分析的时候，我们就可能会在这个层次的不同级别
上进行综合或分析，上卷或下钻。
维度中的层次关系有的时候是隐含的，由数据的意义表示。所以维度层次有的时候可以自动
生成，但更多的时候是人为定义的。对维进行概念分层使得我们可以在任意的抽象级别分析
数据。
在SSAS中有一些与层次相关的函数，要利用好这些函数，其前提就是要理解维度的层次结
构。这些函数我将会在另一篇文章中介绍。
