44. Основные операции над многомерной моделью данных. Примеры.

Наличие измерений позволяет производить следующие виды манипулирования для получения анализируемых данных.

Виды манипулирования для получения анализируемых данных:

Срез (Slice)

Пользователя редко интересуют все потенциально возможные комбинации значений измерений. Более того, он практически никогда не работает одновременно сразу со всем гиперкубом данных. Срез (Slice) – это созданное пользователем подмножество гиперкуба, получившееся в результате фиксации значения одного или более измерений не входящих в это подмножество.

Пример.

Если ограничится значением измерения Модель Компьютера - Celeron, то получится под-множество гиперкуба (в данном случае - двухмерная таблица), содержащее информацию об истории продаж этой модели различными менеджерами в различные годы.

Пример.

При выборе элемента "Факт" измерения "Сценарий" срез данных представляет собой под-куб, в который входят все остальные измерения. Данные, которые не вошли в сформированный срез, связаны с теми элементами измерения "Сценарий", которые не были указаны в качестве определяющих (например, "План", "Отклонение", "Прогноз" и т. п.). С позиции конечного пользователя "срезом" наиболее часто является двумерная проекция куба.

Отображение страницы (Page Display)

Текущее представление среза многомерной информации называется отображением страницы (Page Display). Измерения, расположенные по горизонтали (поперек дисплея), определяют измерения в столбцах таблицы. Строки таблиц измерений определяются измерениями, расположенными по вертикали (вдоль дисплея). Выбор элемента измерения страницы позволяет определить, какая именно страница отображается в данный момент. Страница во многом напоминает обычную электронную таблицу и может быть интегрирована практически с любой программой электронных таблиц, где пользователь может в дальнейшем вносить изменения в каждую ячейку.

Slice and Dice (нарезка на кубики и ломтики)

Slice and Dice (нарезка на кубики и ломтики) - это термин, использующийся для описания функции сложного анализа данных, обеспечиваемой средствами OLAP выборка данных (продольные и поперечные, плоскостные и объемные срезы) из многомерного куба с заданными значениями и заданным взаимным расположением измерений, при котором пользователь обычно использует операции вращения концептуального куба данных и детализации/агрегирования данных.

Вращение (Rotate, Pivot, пивотинг)

Изменение порядка представления измерений, применяемое при двухмерном представлении данных, называется вращением (Rotate, Pivot, пивотинг). Эта операция обеспечивает возможность визуализации данных в форме, наиболее комфортной для их восприятия. Операция вращения может заключаться в перестановке местами строк и столбцов таблицы, или перемещении интересующих измерений в столбцы или строки создаваемого отчета, что позволяет придавать ему желаемый вид. Кроме того, вращением куба данных является перемещение вне табличных измерений на место измерений, представленных на отображаемой странице, и наоборот (при этом вне табличное измерение становится новым измерением строки или измерением столбца).

Пример для первого случая.

Имеется отчет, для которого элементы измерения "Время" располагаются поперек экрана (заголовки столбцов таблицы), а элементы измерения "Компьютеры" -вдоль экрана (заголовки строк таблицы). После применения операции вращения отчет будет иметь следующий вид: элементы измерения "Компьютеры" будут расположены по горизонтали, а элементы измерения "Время" -по вертикали.

Пример второго случая.

Имеется отчет с измерениями "Меры" и "Компьютеры", расположенными по вертикали, и измерением "Время", расположенным по горизонтали. Вращением преобразуется в отчет, у которого измерение "Меры" располагается по вертикали, а измерения "Время" и "Компьютеры" - по горизонтали. При этом элементы измерения "Время" располагаются над элементами измерения "Компьютеры".

Пример третьего случая.

Вращением можно изменить отчета с расположенным по горизонтали измерением "Время" и измерением "Компьютеры", расположенным по вертикали, в отчет, у которого по горизонтали представлено измерение "Время", а по вертикали - измерение "География".

Отношения (Relation)

В данном примере значения показателей определяются только тремя измерениями. На самом деле их может быть гораздо больше и между их значениями обычно существуют множество различных отношений (Relation) типа "один ко многим". Следует отметить, что для измерений, имеющих тип Время (таких как День, Месяц, Квартал, Год), все отношения устанавливаются автоматически, и их не требуется описывать.

Пример.

Каждый Менеджер может работать только в одном подразделении, а каждой модели компьютера однозначно соответствует фирма, которая ее выпускает: Менеджер→Подразделение; Модель Компьютера→ Фирма-Производитель.

Агрегации (консолидация) (Drill Up)

В процессе анализа пользователь не только работает с различными срезами данных и выполняет их вращение. Одним из часто встречающихся способов манипулирования данными является операция агрегации (консолидации) (Drill Up) -переход от детализированных данных к агрегированным. С точки зрения пользователя, Подразделение, Регион, Фирма, Страна являются точно такими же измерениями, как и Менеджер. Но каждое из них соответствует новому, более высокому уровню агрегации значений показателя Объем продаж.

Пример.

Проанализировав, насколько успешно в 2005 г . Петров продавал модели "Celeron" и "Athlon", управляющий может захотеть узнать, как выглядит соотношение продаж этих моделей на уровне Подразделения, где Петров работает. А затем получить аналогичную справку по Региону или Фирме.

Детализации (Drill Down)

Переход от более агрегированных к более детализированным данным называется операцией детализации (Drill Down). Например, начав анализ на уровне Региона, пользователь может захотеть получить более точную информацию о работе конкретного Подразделения или Менеджера.