作业
Posted -北天-
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了作业相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
数仓第五章作业
文章目录
一、在OLAP的5个特征FASMI中，那两个是OLAP的关键特性？
在OLAP的5个特征FASMI中，"F"和"M"是OLAP的关键特性。
"F"代表快速（Fast），指的是OLAP查询和分析应该在可接受的时间内完成，以便用户能够及时获得结果。快速响应时间对于提供满意的用户体验非常重要。
"M"代表多维（Multidimensional），指的是OLAP处理的数据通常是以多维数据立方体的形式表示的。 OLAP应该能够轻松地处理和分析包含大量数据的多维数据集。这种多维数据的处理方式可以更好地反映数据之间的关系，从而更好地帮助用户进行分析和决策。
另外三个特性也很重要，但不是OLAP的关键特性。
"A"代表适应性（Adaptive），指的是OLAP应该能够适应不同的数据源和数据模型。
"S"代表共享（Shared），指的是OLAP应该能够支持多个用户同时访问和共享OLAP数据和分析结果。
"I"代表独立性（Independent），指的是OLAP应该与数据存储技术和硬件平台无关。
二、多维数据分析有哪几个基本分析操作？
多维数据分析通常涉及到以下基本分析操作：
- 切片（Slice）：从一个多维数据立方体中选择一个或多个维度，以创建一个新的子立方体。切片操作允许用户通过对立方体进行切割来查看数据子集的某个特定方面，从而更好地理解数据。
- 切块（Dice）：选择多个维度，以创建一个新的子立方体。与切片不同，切块可以选择多个维度，而不仅仅是一个或两个。切块操作可以更精确地控制要分析的数据。
- 旋转（Pivot）：交换行和列维度，以查看不同的数据视角。旋转操作可以帮助用户更好地理解数据之间的关系，特别是当处理大量数据时。
- 滚动（Roll-up）：将数据向上汇总到一个更高级别的维度。滚动操作可以帮助用户查看更高级别的汇总数据，同时保持与原始数据的关联。
- 钻取（Drill-down）：将数据向下分解为更细节的维度。钻取操作可以帮助用户深入挖掘数据并发现更深层次的信息。
这些基本分析操作是多维数据分析中常用的工具，用户可以根据需要选择不同的操作来探索和理解数据。
三、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”（slice）操作是指根据数据立方体中的一个或多个维度，选择其中一个或多个值，创建一个新的子立方体，从而查看特定数据子集的操作。切片操作可帮助用户更好地理解数据，发现数据中的关联和趋势。
例如，假设我们有一个包含销售数据的三维数据立方体，其中包括产品、地区和时间三个维度。如果我们希望查看特定地区的产品销售情况，我们可以对“地区”这个维度进行切片操作，并选择我们感兴趣的地区值。例如，我们可以选择切片操作“地区”维度中的“北美洲”值，这样就会创建一个新的子立方体，其中只包含北美洲的销售数据。这样，我们可以更容易地了解该地区销售数据的趋势和关联性，从而进行更深入的分析和决策。
“切片”操作是多维数据分析中的重要工具，可以根据特定维度的值来创建新的数据子集，以更好地理解数据中的关系和趋势。
四、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
多维数据集中的“下钻”（drill down）操作是指将数据向下分解为更细节的维度，以获取更深入的信息。该操作通常用于查看数据中更细节的部分，例如单个产品、特定地区或单个时间段。下钻操作可以帮助用户更好地理解数据，并发现更详细的关联和趋势。
例如，假设我们有一个包含销售数据的三维数据立方体，其中包括产品、地区和时间三个维度。如果我们希望查看特定产品在某个地区和时间段内的销售情况，我们可以对该产品进行下钻操作，并选择“地区”和“时间”两个维度，这样就会创建一个新的子立方体，其中包含该产品在特定地区和时间段的销售数据。这样，我们可以更容易地了解该产品在不同地区和时间段的销售情况，从而进行更深入的分析和决策。
“下钻”操作是多维数据分析中的重要工具，可以将数据分解为更细节的部分，以查看更详细的信息，并发现更深层次的关联和趋势。
五、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
多维数据集中的“上卷”（roll up）操作是指将数据向上汇总到更高层次的维度，以获取更高层次的汇总信息。该操作通常用于查看数据中更高层次的部分，例如总销售额、总利润或总体趋势。上卷操作可以帮助用户更好地理解数据，并发现更高层次的关联和趋势。
例如，假设我们有一个包含销售数据的三维数据立方体，其中包括产品、地区和时间三个维度。如果我们希望查看所有产品在整个地区和时间范围内的销售总额，我们可以对“产品”维度进行上卷操作，以获取总销售额。这样，数据就会被汇总为一个新的子立方体，其中包含所有产品在所有地区和时间段的销售数据。这样，我们可以更容易地了解总销售额的趋势和关联性，从而进行更深入的分析和决策。
“上卷”操作是多维数据分析中的重要工具，可以将数据汇总到更高层次的维度，以查看更高层次的信息，并发现更高层次的关联和趋势。
六、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
多维数据集中的“切块”（dice）操作是指选择多个维度，对它们进行切片和钻取操作，从而创建一个子立方体，该子立方体仅包含所选维度的数据。切块操作通常用于查看数据中特定组合的部分，例如特定地区、特定产品和特定时间段的销售数据。
例如，假设我们有一个包含销售数据的三维数据立方体，其中包括产品、地区和时间三个维度。如果我们希望查看某个地区在特定时间段内某个产品的销售情况，我们可以对“地区”、“时间”和“产品”三个维度进行切块操作，并选择特定的地区、时间段和产品。这样，就会创建一个新的子立方体，其中包含所选地区、时间段和产品的销售数据。这样，我们可以更容易地了解特定地区、时间段和产品的销售情况，从而进行更深入的分析和决策。
“切块”操作是多维数据分析中的重要工具，可以选择多个维度，针对特定的组合进行切片和钻取操作，从而创建一个子立方体，该子立方体仅包含所选维度的数据。这样，我们可以更容易地了解特定组合的数据情况，从而进行更深入的分析和决策。
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