实战8:金蝶多维隶属关系模型实战2

栏目:云星空知识作者:金蝶来源:金蝶云社区发布:2024-09-16浏览:1

实战8:金蝶多维隶属关系模型实战2

行业内流传很广的一个事实是:写SQL的不如用Excel的赚的多,用Excel的不如用ppt的人赚的多。

下面就分享一个实战, 玩SQL人解决玩PPT人的烦恼,使玩SQL的人成为玩PPT的人。【emoji】

本实战是在金蝶系统上建立多维隶属关系模型,多维隶属关系分析是将数据转换成信息的过程,再通过发现将信息转化为知识。

一、背景

业务发展这么快,管理模式相应变化也快,报表设计如何跟上业务发展的需要? (报表设计太慢)  

企业信息化建设多年,积累了海量的数据,是数据垃圾还是管理知识,该如何利用? (数据量太大) 

企业发展越来越庞大,监控力度越来越弱,如何及时监控企业的日常运作? (管理层次太深)  

如何分析过去、了解现在、预测未来,制定科学评价自己的能力,科学制定绩效目标或预算?  (太难)

决策支持系统,需要立刻马上、全面准确、按需索取。

二、目标

事倍功半:1/2成本,2×价值

节省1/4时间,提高1/3效率 

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大数据分析:多维数据分析基础与方法

“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension),使用户能对不同维上的数据进行比较。

基本多维分析操作有钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)、drill across、drill through)等。

1.多维数据集(Cube)

多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体(Cube)。多维数据集是一个数据集合,通常从数据仓库的子集构造,并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。

2.度量值(Measure)

度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。例如,销售量、库存量、银行贷款金额等。度量值所在的表称为事实数据表,事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。事实数据表的主要特点是包含数值数据(事实),而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运作历史的信息。

度量值是所分析的多维数据集的核心,它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。

3. 维度(Dimension)

维度(也简称为维)是人们观察数据的角度。例如,企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况,这是从时间的角度来观察产品的销售,因此时间就是一个维(时间维)。

例如,银行会给不同经济性质的企业贷款,比如国有、集体等,若通过企业性质的角度来分析贷款数据,那么经济性质也就成为了一个维度。

包含维度信息的表是维度表,维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。

4.维的级别(Dimension Level)

人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在不同的细节程度,我们称这些维度的不同的细节程度为维的级别。一个维往往具有多个级别.例如描述时间维时,可以从月、季度、年等不同级别来描述,那么月、季度、年等就是时间维的级别。

5.维度成员(Dimension Member)

维的一个取值称为该维的一个维度成员(简称维成员)。如果一个维是多级别的,那么该维的维度成员是在不同维级别的取值的组合。

例如,考虑时间维具有日、月、年这3个级别,分别在日、月、年上各取一个值组合起来,就得到了时间维的一个维成员,即“某年某月某日”。

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本案例将复杂的理论和抽象概念进行实践,形成企业最佳实践,简单易用,方便上手。传统多维分析,需要先建模,后出结果,导致开发周期长,计划赶不上变化。本模型将规则和隶属关系后置,只要有数据就能快速通过隶属关系模型出具各个维度分析。

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如果说,商业智能(BI)的过程可以看成是数据的昨天,今天和明天,数据的昨天,通过报表告诉你的业务之前发生了什么,数据的今天,通过多维分析等工具告诉你这些为什么会发生,那么数据的明天,就是通过数据挖掘算法,对已有的海量历史数据进行挖掘,从而让你知道你的业务未来会是什么样。

下一篇:分享商业智能(BI)中的数据挖掘

关于分析服务另外一个比较有意思的就是数据挖掘,在商业智能中,数据挖掘是其中最高的一个层次。现在流行的大数据,最终往往也要靠数据挖掘来体现其价。







实战8:金蝶多维隶属关系模型实战2

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