数据挖掘中的OLAP操作有哪些？

OLAP代表联机分析处理 (On-Line Analytical Processing)。OLAP是软件技术的一个组成部分，它允许分析师、经理和高管通过快速、一致、交互的方式访问各种可能的视图来深入了解数据，这些数据已从原始信息转换为反映企业实际维度的信息，如客户所了解的那样。

OLAP服务器向商务用户提供来自数据仓库或数据仓储的多维信息，而无需考虑数据的保存方式或位置。OLAP服务器的物理结构和执行应考虑数据存储问题。

几个OLAP数据立方体操作继续实现这些多重视图，从而能够对现有数据进行交互式查询和分析。因此，OLAP支持方便的交互式数据分析环境。

切片 (Slice) − 它描述子立方体以获取更具体的信息。这是通过选择一个维度来执行的。

切块 (Dice) − 它通过对两个或多个维度进行选择来描述子立方体。

上卷 (Roll-up) − 上卷允许用户将信息汇总到层次结构中更高的通用级别。显示的上卷操作通过从城市级别到国家级别的区域层次结构的增长来聚合数据。换句话说，结果立方体按国家分组数据，而不是按城市分组数据。

当通过维度约简执行上卷时，一个或多个维度将从给定的立方体中删除。例如，考虑一个仅包含位置和时间两个维度的销售数据立方体。可以通过删除时间维度来执行上卷，从而得到按位置而不是按位置和时间聚合的总销售额。

下钻 (Drill-down) − 下钻是上卷的反向操作。它从较不详细的信息操作到较详细的信息。下钻可以通过沿维度的概念层次向下移动或呈现更多维度来完成。下钻通过从季度的级别下降到月份的精确级别来实现。结果数据立方体分析每月总销售额，而不是按季度汇总。

可视化 (Visualization) − 可视化是指借助全面的图表、图像、列表、图表和其他可视化对象对数据进行可视化表示。它允许用户在很短的时间内简单地理解数据并提取有用的数据、模式和趋势。此外，它使数据易于理解。

换句话说，可以这样说，以图形结构表示数据，以便用户可以简单地理解数据趋势的过程，这被称为数据可视化。

Ginni

更新于：2022年2月15日

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