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数据分析讲堂
第四课 设计和实现OLAP模型的实践步骤
第七讲 更复杂的聚合与分析
如在本讲开头所述，存在很多不同的方法允许你顺序地定义和实现OLAP模型。根据你自己的情况，你可以考虑或者不考虑更复杂的问题。然而，一般地，你很可能需要先把所有的基本聚合搞通。我感觉本讲之中的问题对某些人来说，可能在某些情况下出现。本讲不讨论如何建立决策树这类分析技术，也不讨论进行聚合分析或定义带约束的优化。相反，我们关注的是，在多维环境中出现的可能影响分析过程的派生说明。
1． 非叶子输入数据
数据并不总是叶子或基本等级输入立方体。我们看一些或本分配的例子，这些例子也是沿着与销售信息集合一样的产品层次结构进行运行的。成本数据在层次结构的最顶层输入立方体，然后向下分配。记住，输入和派生的属性是数据的功能而不是维成员的。
从实践的角度来说，你需要能够识别不再基本等级输入立方体的数据，并且要了解什么时候公式依赖的输入数据来源于非叶子等级，尤其是存在叶子等级数据时。
需要了解存在非叶子等级数据的一个原因是，并不是所有的产品都同等程度接受非叶子等级输入数据。如在本讲前面讨论的，数据共享相同的层次结构但却不共享相同的聚合等级的..
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