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一、多维数据透视分析核心逻辑
(一)维度与度量的定义

维度是数据的分类视角,如电商场景中的“时间(年/季/月)”“地区(省份/城市)”“商品品类(服饰/数码/食品)”;度量是可量化的业务指标,如“销售额”“订单量”“客单价” 。二者构成多维分析的基础框架,通过维度交叉筛选、度量聚合计算,挖掘数据关联规律。
(二)OLAP 技术支撑
Online Analytical Processing(OLAP)是多维分析的技术内核,包含 MOLAP(多维在线分析处理,预计算数据立方体,查询快速但占用存储)、ROLAP(关系型在线分析处理,基于关系数据库动态计算,灵活但性能依赖 SQL 优化) 。实际应用中,需根据数据规模、查询需求选择架构,平衡效率与成本。
二、零售行业:销售数据多维透视案例
(一)业务场景与需求

某连锁超市需分析 2023 - 2024 年全国门店销售数据,目标:① 定位高/低销售贡献的地区、品类、时段;② 识别销售波动原因,优化库存与营销资源。
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