Как используются многогранники в аналитике данных и OLAP-системах?

Возможно, имелись в виду многомерные кубы, которые используются в аналитике данных и OLAP-системах. 23

Многомерный куб — это структура данных, которая предоставляет простой и эффективный способ хранения информации с учётом нескольких измерений. 2

Некоторые характеристики многомерных кубов:

• Измерения. 2 Представляют собой оси куба. 2 Например, при анализе продаж это могут быть «Время», «Продукт» и «Регион». 2
• Атрибуты. 2 Это конкретные значения, связанные с каждым измерением. 2 К примеру, атрибутами измерения «Продукт» могут быть наименование продукта, категория и стоимость. 2
• Иерархии. 2 Позволяют организовать данные в более детальном и обобщённом виде. 2 К примеру, иерархия времени может включать уровни от года до дня. 2
• Ячейки куба. 2 Внутри многомерного куба каждая ячейка содержит агрегированные данные для соответствующих комбинаций измерений. 2

С помощью многомерных кубов можно, например:

• Выбирать измерения для анализа. 2 Измерения выбираются в зависимости от аналитических задач. 2
• Создавать срезы данных. 2 Срез — это фильтрация данных по определённым значениям измерения. 2
• Выполнять «бурение вниз» и «подъём». 2 «Бурение вниз» означает анализ более детальных уровней данных (к примеру, переход от кварталов к месяцам), а «подъём» — агрегацию данных на более высокие уровни (переход от месяцев к годам). 2

OLAP-системы используют многомерные кубы для анализа данных с различных точек зрения. 3 К примеру, в розничной торговле OLAP может помочь анализировать продажи по продуктам, регионам, времени и клиентам. 3