Cognos多维模型设计及报表制作.ppt

《Cognos多维模型设计及报表制作.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Cognos多维模型设计及报表制作.ppt（131页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、多维模型设计及报表制作,主要工具,Cognos Transformer 多维模型（立方体）设计工具Cognos Analysis Studio 基于web的多维模型（立方体）展现工具Cognos PowerPlay 基于windows的多维模型（立方体）展现工具Cognos FrameWork 多维模型（立方体）发布工具,Transfomer 是用于创建PowerPlay应用模型的工具。Transfomer模型帮助将数据从各种数据源组织进多维的PowerCube。在最佳设计的PowerCube中，可以创建能够比较数据和发现趋势的报表。在用Transfomer建立模型之前，非常重要的一点是，首先

2、要评测数据，以及确定如何构造它们，以使它们能够支持业务分析的类型；然后用Transfomer构造创建数据的模型；最后创建一个PowerCube。让PowerPlay用户直接查看和应用其中的数据。Transfomer不需要编程，因此它易于使用；并能够以快速有效的方法传递多维数据。,关于Transfomer,多查询指标备选钻取路径模型设计原则,规划模型设计组织查询数据建立模型时间维度,Transfomer模型设计,数据建模的过程,1,用户需求,Build the Application,PowerCube,用户需求,1.与用户交流收集他们的需求2.将用户需求转换为报表需求3.补充能提高分析的报表需

3、求4.将报表需求转换为模型设计,查询数据,SELECT Table.Column_NameFROM(Customer OUTER JOIN OrdersON Customer.Customer_Number=Orders.Customer_Number)GROUP BY.,维度图,PowerCube,Transformer用于生成PowerCube的模型三个主要部分：源文件：源文件是查询。查询可以是结构（文本）或事务（数字）。维度图：一个维度图是一个显示模型中所有维度和它们所包含的层的 表。指标：一个指标是用作企业主要性能指标的值。,模型,从模型到 PowerCube,类别名是否有意义?,数据

4、是否满足需求?,PowerCube,PowerCube是:多维数据的逻辑结构和物理结构。由Transformer模型生成，并用于在PowerPlay中查看和操作的数据包。,PC Database,Oracle,Sybase,Informix,SQL Server,ODBC,Framework Manager,.DBF.DB,.DBF,.DB,.XLS,.CSV,Transformer,.MDC,PowerCubes,PowerPlay,.PYj.MDL,.IQD,.PPR/.ppx,Cognos BI 产品数据流程,Transfomer模型设计 规划,规划 Transformer 模型设计,为

5、什么要规划模型?,提供必要的信息协助计划和控制企业的活动。这些活动通常 集中在业务的关键指标上。保证模型的组成能够支持与企业相关的性能指标.,例如：业务指标 销售量 数量 价格利润.,控制和计划指标 预算 估算 机会成本,帮助明确用户需求帮助评估开发应用需要的工作量把应用设计的目标提供给最终用户，以得到对该设计的认可和肯定。作为应用开发过程的指南,日期,产品,地区,维度1,维度2,维度3,维度名称,层,2,1,3,4,Years,Quarters,Months,Product Line,Product Type,Product,Region,Country,Branch,Sales Rep,一

6、个模型设计是关于PowerPlay应用结构设计，以及数据需求方案的文档。其作用是：,Days,模型设计,Transformer界面包括四个基本窗格:,维度图窗格,查询窗格,指标窗格,PowerCubes窗格,Transformer中的模型设计,数据源窗格的作用是将数据集成到模型中来。根据模型设计文档，从生产环境或者能够支持应用的数据仓库及数据库中确定要查询哪些数据，并将它们加载进查询窗格。然后再将数据源窗格的数据用于建立维度图，并创建PowerCube。数据源窗格列出源数据(查询源)中所包含的各个列(数据项)，这是做模型的原始基本素材。在数据源窗格中一个查询源表现为一个查询(Query)。数据

7、源窗格中的每一个查询(Query)都有自己的数据源名，一个数据源来源于一个查询源(例如.iqd等)，每个查询(Query)由构成它的若干列(Columns)组成。数据源窗格中列的数据类型：打开列的属性(双击列名)-General标签页-Data class如果查询不是来源于.iqd，则它的列的数据类型开始为Unspecified。,Transformer模型部件之一 数据源窗格,维度图窗格是一个用于建立多维立方体结构的工作区。根据数据源中的文本数据，各个维度以及每个维度下层的设定在此组织(维度和层)。最底层要对应数据源窗格中的一个列。维度图决定了数据在PowerPlay维度栏中出现的顺序。指标

8、窗格用于建立和显示模型所需要的指标。指标值是在PowerPlay报表单元中可视的数据。根据模型设计文档，定义应用中需要的指标。指标在指标窗格中的顺序决定了它们在PowerPlay维度栏文件夹中指标的顺序。模型中至少要有一个指标，指标与维度的最底一层关联。每个标准指标要在查询中对应有一个列(计算指标除外)。PowerCube窗格显示用模型创建的PowerCube。,Transformer模型部件的作用,定量评估业务成效的结果主要说明数值性问题，如“多少？”每个指标都增加了对数据的观察角度要建立PowerCube必须至少要定义一个指标。虽不是所有的业务指标都要包含在模型设计中，但应尽量寻找增添一些

9、追加指标，因为用户提出的需求并不一定总能对数据分析提供完全有效的结果。通过增加这些新的指标，用户可以用不同的方法分析数据。,销售额,订货量,成本,平均成本,利润率,计算指标,指标,维度和层,维度表示数据的最高层层表示维度数据逻辑上的等级关系（相当于数据的定位）维度可以典型地说明谁、什么、什么时间和什么地方一类的问题。在模型中的有效维度决定了应用能够回答问题的类型。层次化的维度是按业务的组织结构表达数据的等级关系。每个维度层的等级规则确定了PowerPlay钻取的路径。,一旦确定了主维度和层，可进一步确定是否有其它的数据可以加到应用中以增强分析。,追加维度,是位于一个维度中层上独立的数据元素(层

10、中数据的具体取值)。维度的每一层都有它自己的类别集。类别在PowerPlay报表中作为行、列或层上的数据项，是必不可少的元素。最底层类别表示每个维度中最详细的数据元素。,类别(categories),建立模型设计时，应首先选择度量，然后选择能够支持度量的维度和层。,指标,维度,层,销售收入销售成本订购数量平均成本,日期 产品 地区 年度 产品系列 地域 月度 产品类型 国家 季度 产品 办事处 销售员,建立模型设计的方法,作模型设计时，选好要说明的业务领域：选定能够说明业务领域关键成功因素的度量指标；确定能够准确地反映数据等级结构的层。为了使应用导航比较快速和易于操作，尽量保持每个维度中的层数

11、不超过5层。为了保证数据的分析最有意义，最好层到下层的类别数比例在 1:10 以内。选择的维度与度量要匹配。推荐维度数尽量保持在57个，因为较少的维度可以使得应用几乎更直观和易于使用。在生成PowerCube前，在Transfomer模型中必须完成：集成查询数据建立维度图定义需求指标,建立模型设计的方法说明,Transfomer模型设计 组织查询数据,组织查询数据,确定数据,完成模型设计后，下一步就是确定开发应用所需要的有效数据。,Products,Locations,YearQuarterMonth,Product LineProduct TypeProduct,RegionCountryB

12、ranchSales Rep,CustomerTypes,Margin Ranges,CustomerType,Margin Range,Time,数据源,Transformer 使用三种类型的数据:日期：具有特定的数据格式，用于支持时间维度中指定的时间周期文本：定义维度结构和类别的描述数据，另外也叫结构数据数值：定义度量值的数值性数据，另外也叫作事务数据,源数据,销售日期,国家,部门,销售代表,销售量,利润,数据类型,什么是查询文件？,查询文件:来自企业数据供给Transformer用于作为模型的全部或部分源数据Transformer 可使用来自一个或多个查询的数据Transformer 可

13、接受多种格式的查询数据为Transfomer准备查询文件有两种方法：单查询：所有需求的数据源放在一个查询文件。就是将包含在一个大的查询文件中的所有文本数据要用于建立维度结构，所有数值数据要用于定义指标。多查询：由包含两种不同类型数据的查询构成：结构和事务。结构查询包含支持维度结构需要的文本数据，而事务查询主要包含用于定义指标值的数值数据。,查询与模型结构的关系,创建一个查询文件,根据模型设计收集和构造支持指标和维度结构的源数据,查询文件,支持,源数据,Transformer 模型设计,Transfomer用查询文件:构造维度、层和类别将指标与维度结构的最底层联接将二维数据转换成多维数据,在Tr

14、ansfomer中，指标值总是与维度的最底层类别直接关联的，就是说指标值是从最底层类别聚合计算（Rollup）到上层类别。当PowerPlay 在显示最底层以上类别的指标值时，上层数据的聚合计算值是在执行用户操作时完成的。,Transformer使用查询文件,查询设计要点,列：每个维度的最底层需要一个列（集合详细信息到上层）最高层也可以要一个列（建议所有层都有一个相关列）每个标准指标需要一个列（计算指标除外）列名：在同一查询中的列名必须唯一时间：如果模型有时间维度，查询应该包含有日期列,查询连接到模型,使用新建模型对话框或在查询列表中插入一个新项,什么是模型?,一个模型是维度、层、指标和Pow

15、erCubes列表的组合.在PowerPlay中存取的每一个立方体都是根据模型创建的.Transformer 可以保存两种格式的模型:.MDL-以 ASCII码文件存储,Transformer各个版本之间兼容。（Model Definition Language）.PY?-以二进制文件存储,各个版本独立.当模型加载到内存时，Transformer 创建一个核对指针文件.QY?.,验证模型,每次修改模型后应检测模型.检测模型将发出报警和错误信息报警不阻止PowerCube的生成错误信息禁止生成PowerCubeTransformer 为每个模型建立一个日志.,查询维护,查询可以要求定期更新和修改

16、.主要的更新是增加新的数据.也可以对查询作结构上的改变;例如：增加、删除、重排序或更改列名.,如果改变了查询的结构，Transformer认为查询中的列不再与模型中当前有效的列匹配。在Query窗格中右击查询名Modify Column,修改列,Transfomer模型设计 建模,建立模型,AutoDesign 根据有效的查询数据自动创建一个初始的模型。自动设计检查查询的列属性，并查找不同列数据之间的关系。根据Transfomer的发现，将数据源文件的各列设计为维度、层或指标。由于自动设计是数据驱动，数据的性质影响创建结构的性质。通常，自动设计用于提供Transfomer模型的初始设计，为了满

17、足模型设计的要求可以对其进行进一步的修改和定制。,自动创建模型结构,手动创建模型结构,通过将查询窗格中的列摆放到维度图窗格和指标窗格中来建立模型结构。,维度图窗格只是反映了多维结构的维度和层，并没有反映层上数据的具体取值，即“类别(categories)”。事实上模型刚设计好时，也只有维度和层，没有“类别”。要想看到由不同层的“类别”构成的层次架构，就要先生成“类别”。然后展开维度图示(Diagram)来查看，这是一个附加的窗格。Diagram-Show Diagram 或按工具条上图标,维度图示(Diagram),生成类别(category),处理查询和模型。它用加载的类别数据定义维度中的每

18、一层。类别生成后，用类别计数评估数据量。类别代表定义维度每层的独立的数据元素，只在维度图示中可见。,类别计数,在维度图示中指针的功能:使用以下图标增加或删除维度图示中的项:,用维度图示修改,左-可以移动层或类别项.,右-可以创建层或类别，或连接到其它项上.,上层到下层的类别数比例最好在 1:10 以内。如果一个上层类别带有太多的下层类别，可考虑在两层之间加一手工层。拖拽维度图示中某层名的右侧，定义手工层。从某一个上层类别框的右侧向右拖拽，生成手工层的一个类别,可重复生成多个手工层的类别。逐个拖拽下层类别框的右侧，把它们分别归并到不同的手工层的类别之下。,手工层,手工层名为“东西部”，设“东部”

19、和“西部”两个类别。各个办事处(城市)分别归到手工层的两个类别下。其他国家手工层上无类别。,在地区维度，国家层(上层)和办事处层(下层)之间可考虑加入一个手工层。专门用来针对“美国”。“美国”之下的办事处个数明显多于其他国家，显得不太平衡。,手工层例子,建立模型后，Transformer用模型信息生成一个PowerCube。,创建和验证 PowerCube,PowerPlay 报表.PPR,PowerCube.MDC,启动 PowerPlay 察看数据,Transfomer模型设计 时间维度,时间维度,什么是时间维度?,时间维度包含表示时间周期的类别回答“什么时间？”,时间维度的类型,时间维度

20、有两种类型:标准 由单独一列建立通常是由Transformer预定义可以自定义.非标准可以用多个列定义非标准时间维度类别之间的关系完全由用户定义,日历,公历Transformer中默认公历年开始属性控制年起始的日月数据分成年、季度和月.阴历包括 52个周有年开始和周开始必须有相同属性把数据分成阴历年、阴历季度、阴历月和一些共同的报表周期(4-4-5、4-5-4或 5-4-4 周月).,定义日期格式,修改日期显示格式,标准时间维度,Transformer 用年、季度和月作为默认的标准时间维度的层。,日期维度中的层(如年、季、月)，由于不是对应一个独立的列，在其属性中的Time标签页要用到一个日期

21、函数。,设置当前时间,Transformer 读出模型中所有的日期值，并指定最后一个日期为当前时间。,当前时间是Transfomer作为基准点的时间点，以便为生成的各种相对时间确定有效的日期类别。例如，如果当前日期定为1998年12月，Transfomer作出以下声明：指定相对时间类别Last Month(上个月)为1998年11月，指定相对时间类别Last Year(上一年)为1997年,Transfomer模型设计 多查询,多数据源,在 Transformer 模型中的多数据源,多数据源模型能够从多个不同数据源连接数据。它用多数据源合并决策分析所需要的信息，即使它们是不同的存储格式，或存在

22、不同的数据仓库中。如，模型中的一个数据源来自从一个数据仓库提取数据的Excel表，而另一个数据源来自从另一个不同的数据仓库提取数据的.IQD文件。,当使用多数据源模型时：加到模型中的数据源数不限Transformer在处理数据源前，首先读取全部数据源后，再进行排序和处理，为了正确地联接指标值,Transfomer要通过在指标数据源里的结构确定每个类别,将不同类型数据源的数据用于同一个模型中向已存在的模型加入新的数据源提高模型的性能为维度分配指标数据易于管理提高模型的性能：多数据源减少了Transfomer处理的数据的总量，能够提高生成类别和创建PowerCube的速度。因为结构信息只需要定义说

23、明一次，而不是对每个加载到模型的数据记录都要说明，因此提高了性能。为维度分配指标：Transfomer采用了一些通常与维度图的某些部分无关的指标，并根据各种不同的标准，将这些度量的值分配给那些原本无关的部分。分配特性将数据从指定维度的一个汇总层分布到较低的各层。数据易于管理：不必象许多数据库管理那样要管理数据链接，也不用做一些与数据访问有关的管理作业，更不需要使用公共的查询工具准备查询。例如，某些数据是静态的，而另一些数据是要经常更新的。如果将静态和动态的数据分别放进不同的数据源，就不需要经常管理静态数据。,为什么使用多数据源?,查询的不同类型,根据查询列中的数据类型分为结构查询和事物查询:,

24、事务查询,含有代表指标的事务数据(通常是数字型).,结构查询,含有用于建立维度和层的结构数据(通常是文本型).,事务查询：主要包含的列是数据库中事务数据（数值数据），以及仅仅与维度的类别有关的用于带入事务数据的部分结构数据（文本数据）。结构查询：包含指定模型结构的一个或多个定义维度层的列。结构查询主要包含带有文本数据的列。但它们也可能有数值数据列。,Transfomer不支持数据库连接，因此在将数据加入Transfomer之前，确定每个查询应包含足够的生成维度类别的信息，或使用象Framework manager一样的数据库访问工具,从各自独立的数据库表链接查询。,查询的类型说明,事务数据源为

25、提供指标,可以创建一个或多个事务数据源。在事务数据源中提供充分的结构数据列，以便在每个维度中聚合计算（Roll up）指标。结构数据源为每个维度创建一个数据源。按照将在维度图上出现的顺序，排放数据源和它们的列。最好将结构数据源放在查询列表的前部。,多数据源的规则,设计数据源,事务数据源Product NameBranchCust Site No RevenueCostQuantity,1,2,3,4,1,2,3,将多数据源的列与维度的层关联有两个步骤：,出现在不同数据源中的相同含义的数据列应同名。需要考虑层中类别的唯一性问题。,查询 4,查询1,查询2,查询3,关联多数据源列与层,当Trans

26、fomer在多数据源模型中生成类别时，每个数据源分别被参照模型进行处理。数据源中的每一列被直接关联到维度图中的层上。用多数据源模型时，必须将数据源的每个列与维度图中的层准确地关联，因为Transfomer：不支持列之间的join要求每个数据源都能产生模型中的一些类别必须至少有一个指标能够与所有的类别相关要求包含在多个数据源中的列的类别唯一为了正确地将多数据源的列与维度图中的层关联：1.在所有数据源中，给任何在同一维度同一层的列指定相同的名称2.如果维度中的层包含唯一的类别，声明层唯一3.如果维度中的层不包含唯一的类别，可有两种选择：增加查询内容，即通过增加一列使得相关层唯一；或在源数据中建一个

27、唯一列。,关联多数据源列与层说明,怎样才能够确定Revenue集合计算到了Product Line层?,事务查询 2Product RevenueStarDome300Pack n Hike 200SunShelter250Go Wristband475,结构查询 1Product LineProduct TypeProduct NameOutdoorTentStarDomeOutdoorBackPackPack n HikeEnviroSunblockSunShelterGO SportSport WearGo Wristband,重命名列连接数据源,声明唯一性,查询 2 与 查询 1是彼此

28、独立的，怎样可以确定Revenue集合计算到了Product Line 一层?这两个查询有一个公共列，如果事务查询2要分配它的Revenue度量值到结构查询1，必须要声明Product Name列是唯一的，这样Transformer就可以集合计算Revenue度量值到上面各层。,结构查询 1Product LineProduct TypeProduct NameOutdoorTentStarDomeOutdoorBackPackPack n HikeEnviroSunblockSunShelterGO SportSport WearGo Wristband,层唯一性表示在层里，两个不同的类别不

29、能用相同的名称来表达。即不会出现两个产品使用同一个名称。,什么是唯一性?,声明唯一性,仅仅依靠Sales Rep Id的信息是否足以确定类别?,在层属性表中声明唯一.,是,否,当数据不唯一时，如果指定层的类别是唯一的，将产生无效的结果。因为通过声明唯一性，并不能使数据变成唯一，只是告诉Transfomer，模型源数据的属性。如果一个维度的层不包含唯一的类别，可以在源数据中创建一个唯一列。,Records from Query 2RepProduct NoRevBill01500Jan11700Sam01800,Records from Query 1Product LineProduct Ty

30、peProduct NoATent01BBackPack11CSleeping Bag01,当Product No 不唯一时，我们不知道Bill 和 Sam销售的是哪一类 Product Type，那么revenues 应向哪里集合计算（roll up）呢?,Records from Query 2RepProduct NoProduct TypeRevBill01Tent500Jan11Back Pack700Sam01Tent 800,为了使得相关层唯一，通过加入数据为查询2 增加结构product Type,什么时候层不唯一？,通过处理一个模型，可以发现下列有关模型的问题：重命名列 层唯

31、一性问题 上下文关系问题 维度、层和度量的关系,多查询模型,用查询作用范围维度图确定在一个模型中各个维度和层的关系。,直接(黄),模型中矛盾(红),间接(淡黄),无关(白),有效维度的关系,声明层唯一性,从层属性表设置唯一性。Transformer在PowerCube产生期间验证类别的唯一性。,要求唯一,声明唯一,应用唯一,1,3,2,Transfomer模型设计 指标,指 标,什么是指标?,一个指标是用于衡量业务成效的数据。是用于确定业务操作成功的量化结果，或关键的性能指标。有三种类型的指标：标准指标：由查询的列直接定义的度量计算度量：用Transformer中的计算表达式生成类别计数：是具

32、有唯一属性的维度的一层，它是一层的 类别数，而不是行数。,标准度量,标准度量直接从查询中的一个有效源列提取数据不同的指标值可以通过修改相关聚合计算的属性，从相同的数值性数据列创建,集合计算设置决定度量值在PowerPlay中将怎样集合计算，它提供了从源数据的单独一列创建多个度量的契机集合计算是用于汇总度量数据的方法。它确定Transformer和PowerPlay怎样从子类别向父类别汇总（Rollup）计算度量值,标准集合计算设置,“追加指标”的类型为Column,建立在原有查询中的一个列上(不属于Calculated类型)，但 Rollup方式可以另外定义。在度量中加入一项名为“平均成本”的

33、“追加指标”:右击指标窗格-Insert Item-Type标签页，在Measure type区选 Column,展开下拉列表，选中“销售成本”，转到Rollup标签页,将Regular rollup方式改为 Average。,追加指标,非标准聚合计算设置,用于特定时间周期的时间状态汇总数据加权系数是用于获得一个加权平均值，以代替标准平均值Transformer根据下列规则评测或执行Rollup选项：同时选择标准计算和时间状态计算：先执行标准计算，再执行时间状态计算在平均值计算中，被用作加权系数的度量：Transformer只使用汇总Rollup功能在多于一个时间维度的模型中：只执行（非时间状

34、态的）标准计算,标准平均值,=,S,Revenue,加权平均值,=,S,(Revenue*Cost),#Records,S,Cost,加权举例:Revenue,计算度量在源数据列不直接生效时，为度量衍生出了新的数值。通过定制计算度量可以发现源数据没有表现出来的趋势。选中度量窗格后从Edit菜单选Insert Item,或按Ins键。为这个计算度量取名“利润”。,在Type标签页，Measure type 选为Calculated，按Calculation按钮:销售收入-销售成本计算度量“利润”前面有一个计算器图标。,计算度量,计算度量是含有计算的度量。当在不同的层之间进行钻取时，对这个度量的值

35、也要 Roll up。这就会有一个度量本身的计算和 Roll up操作的先后顺序问题。,After RollupBefore Rollup计算的时间在Rollup标签页选定。系统默认计算度量是在集合计算后计算。,计算的时间,计算的时间:在聚合计算之前（Before Rollup）,Before Rollup度量是对先每个记作录计算，然后再聚合计算。即根据源数据值而不是汇总值计算出度量的值，然后分别Rollup。,Before Rollup:先对每个记录计算 Profit Margin%，然后汇总这些值。(75%+67%=142%),Revenue,Cost,Profit,Profit Marg

36、in,Profit Margin%,$400$300,$100$100,$300$200,300/400200/300,75%67%,142%,Profit Margin%=Profit/Revenue,计算的时间:在聚合计算之后（After Rollup）,After Rollup指标是先聚合计算，然后根据汇总值计算。即先汇总值计算出指标的值，然后再执行Rollup。,After Rollup:Profit Margin%是根据profits 的和被revenue 的总计除得到的。(500/700=71%),Revenue,Cost,Profit,Profit Margin,Profit M

37、argin%,$400$300,$100$100,$300$200,Total,71%,$700,$200,$500,500/700,Profit Margin%=Profit/Revenue,例如，一个公司有关产品的交易数据包括价格和销售量，为了计算销售额，必须价格销售量。如果计算时间是After Rollup，将产生错误的销售额。而用Before Rollup才能得出正确的结果：,价格销售量=销售额After RollupBefore Rollup价格销售量=销售额价格销售量=销售额$2 15$2 15=$30$3 20$3 20=$60$2 10$2 10=$20$5 5$5 5=$25

38、$12 50=$600$135,计算的时间举例,类别计数指标,问题:对于指定的产品系列，过去两年间销售代表人数的情况如何？,类别计数是计算类别数的一种指标类型，而不是行数。它专门为选定的维度和层计算唯一、非丢失和非零值。,Transfomer模型设计 钻取路径,备选钻取路径,经过维度数据的替代钻取路径探察数据的新的观察角度,什么是备选钻取路径?,主钻取路径,备选钻取路径,备选钻取路径用于:对维度中的详细数据提供更直接的导航为特殊情况下的数据分析提供更直观的选择表示源文件中部分数据间的不同关系,为什么使用备选钻取路径?,In PowerPlay,In Transformer,备选钻取路径类型,有

39、三种类型的备选钻取路径:,直接访问,重新构造层,引入新层,直接访问,这种类型的备选钻取路径:提供对维度中低层详细数据的直接访问让用户越过高层探察以扩大观察数据的范围 该类型的备选钻取路径提供了在探察型报表中灵活的探察手段，因此，无需在同一维度中过滤其它的层，就可以大范围地查看较低层的详细数据。,备选钻取路径,主钻取路径,重组层的顺序,这种类型的备选钻取路径:提供从当前层向下钻取的与主钻取路径不同的方法用于重新组织一个维度中层的顺序这种方法对于维度需要满足几个不同的用户要求时非常有用，如要探察相同数据的不同方面。典型地涉及数据内部的多对多的关系。,主钻取路径,市场部经理关心的焦点是产品系列（Pr

40、oduct Line）的反响。他的理想维度结构为：,销售部经理关心卖给客户的产品类型（Product Type），却很少关心卖给客户的产品系列。他的理想维度结构为：,引入一个新层,这种类型的备选钻取路径:为维度提供了一个辅助的观察角度引进一个当前在维度中没有使用的层 引入新层不用在主路径中进一步定义维度，不必在主路径上增添额外的层数，或单独增加整个维度。必须要小心考虑引进的层确保能够不影响维度结构的完整性。,备选钻取路径,主钻取路径,在一个备选钻取路径中:会合层是备选钻取路径与主钻取路径连接的层每个会合层必须有唯一的类别 一个或多个备选钻取路径与主路径合并在一个或多个会合层上。每个会合层必须包

41、含唯一的类别，Transformer才能够连接几个父类别到同一个会合类别。主路径与备选钻取路径共享会合层和其以下的类别值。,备选钻取路径的会合层,维度图,会合层,用层属性表定义一个会合层为唯一性.由于预先用查询范围分析关系，层可能会已经被定义成唯一如果会合层预先没有声明唯一性，Transformer会提出警告,定义会合层为唯一,时间维度中的备选钻取路径,为了以不同的方式察看时间数据，创建一个备选钻取路径，以避免在一个模型中出现多个时间维度 例如，可以在同一个模型中察看公历或财政年度的时间数据,指导方针:会合层中的类别必须互相一致（看下图）。公历和阴历钻取路径必须在天层会合。年层不能是会合层。当

42、建立财政年度备选钻取路径时，会合层取决于财政年度的起始日期。如果财政年度与公历年季度的标准起始日期同步（即是：1月1日、4月1日、7月1日或10月1日），会合层将在季度。如果是任何其它月的第一天，会合层将在月。,q,时间维度的备选钻取,模型设计的原则,Transfomer模型设计-原则,第一步：选择一个业务问题 不要试图用一个模式解决所有的业务问题。首先决定想要解决的一个业务问题，然后设计模型来帮助你找出解决方案。如果有更多的业务问题要解决，应为每个问题设计一个模型。第二步：选择维度及层次 选择最符合业务结构的维度及构成维度的层次。确定模型要包括的信息：谁？内容？地点？原因？时间？方法？第三步

43、：确认支持模型的数据源 源数据的规则：日期维度需要日期列 列的名称要唯一。若不唯一，可以给源数据的每一列指定一个唯一的识别代码或在Transformer中改变列名，使之唯一 每一个维度的最底层必须包含一个列 高层也可以用一个列。因为Transformer会自动保持源数据列与层的相关性，并检查用更新数据建立类别时需要做的改变。如果源数据没有高层的列，也可用Transformer手动创建。但源数据更新后，可能需要手动改变手工层。,设计并完成基本模型步骤,度量要用一个列。每个度量必须包括一个列，即使该度量仅仅是记录的数目。第四步：评估维度及层次 原则：至少包括3个维度。为了从模型中得出最具分析性的结

44、果，至少要包括3个维度，4或5个更好。至少有一个多层次维度（多个更好）。不超过7个维度和5个层次。这样导航最迅速，使用最方便。但Transfomer对此并无限制。通常类别越多层次越多。第五步：评估每层类别比例为确保最佳使用PowerCube，维度中上下层类别数比例保持在1：10（或更少）。否则，在浏览PowerPlay的图表时，可能会感到不太方便。若难保持该比例，可考虑引入手工层。第六步：选择指标 指标可能是数字或数量，如“收入”“单位”“利润”或一个简单的出现次数,设计并完成基本模型步骤（续一）,第七步：确认提供的是重要信息 在所有的企业信息中，也许只有某些重要部分的数据能够帮助决策业务，因

45、此应利用少量的信息，支持大部分的企业决策。提供额外的信息会使成本显著地上升，而信息价值确明显变平。设计模型时，应以最小成本交付最大利益：压缩时间清除不活跃信息,设计并完成基本模型步骤（续二）,AnalysisStudio,Analysis Studio是一个多维分析工具，这个工具最大的特点就是灵活，能够满足用户从业务分析的角度出发对业务分析的不同维度以及度量（如余额，发生额等）进行自由组合，并且页面上提供了较为丰富的功能，能很好的支持用户对数据进行分析操作。,基本建表操作,拖拽式操作项目的隐藏、保留和排除展开操作钻取操作图表制作上下文过滤操作自定义子集操作表头嵌套操作,拖拽式操作,动态报表的基

46、本样式为交叉表，拖拉维度上的对象到指定的区域，主要的拖拽式操作有拖拽合并、拖拽替换。,展开操作,先选中要展开的对象，然后右键点击，分别可以实现纵向展开和横向展开展开是对整个层次进行展开,钻取操作,下钻操作：从汇总到明细上钻操作：从明细到汇总钻取是针对于维度中某一层上某个成员进行明细察看,钻取操作,下钻，从汇总到明细：,钻取操作,上钻，从明细到汇总,图表制作,图形的本质是表格单一图形的生成图形和报表的共存不同类型图形的选择,图表制作,可以设定在是显示图还是显示表或者图表均显示一可以设定图形的类型,上下文过滤操作,上下文是报表表头的一个基本区域，起到的作用实际上就是进行全表过滤。注意：在动态报表中

47、，不管怎么查看报表，一定要把“日期”放到“上下文”中。,自定义计算项,算术运算占比计算分析型计算,操作按钮,点击“自定义”后的页面,算术运算（Arithmatic）,计算方式：求和（Sum）、差（Difference）、积（product）、商（Division）、求次方（）、求绝对值（Abs）、取整（Round）、四舍五入（Round Down）开平方（Sqrt）,算术运算（Arithmatic）,算术运算（Arithmatic）,“数值”的作用：作为一个常量参与运算“名称”的作用：为自己添加的计算项命名,算术运算（Arithmatic）小结,对运算的内容和运算的含义表达的最明白的是“表达式

48、”框，框中明确告知用户当前自定义计算项的含义：,占比计算（求增长率）,%（A,B）运算的方向(A-B)/B)*100%,占比计算（求占总额百分比）,占总额百分比分为纵向求占总额百分比（按列求百分比）和横向求占总额百分比（按行求百分比）,按列求百分比,按列求百分比,变更用于求比的度量,按行求百分比,分析型计算,计算种类：求平均值、最大值、最小值、中间值、累积值,分析型计算,求平均值按照如下图的操作进行即可，多选时注意按SHIFT键,分析型计算,求最大值、最小值、中间值的方式与求平均值类似，在此不再赘述。,分析型计算（求累积值）,求累积值的做法实际上就是求汇总，大家在报表页面上看到的最后一行（列）

49、，就是对之前所有项目的汇总，只不过，此处的求累积值，可以让用户仅对关心的那几项进行汇总。,其它操作,显示内容设置过滤排序,过滤设置,前面提到的上下文和“排除”操作实际也是过滤的一种形式，都是对显示的内容进行筛选,过滤设置（最高最低定义）,过滤设置（最高最低定义）以“最高”举例,求即期资产对应的余额最高的10家一级行,过滤设置（最高最低定义）以“最高”举例,求及其资产余额最高的10家一级行的结果页面（被隐藏和被排除项目不会被加进来）,过滤设置（最高最低定义）以“最高”举例,求科目余额占前10%的科目,过滤设置（条件表达式）,过滤设置（条件表达式）举例,可以设置多个条件表达式，并定义好他们之间是“AND”还是“OR”的关系,排序,排序（基于标签排序）,实际就是按首字母的音序顺序排序,