Trabajo práctico sobre tecnología olap en excel. Cubos olap en excel. Escribir una fórmula desde cero

1 tarea (general) (2 puntos).

Usando una hoja de cálculo, procese datos usando funciones estadísticas.
1. Se proporciona información sobre los alumnos de la clase (10 personas), incluidas las calificaciones de un mes en matemáticas. Cuente el número de cinco, cuatro, dos y tres, encuentre el puntaje promedio de cada estudiante y el puntaje promedio de todo el grupo. Cree un gráfico que ilustre el porcentaje de calificaciones en un grupo.

2.1 tarea (2 puntos).

Cuatro amigos viajan en tres medios de transporte: tren, avión y barco. Nikolai navegó 150 km en barco, viajó 140 km en tren y voló 1100 km en avión. Vasily navegó 200 km en barco, viajó 220 km en tren y voló 1160 km en avión. Anatoly voló 1200 km en avión, viajó 110 km en tren y navegó 125 km en barco. María viajó 130 km en tren, voló 1500 km en avión y navegó 160 km en barco.
Cree una hoja de cálculo basada en los datos anteriores.

Agrega una columna a la tabla que mostrará el número total de kilómetros que recorrió cada uno de los chicos.

Calcule el número total de kilómetros que los niños recorrieron en tren, volaron en avión y navegaron en barco (en cada tipo de transporte por separado).

Calcula el número total de kilómetros de todos los amigos.

Determinar el número máximo y mínimo de kilómetros recorridos por amigos utilizando todo tipo de transporte.

Determine el número medio de kilómetros para todo tipo de transporte.

2.2 tarea (2 puntos).

Cree una tabla "Lagos de Europa" utilizando los siguientes datos sobre área (kilómetros cuadrados) y mayor profundidad (m): Ladoga 17,700 y 225; Onega 9510 y 110; Mar Caspio 371.000 y 995; Wenern 5550 y 100; Chudskoye con Pskovsky 3560 y 14; Balatón 591 y 11; Ginebra 581 y 310; Wetter 1900 y 119; Constanza 538 y 252; Mälaren 1140 y 64. Determine el lago más grande y más pequeño del área, el lago más profundo y el menos profundo.

2.3 tarea (2 puntos).

Cree una tabla “Ríos de Europa” utilizando la siguiente longitud (km) y área de cuenca (miles de kilómetros cuadrados): Volga 3688 y 1350; Danubio 2850 y 817; Rin 1330 y 224; Elba 1150 y 148; Vístula 1090 y 198; Loira 1020 y 120; Urales 2530 y 220; Don 1870 y 422; Sená 780 y 79; Támesis 340 y 15. Determine el río más largo y el más corto, calcule el área total de las cuencas fluviales, la longitud promedio de los ríos en la parte europea de Rusia.

Tarea 3 (2 puntos).

El banco registra la puntualidad de los pagos de los préstamos otorgados a varias organizaciones. Se conocen el monto del préstamo y el monto ya pagado por la organización. Se establecen sanciones para los deudores: si la empresa ha reembolsado el préstamo en más del 70 por ciento, la multa será del 10 por ciento del monto de la deuda, en caso contrario la multa será del 15 por ciento. Calcula la multa para cada organización, la multa promedio, la cantidad total de dinero que el banco va a recibir adicionalmente. Determinar la multa promedio de las organizaciones presupuestarias.

Encuentra material para cualquier lección,

Las herramientas cliente OLAP son aplicaciones que calculan datos agregados (sumas, promedios, valores máximos o mínimos) y los muestran, mientras que los datos agregados en sí están contenidos en un caché dentro del espacio de direcciones de dicha herramienta OLAP.

Si los datos de origen están contenidos en un DBMS de escritorio, el cálculo de los datos agregados lo realiza la propia herramienta OLAP. Si la fuente de los datos iniciales es un DBMS de servidor, muchas de las herramientas OLAP del cliente envían consultas SQL que contienen la declaración GROUP BY al servidor y, como resultado, reciben datos agregados calculados en el servidor.

Como regla general, la funcionalidad OLAP se implementa en herramientas de procesamiento de datos estadísticos (entre los productos de esta clase, los productos de StatSoft y SPSS se utilizan ampliamente en el mercado ruso) y en algunas hojas de cálculo. En particular, Microsoft Excel cuenta con herramientas de análisis multidimensional. Con este producto, puede crear y guardar como archivo un pequeño cubo OLAP multidimensional local y mostrar secciones transversales bidimensionales o tridimensionales del mismo.

Complementos del paquete de aplicaciones oficina de microsoft La minería de datos es un conjunto de funciones que brindan acceso a capacidades de procesamiento y extracción de datos desde aplicaciones de Microsoft Office, lo que permite el análisis predictivo de computadora local. Gracias a que los servicios están integrados en plataformas Microsoft servidor SQL Con algoritmos de procesamiento y extracción de datos disponibles desde el entorno de aplicaciones de Microsoft Office, los usuarios empresariales pueden extraer fácilmente información valiosa de conjuntos de datos complejos con sólo unos pocos clics. Los complementos de extracción y manipulación de datos de Office permiten a los usuarios finales realizar análisis directamente en Microsoft Excel y Microsoft Visio.

EN composición de microsoft Office 2007 incluye tres componentes OLAP independientes:

1. Data Mining Client para Excel le permite crear y administrar proyectos de minería de datos basados ​​en SSAS desde Excel 2007;
2. herramientas de análisis de tablas para aplicaciones excel Le permite utilizar las capacidades integradas de extracción y procesamiento de información de SSAS para analizar datos almacenados en hojas de cálculo de Excel.
3. Las plantillas de minería de datos de Visio le permiten visualizar árboles de decisión, árboles de regresión, diagramas de conglomerados y redes de dependencia en diagramas de Visio.

La primera interfaz para tablas dinámicas, también llamadas informes dinámicos, se incluyó en Excel en 1993 (Excel versión 5.0). A pesar de los muchos útiles funcionalidad, la mayoría de los usuarios de Excel prácticamente no lo utilizan en el trabajo. Incluso los usuarios experimentados suelen referirse al término "informe resumido" como algo elaborado mediante fórmulas complejas. Intentemos popularizar el uso de tablas dinámicas en el trabajo diario de los economistas. El artículo analiza bases teóricas se dan informes resumidos recomendaciones practicas sobre su uso, y también proporciona un ejemplo de acceso a datos basado en varias tablas.

Términos de análisis de datos multivariados

La mayoría de los economistas han oído los términos “datos multidimensionales”, “cubo virtual”, “tecnologías OLAP”, etc. Pero en una conversación detallada suele resultar que casi nadie tiene idea de lo que está hablando. estamos hablando acerca de. Es decir, las personas quieren decir algo complejo y normalmente no relevante para sus actividades diarias. Actualmente, esto no es verdad.

Datos multidimensionales, medidas.

Se puede decir con seguridad que los economistas encuentran casi constantemente datos multidimensionales, pero intentan presentarlos en una forma predefinida mediante hojas de cálculo. Multidimensionalidad aquí significa la capacidad de ingresar, ver o analizar la misma información con cambios. apariencia, utilizando diversas agrupaciones y clasificaciones de datos. Por ejemplo, un plan de ventas se puede analizar utilizando los siguientes criterios:

• tipos o grupos de productos;
• marcas o categorías de productos;
• períodos (mes, trimestre, año);
• compradores o grupos de compradores;
• regiones de ventas
• etcétera.

Cada uno de los criterios anteriores se denomina "dimensión" en términos de análisis de datos multidimensionales. Podemos decir que una medición caracteriza información según un conjunto específico de valores. Un tipo especial de medición de información multidimensional son los "datos". En nuestro ejemplo, los datos del plan de ventas podrían ser:

• volumen de ventas;
• Precio de venta;
• descuento individual
• etcétera.

En teoría, los datos también pueden ser una dimensión estándar de información multidimensional (por ejemplo, se pueden agrupar los datos por precio de venta), pero los datos suelen seguir siendo un tipo especial de valor.

Así, se puede decir que en trabajo practico Los economistas utilizan dos tipos de información: datos multidimensionales ( números reales y planificados que tienen muchas características) y libros de referencia (características o datos de mediciones).

OLAP

La abreviatura OLAP (procesamiento analítico en línea) significa literalmente "procesamiento analítico en tiempo real". La definición no es muy específica; casi cualquier informe sobre cualquier producto de software se puede resumir en ella. En su significado, OLAP implica una tecnología para trabajar con informes especiales, incluidos software, para la obtención y análisis de datos estructurados multidimensionales. Uno de los productos de software populares que implementa tecnologías OLAP es SQL Server Analysis Server. Algunos incluso lo consideran erróneamente el único representante de la implementación software de este concepto.

cubo de datos virtuales

"Cubo virtual" ( cubo multidimensional, cubo OLAP) es un término especial propuesto por algunos proveedores de software especializados. Los sistemas OLAP normalmente preparan y almacenan datos en sus propias estructuras, y las interfaces de análisis especiales (como los informes resumidos de Excel) acceden a los datos en estos cubos virtuales. Además, el uso de dicho almacenamiento dedicado no es en absoluto necesario para procesar información multidimensional. En general, cubo virtual– Se trata de una serie de datos multidimensionales especialmente optimizados que se utilizan para crear informes resumidos. Se puede obtener a través de software especializado o mediante un simple acceso a tablas de bases de datos o cualquier otra fuente, como una hoja de cálculo de Excel.

Tabla dinámica

Pivot Table es una interfaz de usuario para mostrar datos multidimensionales. Con esta interfaz, puede agrupar, ordenar, filtrar y reorganizar datos para obtener diferentes muestras analíticas. La actualización del informe se realiza mediante medios sencillos. interfaz de usuario, los datos se agregan automáticamente de acuerdo con reglas especificadas, sin requerir el ingreso adicional o repetido de ninguna información. La interfaz de tabla dinámica de Excel es quizás la más popular producto de software para trabajar con datos multidimensionales. Admite fuentes de datos externas (cubos OLAP y bases de datos relacionales) y rangos de hojas de cálculo internas como fuente de datos. A partir de la versión 2000 (9.0), Excel también admite una forma gráfica de mostrar datos multidimensionales: un gráfico dinámico.

La interfaz de tabla dinámica de Excel le permite organizar dimensiones de datos multidimensionales en un área de la hoja de cálculo. Para simplificar, puede pensar en una tabla dinámica como un informe que se encuentra encima de un rango de celdas (de hecho, existe una cierta vinculación de los formatos de celda a los campos de la tabla dinámica). Una tabla dinámica de Excel tiene cuatro áreas para mostrar información: filtro, columnas, filas y datos. Las dimensiones de datos se llaman Campos de tabla dinámica. Estos campos tienen sus propias propiedades y formato de visualización.

Una vez más, me gustaría llamar su atención sobre el hecho de que la tabla dinámica de Excel está destinada únicamente al análisis de datos sin la posibilidad de editar la información. Un significado más cercano sería el uso generalizado del término “informe pivote”, y así es exactamente como se llamó esta interfaz hasta el año 2000. Pero por alguna razón, en versiones posteriores los desarrolladores lo abandonaron.

Editar tablas dinámicas

Según su definición, la tecnología OLAP, en principio, no implica la capacidad de cambiar los datos originales cuando se trabaja con informes. Sin embargo, se ha formado toda una clase en el mercado. sistemas de software, implementando capacidades tanto de análisis como de edición directa de datos en tablas multidimensionales. Básicamente, estos sistemas están enfocados a resolver problemas presupuestarios.

Con las herramientas de automatización integradas de Excel, puede resolver muchos problemas no estándar. En nuestro sitio web puede encontrar un ejemplo de implementación de edición para tablas dinámicas de Excel basadas en datos de hojas de cálculo.

Preparando datos multidimensionales

vamos a aplicación práctica Tablas dinamicas. Intentemos analizar los datos de ventas en varias direcciones. Archivo ejemplo de tabla dinámica.xls consta de varias hojas. Hoja Ejemplo Contiene información básica sobre las ventas durante un período determinado. Para simplificar el ejemplo, analizaremos un único indicador numérico: el volumen de ventas en kg. Las dimensiones de datos clave son: producto, comprador y transportista (empresa de envío). Además, existen varios dimensiones adicionales datos que son características del producto: tipo, marca, categoría, proveedor, así como del comprador: tipo. Estos datos se recogen en la hoja de Directorios. En la práctica, puede haber muchas más mediciones de este tipo.

Hoja Ejemplo contiene remedio estándar análisis de datos – autofiltro. Si observa el ejemplo de cómo completar la tabla, es obvio que los datos de ventas por fecha (están organizados en columnas) se prestan a un análisis normal. Además, al utilizar un filtro automático, puede intentar resumir datos basándose en combinaciones de uno o más criterios clave. No hay absolutamente ninguna información sobre marcas, categorías y tipos. No hay forma de agrupar datos con suma automática por una clave específica (por ejemplo, por clientes). Además, el conjunto de fechas es fijo y no será posible visualizar información resumida durante un período determinado, por ejemplo, 3 días, utilizando medios automáticos.

En general, la presencia de una ubicación de fecha predefinida en este ejemplo es el principal inconveniente de la tabla. Al organizar las fechas en columnas, predeterminamos la dimensión de esta tabla, privándonos así de la oportunidad de utilizar análisis mediante tablas dinámicas.

En primer lugar, debemos deshacernos de esta deficiencia, es decir, eliminar la ubicación predefinida de una de las dimensiones de datos de origen. Ejemplo de tabla - hoja correcta Ventas.

La tabla tiene la forma de un registro de entrada de información. Aquí, la fecha es una dimensión igual de datos. También debe tenerse en cuenta que para el análisis posterior en tablas dinámicas, la posición relativa de las filas entre sí (en otras palabras, clasificación) es completamente indiferente. Los registros en bases de datos relacionales tienen estas propiedades. La interfaz de las tablas dinámicas está destinada principalmente a analizar grandes volúmenes de bases de datos. Por lo tanto, debe cumplir con estas reglas cuando trabaje con una fuente de datos en forma de rangos de celdas. Al mismo tiempo, nadie prohíbe el uso de herramientas de interfaz de Excel en su trabajo: las tablas dinámicas analizan solo datos y el formato, los filtros, las agrupaciones y la clasificación de las celdas de origen pueden ser arbitrarios.

Del autofiltro al informe resumido

Teóricamente ya es posible realizar análisis en tres dimensiones a partir de los datos de la hoja de Ventas: mercancías, clientes y transportistas. No hay datos sobre las propiedades de los productos y clientes en esta hoja, lo que, en consecuencia, no permitirá que se muestren en la tabla resumen. En el modo normal de crear una tabla dinámica para la fuente datos de excel no le permite vincular datos de varias tablas utilizando ciertos campos. Puedes sortear esta limitación software– consulte el suplemento de ejemplo de este artículo en nuestro sitio web. Para no recurrir a métodos de software para procesar información (especialmente porque no son universales), debe agregar características adicionales directamente al formulario de asiento de diario; consulte la hoja Análisis de ventas.

El uso de las funciones BUSCARV facilita complementar los datos originales con las características faltantes. Ahora, usando AutoFilter, puedes analizar datos en diferentes dimensiones. Pero el problema de las agrupaciones sigue sin resolverse. Por ejemplo, realizar un seguimiento del importe únicamente por marca en determinadas fechas es bastante problemático. Si te limitas fórmulas de excel, entonces necesita crear muestras adicionales usando la función SUMAR.SI.

Ahora veamos qué capacidades proporciona la interfaz de la tabla dinámica. en una hoja ResumenAnálisis creó varios informes basados ​​en un rango de celdas con datos de hojas Análisis de ventas.

La primera tabla de análisis se construyó a través de la interfaz de Excel 2007. Cinta\Insertar\Tabla dinámica(en el menú Excel 2000-2003 Datos\Tabla dinámica).

La segunda y tercera tablas se crearon mediante copia y posterior configuración. La fuente de datos para todas las tablas es la misma. Puede verificar esto cambiando los datos de origen, luego deberá actualizar los datos del informe resumido.

Desde nuestro punto de vista, las ventajas en la visibilidad de la información son obvias. Puede intercambiar filtros, columnas y filas y ocultar ciertos grupos de valores de cualquier dimensión, utilizar la función de arrastrar y soltar manualmente y la clasificación automática.

Propiedades y formato

Además de mostrar datos directamente, existe una amplia gama de opciones para mostrar la apariencia de las tablas dinámicas. Puede ocultar datos innecesarios mediante filtros. Para un solo elemento o campo es más fácil usar el elemento del menú contextual Borrar(en la versión 2000-2003 Esconder).

También es recomendable configurar la visualización de otros elementos de la tabla dinámica no mediante el formato de celda, sino configurando un campo o elemento de la tabla dinámica. Para hacer esto, debe mover el puntero del mouse al elemento deseado, esperar a que aparezca una forma de cursor especial (en forma de flecha) y luego seleccionar el elemento seleccionado con un solo clic. Después de la selección, puede cambiar la vista a través de la cinta, el menú contextual o llamar al cuadro de diálogo de formato de celda estándar:

Además, Excel 2007 introdujo muchos estilos de visualización de tablas dinámicas predefinidos:

Observe que los filtros de control y las áreas de arrastre están activos en el gráfico.

Acceso a datos externos

Como ya se señaló, quizás el mayor efecto del uso de tablas dinámicas se pueda obtener al acceder a los datos. fuentes externas– Cubos OLAP y consultas a bases de datos. Estas fuentes suelen almacenar grandes cantidades de información y también tienen una estructura relacional predefinida, lo que facilita la definición de dimensiones de datos multidimensionales (campos de tabla dinámica).

Excel admite muchos tipos de fuentes de datos externas:

El mayor efecto del uso de fuentes externas de información se puede lograr mediante el uso de herramientas de automatización (programas VBA) tanto para obtener datos como para preprocesarlos en tablas dinámicas.

El procesamiento analítico en línea (OLAP) es una tecnología que se utiliza para organizar grandes bases de datos comerciales y respaldar la inteligencia empresarial. Las bases de datos OLAP se dividen en uno o más cubos, y el administrador del cubo organiza cada cubo para adaptarse a la forma en que se recuperan y analizan los datos para facilitar la creación y el uso de los informes de tabla dinámica y de gráfico dinámico que necesitará.

En este articulo

¿Qué es la analítica empresarial?

Un analista de negocios a menudo desea obtener una imagen más amplia del negocio para ver tendencias más amplias basadas en datos agregados, así como ver tendencias desglosadas en cualquier número de variables. La inteligencia empresarial es el proceso de extraer datos de una base de datos OLAP y analizarlos para producir información que pueda utilizarse para tomar decisiones comerciales informadas y emprender acciones. Por ejemplo, utilizando OLAP y análisis empresarial, puede responder las siguientes preguntas sobre datos empresariales.

¿Cómo se comparan las ventas totales de todos los productos en 2007 con las ventas desde 2006?

¿Cómo se compara esto con la fecha y hora por período de beneficios de los últimos cinco años?

¿Cuánto dinero gastaron los clientes en 35 el año pasado y cómo ha cambiado este comportamiento con el tiempo?

¿Cuántos productos se vendieron en dos países/regiones específicos este mes en comparación con el mismo mes del año pasado?

Para cada grupo de edad de clientes, ¿cuál es el desglose de la rentabilidad (tanto en porcentaje de margen como total) por categoría de producto?

Busque los mejores y peores vendedores, distribuidores, proveedores, clientes, socios y clientes.

¿Qué es el procesamiento analítico en línea (OLAP)?

Las bases de datos OLAP (procesamiento analítico en línea) simplifican las consultas de inteligencia empresarial. OLAP es una tecnología de base de datos optimizada para consultas e informes en lugar de procesamiento de transacciones. La fuente de datos de OLAP son las bases de datos de procesamiento de transacciones en línea (OLTP), que normalmente se almacenan en almacenes de datos. Los datos OLAP se extraen de estos datos históricos y se combinan en estructuras que permiten un análisis complejo. Los datos OLAP también se organizan jerárquicamente y se almacenan en cubos en lugar de tablas. Es una tecnología compleja que utiliza estructuras multidimensionales para proporcionar acceso rapido a los datos para su análisis. En esta organización, un informe de tabla dinámica o de gráfico dinámico puede mostrar fácilmente datos resumidos de alto nivel, como totales de ventas para todo un país o región, y también mostrar información sobre sitios donde las ventas son particularmente fuertes o débiles.

Las bases de datos OLAP están diseñadas para acelerar la carga de datos. Porque es un servidor OLAP, no Microsoft oficina excel, calcula valores agregados, lo que requiere que se envíen datos más pequeños a Excel al crear o editar un informe. Este enfoque le permite trabajar con más datos sin procesar que si los datos estuvieran organizados en una base de datos tradicional, donde Excel recupera todos los registros individuales y calcula los valores agregados.

Las bases de datos OLAP contienen dos tipos principales de datos: medidas, que son datos numéricos, cantidades y promedios que se utilizan para tomar decisiones comerciales informadas, y dimensiones, que son categorías utilizadas para organizar esas medidas. Las bases de datos OLAP le ayudan a organizar los datos a través de múltiples niveles de detalle, utilizando las mismas categorías que conoce para analizar los datos.

Las siguientes secciones describen cada componente en detalle a continuación.

Cúbico Una estructura de datos que agrupa medidas en niveles y jerarquías de cada dimensión que desea analizar. Los cubos combinan múltiples dimensiones, como tiempo, geografía y líneas de productos, con datos resumidos, como ventas e inventario. Los cubos no son “Cubos” en el sentido matemático estricto, ya que no necesariamente tienen los mismos lados. Sin embargo, representan una metáfora adecuada para un concepto complejo.

Mediciones Un conjunto de valores en un cubo que se basan en una columna de la tabla de hechos del cubo y que suele ser un valor numérico. Las medidas son los valores centrales de un Cubo que se preprocesan, procesan y analizan. Los ejemplos más comunes son ventas, ingresos, ingresos y gastos.

Miembro Un elemento en una jerarquía que representa una o más apariciones de datos. Un elemento puede ser único o no único. Por ejemplo, 2007 y 2008 representan miembros únicos a nivel de año de una dimensión de tiempo, mientras que enero representa miembros no únicos a nivel de mes porque hay más de un enero en una dimensión de tiempo porque contiene datos de más de un año.

Elemento calculado Miembro de dimensión cuyo valor se calcula en tiempo de ejecución mediante una expresión. Los valores de los miembros calculados se pueden derivar de los valores de otros miembros. Por ejemplo, un elemento calculado, la ganancia, se puede determinar restando el valor del elemento, más los costos, del valor del elemento, las ventas.

medición Un conjunto de una o más jerarquías ordenadas de niveles de Cubo que el usuario comprende y utiliza como base para el análisis de datos. Por ejemplo, una dimensión geográfica podría incluir niveles de país/región, estado/región y ciudad. Además, una dimensión de tiempo puede incluir una jerarquía con niveles de año, trimestre, mes y día. En un informe de tabla dinámica o de gráfico dinámico, cada jerarquía se convierte en un conjunto de campos que puede expandir y contraer para mostrar niveles superiores o inferiores.

Jerarquía Una estructura de árbol lógica que organiza los miembros de una dimensión de modo que cada miembro tenga un miembro principal y cero o más hijos. Un hijo es miembro de un grupo anterior en la jerarquía que está directamente relacionado con el miembro actual. Por ejemplo, en una jerarquía de tiempo que contiene los niveles trimestre, mes y día, enero es hijo de Qtr1. Un elemento principal es un miembro de nivel inferior en una jerarquía que está directamente relacionado con el miembro actual. El valor principal suele ser la consolidación de los valores de todos los elementos secundarios. Por ejemplo, en una jerarquía de tiempo que contiene los niveles trimestre, mes y día, Qtr1 es el padre de enero.

Nivel En una jerarquía, los datos se pueden organizar en niveles de granularidad inferiores y superiores, como años, trimestres, meses y días en una jerarquía de tiempo.

Funciones OLAP en Excel

Recuperar datos OLAP Puede conectarse a fuentes de datos OLAP de la misma manera que se conecta a otras fuentes de datos externas. Puede trabajar con bases de datos creadas utilizando Microsoft SQL Server OLAP Services versión 7.0, Microsoft SQL Server Analysis Services versión 2000 y Microsoft SQL Server Analysis Services versión 2005, productos de servidor Microsoft OLAP. Excel también puede funcionar con productos OLAP de terceros que sean compatibles con OLE-DB para OLAP.

Los datos OLAP solo se pueden mostrar como un informe de tabla dinámica o un informe de gráfico dinámico, o en una función de hoja de cálculo convertida a partir de un informe de tabla dinámica, pero no como un rango de datos externo. Puede guardar informes de tabla dinámica y gráfico dinámico OLAP en plantillas de informes y puede crear archivos de conexión de datos de Office (ODC) para conectarse a bases de datos OLAP para consultas OLAP. Cuando abre un archivo ODC en Excel, ve un informe de tabla dinámica en blanco listo para ser colocado.

Crear archivos de cubo para uso sin conexión Puede crear un archivo de cubo independiente (.cub) con un subconjunto de datos de la base de datos del servidor OLAP. Los archivos de cubo sin conexión se utilizan para trabajar con datos OLAP cuando no está conectado a una red. Con un cubo, puede trabajar con más datos en un informe de tabla dinámica o de gráfico dinámico de los que trabajaría de otra manera y obtener datos más rápido. Puede crear archivos de cubo sólo si utiliza un proveedor OLAP, como Microsoft SQL Analysis Services versión 2005, que admita esta característica.

Acciones del servidor Una acción de servidor es una función opcional que un administrador de cubo OLAP puede definir en un servidor que utiliza un elemento de cubo o una medida como parámetro en una consulta para recuperar información en el cubo o para iniciar otra aplicación, como un navegador. Excel admite URL, informes, conjuntos de filas, desgloses y desgloses del lado del servidor, pero no admite su propio conjunto de datos y declaraciones nativos.

KPI Un indicador clave de rendimiento es una medida calculada especial definida en el servidor que le permite realizar un seguimiento de los "indicadores clave de rendimiento", incluido el estado (el valor actual corresponde a un número específico). y tendencia (valores a lo largo del tiempo). Cuando se muestran, el servidor puede enviar los íconos correspondientes, similares al nuevo ícono de Excel, para alinearse por encima o por debajo de los niveles de estado (por ejemplo, para un ícono de parada), así como girar un valor hacia arriba o hacia abajo (por ejemplo, un icono de flecha direccional).

Formatear en el servidor Los administradores de cubos pueden crear medidas y miembros calculados utilizando formato de color, formato de fuente y reglas de formato condicional que se pueden asignar como una regla comercial estándar empresarial. Por ejemplo, el formato del servidor para ingresos podría ser un formato de número de moneda, el color de la celda es verde si el valor es mayor o igual a 30 000 y rojo si el valor es menor que 30 000, y el estilo de fuente es negrita si el valor es menor o igual a 30.000 y si el valor es positivo - ordinario. mayor o igual a 30 000. Para obtener más información, consulte .

Idioma de la interfaz de Office El administrador del cubo puede definir traducciones de datos y errores en el servidor para los usuarios que deben ver la información de la tabla dinámica en un idioma diferente. Esta función se define como una propiedad de conexión de archivos y la configuración regional y el país de la computadora del usuario deben coincidir con el idioma de la interfaz.

Componentes de software necesarios para acceder a fuentes de datos OLAP

Proveedor OLAP Para configurar fuentes de datos OLAP para Excel, necesita uno de los siguientes proveedores OLAP.

Proveedor Microsoft OLAP Excel incluye un controlador de fuente de datos y un software cliente para acceder a bases de datos creadas con los servicios olap de Microsoft SQL Server versión 7.0, la versión 2000 (8.0) de Microsoft SQL Server olap y los servicios de análisis de Microsoft SQL Server versión 2005 (9,0).

Proveedores OLAP de terceros Otros productos OLAP requieren la instalación de controladores y software de cliente adicionales. Para utilizar las capacidades de Excel para trabajar con datos OLAP, el producto de terceros debe cumplir con el estándar OLE-DB para OLAP y ser compatible con Microsoft Office. Para obtener información sobre la instalación y el uso de un proveedor OLAP de terceros, consulte administrador de sistema o su proveedor de productos OLAP.

Bases de datos de servidor y archivos de cubo El software cliente Excel OLAP admite conexiones a dos tipos de bases de datos OLAP. Si la base de datos del servidor OLAP está en línea, puede recuperar los datos de origen directamente desde ella. Si tiene un archivo de cubo independiente que contiene datos OLAP o un archivo de definición de cubo, puede conectarse a ese archivo y obtener datos de origen de él.

Fuentes de datos Una fuente de datos proporciona acceso a todos los datos de una base de datos OLAP o de un archivo de cubo sin conexión. Una vez que crea una fuente de datos OLAP, puede basar los informes en ella y devolver datos OLAP a Excel como un informe de tabla dinámica o un informe de gráfico dinámico, o en una función de hoja de cálculo convertida a partir de un informe de tabla dinámica.

Consulta de Microsoft Utilizando Query, puede recuperar datos de una base de datos externa, como Microsoft SQL o acceso Microsoft. No es necesario utilizar una consulta para recuperar datos de una tabla dinámica OLAP asociada a un archivo de cubo. Información adicional .

Diferencias en las funciones de datos de origen OLAP y no OLAP

Si trabaja con informes de tablas dinámicas y gráficos dinámicos a partir de datos de origen OLAP y otros tipos de datos de origen, verá algunas diferencias en las funciones.

Extracción de datos El servidor OLAP devuelve nuevos datos a Excel cada vez que cambia el diseño del informe. Con otros tipos de orígenes de datos externos, puede consultar todos los datos de origen a la vez o puede especificar parámetros para consultar solo cuando se muestran diferentes elementos de campo de filtro de informe. Además, tiene varias otras opciones para actualizar su informe.

En informes basados ​​en datos de origen OLAP, las opciones de campo de filtro de informe no están disponibles, la consulta en segundo plano no está disponible y la opción de optimización de memoria no está disponible.

Nota: La opción de optimización de memoria tampoco está disponible para fuentes de datos OLEDB e informes de tabla dinámica basados ​​en un rango de celdas.

Tipos de campo Datos de origen OLAP. Los campos de dimensión solo se pueden utilizar como filas (filas), columnas (categoría) o campos de página. Los campos de medida solo se pueden utilizar como campos de valor. Para otros tipos de datos de origen, todos los campos se pueden utilizar en cualquier parte del informe.

Acceso a datos detallados Para los datos de origen OLAP, el servidor determina los niveles de detalle disponibles y calcula los valores de resumen, por lo que es posible que los registros de detalle que componen los valores de resumen no estén disponibles. Sin embargo, el servidor puede proporcionar campos de propiedades que puede mostrar. Otros tipos de datos de origen no tienen campos de propiedades, pero puede mostrar información básica para campos de datos y valores de elementos, y también mostrar elementos sin datos.

Es posible que los campos de filtro del informe OLAP no tengan Todo elementos y el equipo Mostrar páginas de filtro de informes No disponible.

Orden de clasificación inicial Para los datos de origen OLAP, los elementos se muestran primero en el orden en que los devuelve el servidor OLAP. Puede ordenar o reordenar manualmente los elementos. Para otros tipos de datos de origen, los elementos del nuevo informe se ordenan primero por nombre de elemento en orden ascendente.

nimi Los servidores OLAP proporcionan valores de resumen directamente al informe, por lo que no puede cambiar las funciones de resumen de los campos de valores. Para otros tipos de datos de origen, puede cambiar la función de agregación para un campo de valor y usar múltiples funciones de resumen para el mismo campo de valor. No puede crear campos calculados ni miembros calculados en informes con datos de origen OLAP.

Subtotales En informes con datos de origen OLAP, no puede cambiar la función de resumen de los subtotales. Con otros tipos de datos de origen, puede cambiar las funciones de total para los subtotales y mostrar u ocultar los subtotales para todos los campos de filas y columnas.

Para los datos de origen OLAP, puede incluir o excluir miembros ocultos al calcular subtotales y totales generales. Para otros tipos de datos de origen, puede incluir elementos ocultos de los campos de filtro del informe en los subtotales, pero los elementos ocultos en otros campos se excluirán de forma predeterminada.