Gyakorlati munka olap technológiával excelben. Olap kocka excelben. Képlet írása a semmiből

1 feladat (általános) (2 pont).

Táblázat segítségével dolgozza fel az adatokat statisztikai függvényekkel.
1. Tájékoztatást adunk az osztály tanulóiról (10 fő), beleértve a matematika egy hónapos osztályzatait is. Számolja meg az ötösök, négyesek, kettesek és hármasok számát, keresse meg az egyes tanulók átlagpontszámát és az egész csoport átlagpontszámát! Hozzon létre egy diagramot, amely szemlélteti az osztályzatok százalékos arányát egy csoportban.

2.1 feladat (2 pont).

Négy barát három közlekedési móddal utazik: vonattal, repülővel és hajóval. Nikolai 150 km-t vitorlázott hajóval, 140 km-t utazott vonattal és 1100 km-t repült repülővel. Vaszilij 200 km-t vitorlázott hajóval, 220 km-t utazott vonattal és 1160 km-t repült repülővel. Anatolij 1200 km-t repült repülővel, 110 km-t utazott vonattal és 125 km-t vitorlázott hajóval. Maria 130 km-t utazott vonattal, 1500 km-t repült repülővel és 160 km-t vitorlázott hajóval.
A fenti adatok alapján készítsen táblázatot!

Adjon hozzá egy oszlopot a táblázathoz, amely megjeleníti az egyes srácok által megtett kilométerek teljes számát.

Számítsa ki, hogy a gyerekek összesen hány kilométert tettek meg vonattal, repültek repülővel és hajóval hajóztak (minden közlekedési típuson külön-külön).

Számold ki az összes barátod kilométereinek számát.

Határozza meg a barátok által megtett kilométerek maximális és minimális számát minden típusú közlekedéssel.

Határozza meg az átlagos kilométerszámot minden szállítási típushoz.

2.2 feladat (2 pont).

Hozzon létre egy táblázatot „Európa tavai” a következő adatok felhasználásával a területre (négyzetkilométerre) és a legnagyobb mélységre (m): Ladoga 17 700 és 225; Onega 9510 és 110; Kaszpi-tenger 371 000 és 995; Wenern 5550 és 100; Chudskoye Pszkovszkijjal 3560 és 14; Balaton 591 és 11; Genf 581 és 310; Wettern 1900 és 119; Konstanz 538 és 252; Mälaren 1140 és 64. Határozza meg a terület legnagyobb és legkisebb tavát, a legmélyebb és legsekélyebb tavat!

2.3 feladat (2 pont).

Hozzon létre egy táblázatot „Európa folyói” a következő hosszúság (km) és medenceterület (ezer négyzetkilométer) felhasználásával: Volga 3688 és 1350; Duna 2850 és 817; Rajna 1330 és 224; Elba 1150 és 148; Visztula 1090 és 198; Loire 1020 és 120; Ural 2530 és 220; Don 1870 és 422; Sena 780 és 79; Temze 340 és 15. Határozza meg a leghosszabb és legrövidebb folyót, számítsa ki a vízgyűjtők teljes területét, Oroszország európai részének folyóinak átlagos hosszát.

3. feladat (2 pont).

A bank több szervezetnek kihelyezett hitelek kifizetésének időszerűségét rögzíti. Ismert a hitelösszeg és a szervezet által már befizetett összeg. Az adósokra büntetéseket állapítanak meg: ha a cég 70 százalékot meghaladó mértékben törlesztette a hitelt, a bírság a tartozás összegének 10 százaléka, ellenkező esetben a bírság 15 százaléka. Számítsa ki az egyes szervezetekre vonatkozó bírságot, az átlagos bírságot, a teljes pénzösszeget, amelyet a bank még kap. Határozza meg a költségvetési szervezetek átlagos bírságot!

Keressen anyagot bármely leckéhez,

Az OLAP klienseszközök olyan alkalmazások, amelyek összesített adatokat (összegeket, átlagokat, maximális vagy minimális értékeket) számítanak ki és jelenítenek meg, míg magát az összesített adatokat egy gyorsítótárban tárolják az ilyen OLAP-eszközök címterében.

Ha a forrásadatokat egy asztali DBMS tartalmazza, akkor az összesített adatok kiszámítását maga az OLAP eszköz végzi el. Ha a kiindulási adatok forrása egy szerver DBMS, akkor sok ügyfél OLAP-eszköz a GROUP BY utasítást tartalmazó SQL-lekérdezéseket küldi a szervernek, és ennek eredményeként a kiszolgálón kiszámított összesített adatokat kap.

Az OLAP funkcionalitást általában statisztikai adatfeldolgozó eszközökben valósítják meg (az ebbe az osztályba tartozó termékek közül a StatSoft és az SPSS termékeit széles körben használják az orosz piacon) és néhány táblázatban. Különösen a Microsoft Excel rendelkezik többdimenziós elemző eszközökkel. Ezzel a termékkel létrehozhat és fájlként menthet egy kis helyi többdimenziós OLAP-kockát, és megjelenítheti annak két- vagy háromdimenziós keresztmetszeteit.

Alkalmazáscsomag-kiegészítők Microsoft Office Az adatbányászat olyan funkciók összessége, amelyek hozzáférést biztosítanak a Microsoft Office alkalmazások adatbányászati ​​és feldolgozási képességeihez, ezáltal lehetővé téve a prediktív elemzést helyi számítógép. Köszönhetően annak, hogy a szolgáltatások be vannak építve Microsoft platformok SQL szerver A Microsoft Office alkalmazáskörnyezetből elérhető adatbányászati ​​és -feldolgozási algoritmusokkal az üzleti felhasználók egyszerűen, néhány kattintással kinyerhetnek értékes információkat összetett adatkészletekből. Az irodai adatkinyerési és -kezelési bővítmények lehetővé teszik a végfelhasználók számára, hogy közvetlenül a Microsoft Excelben és a Microsoft Visioban végezzenek elemzést.

A Microsoft Office 2007 három különálló OLAP-összetevőt tartalmaz:

1. A Data Mining Client for Excel segítségével SSAS-alapú adatbányászati ​​projekteket hozhat létre és kezelhet az Excel 2007-en belül;
2. táblázatelemző eszközök Excel alkalmazások Lehetővé teszi az SSAS beépített információ-kinyerési és -feldolgozási képességeinek használatát az Excel-táblázatokban tárolt adatok elemzéséhez.
3. A Visio adatbányászati ​​sablonok segítségével döntési fákat, regressziós fákat, fürtdiagramokat és függőségi hálózatokat jeleníthet meg Visio diagramokban.

A pivot táblák első felülete, amelyet pivot jelentéseknek is neveznek, még 1993-ban szerepelt az Excelben (Excel 5.0 verzió). A sok hasznos dolog ellenére funkcionalitás, a legtöbb Excel-felhasználó gyakorlatilag nem használja a munkában. Még a tapasztalt felhasználók is gyakran az „összefoglaló jelentés” kifejezés alatt olyasmit értenek, ami összetett képletekkel készült. Próbáljuk meg népszerűsíteni a pivot táblák használatát a közgazdászok mindennapi munkájában. A cikk tárgyalja elméleti alapjaösszefoglaló jelentéseket készíteni, gyakorlati javaslatokat adni a használatukhoz, és példát is mutatni több táblázat alapján az adatok elérésére.

Többváltozós adatelemzési feltételek

A legtöbb közgazdász hallott már a „többdimenziós adatok”, „virtuális kocka”, „OLAP technológiák” stb. kifejezéseket. De egy részletes beszélgetésből általában kiderül, hogy szinte mindenkinek fogalma sincs, miről beszél. arról beszélünk. Vagyis az emberek valami összetettet jelentenek, és általában nem kapcsolódnak napi tevékenységeikhez. Valójában ez nem igaz.

Többdimenziós adatok, mérések

Nyugodtan kijelenthető, hogy a közgazdászok szinte folyamatosan találkoznak többdimenziós adatokkal, de ezeket táblázatok segítségével igyekeznek előre meghatározott formában bemutatni. A többdimenziósság itt azt a képességet jelenti, hogy ugyanazt az információt változtatásokkal be lehet vinni, megtekinteni vagy elemezni kinézet, különféle csoportosítások és adatok rendezése segítségével. Például egy értékesítési terv a következő kritériumok alapján elemezhető:

• árutípusok vagy -csoportok;
• márkák vagy termékkategóriák;
• időszakok (hónap, negyedév, év);
• vásárlók vagy vevők csoportjai;
• értékesítési régiók
• stb.

A fenti kritériumok mindegyikét „dimenziónak” nevezzük a többdimenziós adatelemzés szempontjából. Azt mondhatjuk, hogy egy mérés egy adott értékkészlet szerint jellemzi az információt. A többdimenziós információ mérésének egy speciális típusa az „adat”. Példánkban az értékesítési terv adatai a következők lehetnek:

• értékesítés volumene;
• Eladási ár;
• egyéni kedvezmény
• stb.

Elméletileg az adatok a többdimenziós információk szabványos dimenziói is lehetnek (például csoportosíthatja az adatokat eladási ár alapján), de az adatok általában még mindig egy speciális értéktípust jelentenek.

Így elmondható, hogy in praktikus munka A közgazdászok kétféle információt használnak: többdimenziós adatok ( tényleges és tervezett számok, amelyek számos jellemzővel rendelkeznek) és referenciakönyvek (karakterisztika vagy adatmérés).

OLAP

Az OLAP (online analitikai feldolgozás) rövidítés szó szerint „valós idejű analitikai feldolgozást” jelent. A definíció nem túl konkrét; Jelentése szerint az OLAP olyan technológiát jelent, amely speciális jelentésekkel dolgozik, beleértve szoftver, többdimenziós strukturált adatok megszerzésére és elemzésére. Az OLAP technológiákat megvalósító népszerű szoftvertermékek egyike az SQL Server Analysis Server. Vannak, akik tévesen őt tartják a koncepció szoftveres megvalósításának egyetlen képviselőjének.

Virtuális adatkocka

"Virtuális kocka" ( többdimenziós kocka, OLAP-kocka) egy speciális kifejezés, amelyet néhány speciális szoftverszolgáltató javasol. Az OLAP rendszerek jellemzően saját struktúrájukban készítik elő és tárolják az adatokat, és speciális elemzési felületek (például Excel összefoglaló jelentések) érik el ezeket a virtuális kockákban lévő adatokat. Ezenkívül egy ilyen dedikált tároló használata egyáltalán nem szükséges többdimenziós információ feldolgozásához. Általában, virtuális kocka– ez egy speciálisan optimalizált többdimenziós adattömb, amelyet összefoglaló jelentések készítésére használnak. Beszerezhető speciális szoftveren keresztül, vagy egyszerű hozzáféréssel adatbázistáblázatokhoz vagy bármely más forráshoz, például Excel-táblázathoz.

Pivot tábla

A Pivot Table egy felhasználói felület többdimenziós adatok megjelenítésére. Ezen a felületen csoportosíthatja, rendezheti, szűrheti és átrendezheti az adatokat, hogy különböző analitikai mintákat kapjon. A jelentés frissítése egyszerű eszközökkel történik felhasználói felület, az adatok meghatározott szabályok szerint automatikusan összesítésre kerülnek, további vagy ismételt információ megadása nélkül. Az Excel pivot tábla felülete talán a legnépszerűbb szoftver termék többdimenziós adatokkal való munkavégzéshez. Mind a külső adatforrásokat (OLAP-kockák és relációs adatbázisok), mind a belső táblázat-tartományokat támogatja adatforrásként. A 2000-es (9.0) verziótól kezdődően az Excel támogatja a többdimenziós adatok grafikus megjelenítési formáját is – a Pivot Chart-ot.

Az Excel PivotTable felülete lehetővé teszi a többdimenziós adatok dimenzióinak elrendezését egy munkalapterületen. Az egyszerűség kedvéért a kimutatástáblázatot úgy is felfoghatja, mint egy cellatartomány tetején elhelyezkedő jelentést (valójában a cellaformátumok bizonyos módon kötődnek a kimutatástábla mezőihez). Az Excel-kimutatás négy területtel rendelkezik az információk megjelenítésére: szűrők, oszlopok, sorok és adatok. Az adatdimenziókat nevezzük Pivot tábla mezői. Ezeknek a mezőknek saját tulajdonságaik és megjelenítési formátumuk van.

Még egyszer szeretném felhívni a figyelmet arra, hogy az Excel pivot tábla kizárólag adatelemzésre szolgál, az információk szerkesztésének lehetősége nélkül. Közelebbi jelentést jelentene a „pivot report” kifejezés elterjedt használata, és ezt a felületet 2000-ig pontosan így hívták. De valamilyen oknál fogva a későbbi verziókban a fejlesztők elhagyták.

Pivot táblák szerkesztése

Definíciója szerint az OLAP technológia elvileg nem jelenti a forrásadatok megváltoztatásának lehetőségét a jelentésekkel végzett munka során. A piacon azonban kialakult egy egész osztály szoftverrendszerek, amely megvalósítja az adatok elemzésének és közvetlen szerkesztésének lehetőségét többdimenziós táblákban. Az ilyen rendszerek alapvetően a költségvetési problémák megoldására irányulnak.

Az Excel beépített automatizálási eszközeivel számos nem szabványos problémát megoldhat. Az Excel pivot táblák munkalapadatok alapján történő szerkesztési megvalósításának példája megtalálható weboldalunkon.

Többdimenziós adatok előkészítése

Gyerünk praktikus alkalmazás Pivot táblák. Próbáljuk meg elemezni az értékesítési adatokat különböző irányokban. Fájl pivotableexample.xls több lapból áll. Lap Példa alapvető információkat tartalmaz az értékesítésről egy bizonyos időszakra vonatkozóan. A példa leegyszerűsítése érdekében egyetlen számszerű mutatót elemezünk – az értékesítési mennyiséget kg-ban. A legfontosabb adatdimenziók a következők: termék, vevő és szállító (szállítmányozó cég). Ezen kívül több is van további méretek adatok, amelyek a termék jellemzői: típus, márka, kategória, szállító, valamint a vevő: típus. Ezeket az adatokat a Címtár lapon gyűjtjük össze. A gyakorlatban sokkal több ilyen mérés lehet.

Lap Példa tartalmaz standard jogorvoslat adatelemzés – autofilter. A táblázat kitöltésének példáját tekintve nyilvánvaló, hogy az értékesítési adatok dátum szerint (oszlopokba rendezve) alkalmasak a normál elemzésre. Ezenkívül egy automatikus szűrő használatával megpróbálhatja összefoglalni az adatokat egy vagy több kulcsfeltétel kombinációja alapján. Márkákról, kategóriákról és típusokról egyáltalán nincs információ. Nincs lehetőség arra, hogy az adatokat egy adott kulcs alapján (például ügyfelek szerint) automatikus összegzéssel csoportosítsák. Ezenkívül a dátumok fixek, és egy bizonyos időszakra, például 3 napra vonatkozó összefoglaló információk nem tekinthetők meg automatikus eszközökkel.

Általánosságban elmondható, hogy ebben a példában egy előre meghatározott dátumhely jelenléte a táblázat fő hátránya. A dátumok oszlopokba rendezésével előre meghatároztuk ennek a táblának a dimenzióját, így megfosztottuk magunkat attól a lehetőségtől, hogy pivot táblákat használjunk.

Először is meg kell szabadulnunk ettől a hiányosságtól – pl. távolítsa el az egyik forrásadat-dimenzió előre meghatározott helyét. Példa egy helyes táblázatra - lapra Értékesítés.

A táblázat információbeviteli napló formájában van. Itt a dátum az adatok egyenlő dimenziója. Azt is meg kell jegyezni, hogy a pivot táblákban történő későbbi elemzéshez a sorok egymáshoz viszonyított relatív helyzete (más szóval a rendezés) teljesen közömbös. A relációs adatbázisokban lévő rekordok rendelkeznek ezekkel a tulajdonságokkal. A pivot táblák felülete elsősorban nagy mennyiségű adatbázis elemzésére szolgál. Ezért ezeket a szabályokat be kell tartania, ha cellatartományok formájában lévő adatforrással dolgozik. Ugyanakkor senki sem tiltja az Excel interfész eszközeinek használatát munkája során - a pivot táblák csak adatokat elemeznek, a formázás, a szűrők, a forráscellák csoportosítása és rendezése tetszőleges lehet.

Az automatikus szűrőtől az összefoglaló jelentésig

Elméletileg már három dimenzióban is lehet elemzést végezni az Értékesítési lap adatai alapján: áruk, vevők és fuvarozók. Ezen a lapon a termékek és a vásárlók tulajdonságaira vonatkozóan nincs adat, ami ennek megfelelően nem teszi lehetővé, hogy az összesítő táblázatban megjelenjenek. A forrás pivot tábla létrehozásának normál módjában Excel adatok nem teszi lehetővé több tábla adatainak összekapcsolását bizonyos mezők használatával. Megkerülheti ezt a korlátozást szoftver– lásd a cikkhez tartozó példa-kiegészítést weboldalunkon. Annak érdekében, hogy ne használjanak szoftveres módszereket az információfeldolgozáshoz (különösen, mivel ezek nem univerzálisak), további jellemzőket kell közvetlenül hozzáadnia a naplóbejegyzési űrlaphoz - lásd az Értékesítési elemzés lapot.

A VLOOKUP függvények használata megkönnyíti az eredeti adatok hiányzó jellemzőkkel való kiegészítését. Mostantól az AutoFilter használatával különböző dimenziókban elemezheti az adatokat. De a csoportosítás problémája továbbra is megoldatlan. Például az összeget csak márka szerint követni bizonyos dátumokra meglehetősen problémás. Ha korlátozza magát Excel képletek, akkor további mintákat kell készítenie a SUMIF függvény segítségével.

Most pedig nézzük meg, milyen képességeket biztosít a pivot table felület. Egy lapon ÖsszegzésAnalysis több jelentést készített egy sor cella alapján lapadatokkal Értékesítési elemzés.

Az első elemző tábla az Excel 2007 felületén keresztül készült Szalag\Beszúrás\PivotTable(Excel 2000-2003 menüben Data\PivotTable).

A második és harmadik tábla másolással és későbbi konfigurálással jött létre. Az összes tábla adatforrása ugyanaz. Ezt a forrásadatok módosításával ellenőrizheti, majd frissítenie kell az összesítő jelentés adatait.

A mi szempontunkból az információ láthatóságának előnyei nyilvánvalóak. Cserélhet szűrőket, oszlopokat és sorokat, és elrejthet bizonyos méretű értékcsoportokat, használhat kézi húzást és automatikus rendezést.

Tulajdonságok és formázás

Az adatok közvetlen megjelenítése mellett a pivot táblák megjelenésének megjelenítésére is számos lehetőség kínálkozik. Szűrők segítségével elrejtheti a szükségtelen adatokat. Egyetlen elemhez vagy mezőhöz egyszerűbb a helyi menüelem használata Töröl(2000-2003-as verzióban Elrejt).

A pivot tábla egyéb elemeinek megjelenítését is célszerű nem cellaformázással, hanem a pivot tábla mezőjének vagy elemének beállításával beállítani. Ehhez az egérmutatót a kívánt elemre kell mozgatni, meg kell várni egy speciális kurzor alakzat megjelenését (nyíl formájában), majd egyetlen kattintással ki kell választani a kiválasztott elemet. A kijelölés után módosíthatja a nézetet a szalagon, a helyi menün keresztül, vagy meghívhatja a szabványos cellaformátum párbeszédpanelt:

Ezenkívül az Excel 2007 számos előre definiált kimutatási stílust vezetett be:

Figyelje meg, hogy a vezérlőszűrők és a húzási területek aktívak a diagramon.

Hozzáférés a külső adatokhoz

Mint már említettük, a pivot táblák használatának talán a legnagyobb hatása az adatok elérésekor érhető el külső források– OLAP-kockák és adatbázis-lekérdezések. Az ilyen források jellemzően nagy mennyiségű információt tárolnak, és előre definiált relációs szerkezettel is rendelkeznek, ami megkönnyíti a többdimenziós adatok dimenzióinak meghatározását (pivot tábla mezők).

Az Excel számos típusú külső adatforrást támogat:

A külső információforrások felhasználásának legnagyobb hatását az automatizálási eszközök (VBA programok) alkalmazásával érhetjük el mind az adatok megszerzésére, mind pedig azok pivot táblákban történő előfeldolgozására.

Az Online Analytical Processing (OLAP) egy olyan technológia, amelyet nagy üzleti adatbázisok szervezésére és az üzleti intelligencia támogatására használnak. Az OLAP-adatbázisok egy vagy több kockára vannak osztva, és minden kockát a kocka adminisztrátora rendez, hogy illeszkedjen az adatok lekérésének és elemzésének módjához, hogy megkönnyítse a szükséges kimutatások és kimutatások létrehozását és használatát.

Ebben a cikkben

Mi az üzleti analitika?

Az üzleti elemző gyakran szeretne nagyobb képet kapni a vállalkozásról, hogy összesített adatokon alapuló átfogóbb trendeket, valamint tetszőleges számú változóra lebontva tekintse meg a trendeket. Az üzleti intelligencia az a folyamat, amely során adatokat nyerünk ki egy OLAP-adatbázisból, és elemezzük ezeket az adatokat, hogy olyan betekintést nyerjünk, amely felhasználható megalapozott üzleti döntések meghozatalára és intézkedések megtételére. Például az OLAP és az üzleti elemzés segítségével megválaszolhatja az alábbi üzleti adatokkal kapcsolatos kérdéseket.

Hogyan viszonyul az összes termék összértékesítése 2007-ben a 2006 óta eltelt időszakhoz képest?

Hogyan viszonyul ez az elmúlt öt év ellátási időszakának dátumához és időpontjához?

Mennyi pénzt költöttek az ügyfelek a 35-re tavaly, és hogyan változott ez a viselkedés az idők során?

Hány terméket adtak el két adott országban/régióban ebben a hónapban a tavalyi év azonos hónapjához képest?

Az egyes vásárlói korcsoportok esetében hogyan oszlik meg a jövedelmezőség (mind az árrés százalékos, mind a teljes) termékkategóriánként?

Keressen legjobb és legalacsonyabb eladók, forgalmazók, beszállítók, ügyfelek, partnerek és ügyfelek között.

Mi az online analitikai feldolgozás (OLAP)?

Az OLAP (Online Analytical Processing) adatbázisok leegyszerűsítik az üzleti intelligencia lekérdezéseket. Az OLAP egy lekérdezésekre és jelentésekre optimalizált adatbázis-technológia, nem pedig tranzakciófeldolgozásra. Az OLAP adatforrása az online tranzakciófeldolgozási (OLTP) adatbázisok, amelyeket jellemzően adattárházakban tárolnak. Az OLAP-adatokat ezekből az előzményadatokból nyerik ki, és olyan struktúrákba egyesítik, amelyek lehetővé teszik az összetett elemzést. Az OLAP-adatok szintén hierarchikusan vannak rendezve, és táblák helyett kockákban tárolódnak. Ez egy összetett technológia, amely többdimenziós struktúrákat használ gyors hozzáférés adatokhoz elemzés céljából. Ebben a szervezetben a kimutatások vagy a kimutatásdiagram jelentések könnyen megjeleníthetnek magas szintű összesítő adatokat, például egy teljes ország vagy régió eladásainak összesítését, valamint információkat jelenítenek meg azokról a webhelyekről, ahol az értékesítés különösen erős vagy gyenge.

Az OLAP adatbázisokat az adatbetöltés felgyorsítására tervezték. Mert ez egy OLAP szerver, nem a Microsoft Office Excel, az összesített értékeket számítja ki, így jelentés létrehozásakor vagy szerkesztésekor kisebb adatokat kell elküldeni az Excelbe. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy több nyers adattal dolgozzon, mintha az adatokat egy hagyományos adatbázisba rendeznék, ahol az Excel lekéri az összes egyedi rekordot, és összesített értékeket számít ki.

Az OLAP-adatbázisok két fő adattípust tartalmaznak: mérőszámokat, amelyek numerikus adatok, mennyiségek és átlagok, amelyeket megalapozott üzleti döntések meghozatalához használnak, valamint dimenziókat, amelyek az intézkedések rendszerezésére használt kategóriák. Az OLAP-adatbázisok segítségével több részletességi szinten is rendszerezheti az adatokat, ugyanazokat a kategóriákat használva az adatok elemzéséhez, amelyeket Ön is ismer.

A következő szakaszok az alábbiakban részletesen ismertetik az egyes összetevőket.

Kocka alakú Olyan adatstruktúra, amely az egyes elemezni kívánt dimenziók szintjeibe és hierarchiáiba csoportosítja a méréseket. A kockák több dimenziót, például időt, földrajzi helyet és termékvonalakat kombinálnak összefoglaló adatokkal, például értékesítéssel és készlettel. A kockák nem "kockák" a szigorú matematikai értelemben, mivel nem feltétlenül ugyanaz az oldaluk. Ezek azonban egy összetett fogalom megfelelő metaforáját képviselik.

Mérések A kockában lévő értékkészlet, amely a kocka ténytáblázatának egy oszlopán alapul, és amely jellemzően numerikus érték. A mérések a Kocka központi értékei, amelyek előfeldolgozásra, feldolgozásra és elemzésre kerülnek. A leggyakoribb példák az eladások, bevételek, bevételek és kiadások.

Tag Egy elem a hierarchiában, amely egy vagy több adatelőfordulást reprezentál. Egy elem lehet egyedi vagy nem egyedi. Például 2007 és 2008 egyedi tagokat jelöl egy idődimenzió év szintjén, míg a január a nem egyedi tagokat a hónap szintjén, mivel egy idődimenzióban egynél több január van, mivel egy évnél több adatot tartalmaz.

Számított elem Egy dimenziótag, amelynek értéke futási időben egy kifejezés segítségével kerül kiszámításra. A számított tagok értékei származtathatók más tagok értékéből. Például egy számított elem, a nyereség meghatározható úgy, hogy az elem értékéből kivonjuk a költségekkel növelt értékét az elem árbevételéből.

mérés A kockaszintek egy vagy több rendezett hierarchiájának halmaza, amelyet a felhasználó megért, és adatelemzési alapként használ. A földrajzi dimenzió például ország/régió, állam/régió és városszintet foglalhat magában. Ezenkívül egy idődimenzió tartalmazhat egy év, negyedév, hónap és nap szintű hierarchiát. A kimutatásokban vagy kimutatásokban minden hierarchia mezőkészletté válik, amelyet kibonthat és összecsukhat, hogy alacsonyabb vagy magasabb szintet jelenítsen meg.

Hierarchia Logikai fastruktúra, amely egy dimenzió tagjait úgy rendezi el, hogy minden tagnak egy szülőtagja és nulla vagy több gyermeke legyen. A gyermek a hierarchia egy korábbi csoportjának tagja, amely közvetlenül kapcsolódik az aktuális taghoz. Például egy negyed, hónap és nap szintet tartalmazó időhierarchiában a január a Qtr1 gyermeke. A szülőelem a hierarchia alacsonyabb szintű tagja, amely közvetlenül kapcsolódik az aktuális taghoz. A szülőérték általában az összes alárendelt elem értékének konszolidációja. Például a negyedév, hónap és nap szintet tartalmazó időhierarchiában a Qtr1 a január szülője.

Szint Egy hierarchiában az adatok alacsonyabb és magasabb részletességi szintekre, például évekre, negyedévekre, hónapokra és napokra rendezhetők egy időhierarchiában.

OLAP funkciók az Excelben

OLAP adatok lekérése Az OLAP adatforrásokhoz ugyanúgy csatlakozhat, mint más külső adatforrásokhoz. Dolgozhat szolgáltatások segítségével létrehozott adatbázisokkal Microsoft SQL Szerver OLAP 7.0 verzió, Microsoft SQL Server Analysis Services 2000 és Microsoft SQL Server Analysis Services 2005, Microsoft OLAP kiszolgálótermékek. Az Excel olyan harmadik féltől származó OLAP-termékekkel is együttműködhet, amelyek kompatibilisek az OLE-DB for OLAP rendszerrel.

Az OLAP-adatok csak kimutatás- vagy kimutatásdiagram-jelentésként, illetve kimutatás-jelentésből konvertált munkalap-függvényben jeleníthetők meg, külső adattartományként azonban nem. Az OLAP-kimutatás- és kimutatásdiagram-jelentéseket jelentéssablonokba mentheti, és Office Data Connection (ODC)-fájlokat hozhat létre az OLAP-adatbázisokhoz való csatlakozáshoz az OLAP-lekérdezésekhez. Amikor megnyit egy ODC-fájlt az Excelben, egy üres kimutatás-jelentés jelenik meg, amely készen áll az elhelyezésre.

Kockafájlok létrehozása offline használatra Létrehozhat egy önálló kocka (.cub) fájlt az OLAP-kiszolgáló adatbázisából származó adatok egy részhalmazával. Az offline kockafájlok az OLAP-adatok kezelésére használhatók, ha nem csatlakozik hálózathoz. Egy kockával több adattal dolgozhat a kimutatásban vagy a kimutatásban, mint egyébként, és gyorsabban kaphat adatokat. Csak akkor hozhat létre kockafájlokat, ha olyan OLAP-szolgáltatót használ, mint például a Microsoft SQL Analysis Services 2005-ös verziója, amely támogatja ezt a szolgáltatást.

Szerverműveletek A kiszolgálóművelet egy opcionális funkció, amelyet az OLAP-kocka-adminisztrátor határozhat meg olyan kiszolgálón, amely egy kockaelemet vagy -mértéket használ paraméterként a lekérdezésben a kockában lévő információk lekéréséhez vagy egy másik alkalmazás, például egy böngésző elindításához. Az Excel támogatja az URL-címeket, a jelentéseket, a sorkészleteket, a részletezést és a szerveroldali részletezést, de nem támogatja a saját natív utasításait és adatkészletét.

KPI A kulcsfontosságú teljesítménymutató egy speciális, a szerveren definiált mérőszám, amely lehetővé teszi a „kulcsfontosságú teljesítménymutatók” nyomon követését, beleértve az állapotot is (az aktuális érték egy adott számnak felel meg). és trend (időbeli értékek). Amikor megjelennek, a szerver elküldheti a megfelelő ikonokat, hasonlóan az új Excel ikonhoz, hogy az állapotszintek fölé vagy alá kerüljenek (például stop ikon esetén), valamint felfelé vagy lefelé pörgetheti az értéket (pl. egy irány nyíl ikon).

Formázás a szerveren A kocka-adminisztrátorok méreteket és számított tagokat hozhatnak létre színformázás, betűtípus-formázás és feltételes formázási szabályok segítségével, amelyek vállalati szabványos üzleti szabályként rendelhetők hozzá. Például a bevétel szerverformátuma lehet pénznemszám-formátum, a cella színe zöld, ha az érték nagyobb vagy egyenlő, mint 30 000, és piros, ha az érték kisebb, mint 30 000, és a betűstílus félkövér, ha az érték kisebb vagy egyenlő, mint 30 000, és ha az érték pozitív - közönséges. nagyobb vagy egyenlő, mint 30 000 További információkért lásd: .

Az irodai felület nyelve A kocka adminisztrátora meghatározhatja a kiszolgálón található adatok és hibák fordításait azon felhasználók számára, akiknek más nyelven kell megtekinteniük a kimutatást. Ez a függvény fájlkapcsolati tulajdonságként van definiálva, és a felhasználó számítógépének területi beállításának és országának meg kell egyeznie a felület nyelvével.

Az OLAP adatforrások eléréséhez szükséges szoftverösszetevők

OLAP szolgáltató Az OLAP adatforrások Excelhez való konfigurálásához a következő OLAP-szolgáltatók egyikére van szüksége.

Microsoft OLAP szolgáltató Az Excel adatforrás-illesztőprogramot és ügyfélszoftvert tartalmaz a Microsoft SQL Server olap Services 7.0, a Microsoft SQL Server olap 2000 (8.0) és a Microsoft SQL Server Analysis Services Services 2005 (9 ,0) verziójával létrehozott adatbázisok eléréséhez.

Harmadik fél OLAP-szolgáltatók Más OLAP termékekhez további illesztőprogramok és kliensszoftverek telepítése szükséges. Az Excel képességeinek használatához az OLAP-adatokkal való együttműködéshez a harmadik féltől származó terméknek meg kell felelnie az OLE-DB OLAP-szabványnak, és kompatibilisnek kell lennie a Microsoft Office-szal. A harmadik féltől származó OLAP-szolgáltatók telepítésével és használatával kapcsolatos információkért lásd: rendszergazda vagy az OLAP termék szállítója.

Szerver adatbázisok és kockafájlok Az Excel OLAP-ügyfélszoftver kétféle OLAP-adatbázishoz való csatlakozást támogat. Ha az OLAP-kiszolgálón lévő adatbázis online állapotban van, közvetlenül lekérheti a forrásadatokat. Ha van egy önálló kockafájlja, amely OLAP-adatokat vagy kockadefiníciós fájlt tartalmaz, csatlakozhat ahhoz a fájlhoz, és forrásadatokat kaphat belőle.

Adatforrások Az adatforrás hozzáférést biztosít egy OLAP-adatbázisban vagy offline kockafájlban lévő összes adathoz. Miután létrehozott egy OLAP-adatforrást, jelentéseket alapozhat rá, és visszaküldheti az OLAP-adatokat az Excelbe kimutatás- vagy kimutatás-jelentésként, vagy kimutatásból konvertált munkalapfüggvényként.

Microsoft Query A Query segítségével adatokat kérhet le külső adatbázisból, például Microsoft SQL vagy Microsoft Access. Nincs szükség lekérdezésre az adatok lekéréséhez egy kockafájlhoz társított OLAP pivot táblából. További információ .

Különbségek az OLAP és a nem OLAP forrásadatszolgáltatások között

Ha OLAP-forrásadatokból és más forrásadattípusokból származó kimutatásokkal és kimutatásdiagramokkal dolgozik, néhány szolgáltatásbeli különbséget fog látni.

Adatkinyerés Az OLAP-kiszolgáló új adatokat küld vissza az Excelbe, amikor megváltozik a jelentés elrendezése. Más típusú külső adatforrások esetén az összes forrásadatot egyszerre kérdezi le, vagy megadhat olyan paramétereket, amelyek csak különböző jelentésszűrő mezőelemek megjelenítésekor lekérdezhetők. Ezenkívül számos más lehetősége is van a jelentés frissítésére.

Az OLAP forrásadatokon alapuló jelentésekben a jelentésszűrő mező beállításai nem érhetők el, a háttérlekérdezés és a memóriaoptimalizálási lehetőség nem érhető el.

Jegyzet: A memóriaoptimalizálási lehetőség sem érhető el az OLEDB-adatforrásokhoz és a cellák tartományán alapuló kimutatásokhoz.

Mezőtípusok OLAP forrásadatok. a méretmezők csak sorként (sorok), oszlopként (kategória) vagy oldalmezőként használhatók. A mértékmezők csak értékmezőként használhatók. Más forrásadattípusok esetén az összes mező a jelentés bármely részében használható.

Hozzáférés a részletes adatokhoz Az OLAP-forrásadatokhoz a szerver meghatározza a rendelkezésre álló részletességi szinteket, és kiszámítja az összefoglaló értékeket, így előfordulhat, hogy az összefoglaló értékeket alkotó részletrekordok nem állnak rendelkezésre. A szerver azonban biztosíthat olyan tulajdonságmezőket, amelyeket megjeleníthet. Más forrásadattípusok nem rendelkeznek tulajdonságmezőkkel, de megjeleníthetők az adatmező- és elemértékek alapinformációi, illetve adat nélküli elemek is megjeleníthetők.

Előfordulhat, hogy az OLAP jelentésszűrő mezők nem rendelkeznek Minden elemeket és a csapatot Jelentésszűrő oldalak megjelenítése nem elérhető.

Kezdeti rendezési sorrend Az OLAP-forrásadatok esetében az elemek először abban a sorrendben jelennek meg, amelyben az OLAP-kiszolgáló visszaküldi őket. Az elemeket rendezheti vagy manuálisan átrendezheti. Más forrásadattípusok esetén az új jelentés elemei először elemnév szerint vannak rendezve növekvő sorrendben.

Nimi Az OLAP-kiszolgálók közvetlenül a jelentéshez biztosítják az összefoglaló értékeket, így nem módosíthatja az értékmezők összesítő függvényeit. Más forrásadattípusok esetén módosíthatja egy értékmező összesítési függvényét, és több összegző függvényt használhat ugyanahhoz az értékmezőhöz. Nem hozhatók létre számított mezők és számított tagok az OLAP-forrásadatokat tartalmazó jelentésekben.

Részösszegek Az OLAP-forrásadatokat tartalmazó jelentésekben nem módosíthatja a részösszegek összesítő funkcióját. Más forrásadattípusokkal módosíthatja a részösszegek összesítési függvényeit, és megjelenítheti vagy elrejtheti a részösszegeket az összes sor- és oszlopmezőben.

Az OLAP-forrásadatokhoz a részösszegek és a végösszegek kiszámításakor rejtett tagokat is felvehet vagy kizárhat. Más forrásadattípusok esetén a jelentésszűrő mezők rejtett elemeit felveheti a részösszegbe, de a többi mezőben lévő rejtett elemek alapértelmezés szerint kizárásra kerülnek.