Практична работа на olap технологија во ексел. Олап коцки во ексел. Пишување формула од нула

1 задача (општо) (2 поени).

Користејќи табела, обработувајте податоци користејќи статистички функции.
1. Дадени се информации за учениците од одделението (10 лица), вклучувајќи оценки за еден месец по математика. Избројте го бројот на петки, четири, две и тројки, најдете ја просечната оценка на секој ученик и просечната оценка на целата група. Направете графикон кој го илустрира процентот на оценки во групата.

2.1 задача (2 поени).

Четворица пријатели патуваат со три начини на транспорт: воз, авион и брод. Николај пловел 150 км со чамец, поминал 140 км со воз и прелетал 1100 км со авион. Василиј исплови 200 км со чамец, патуваше 220 км со воз и прелета 1160 км со авион. Анатолиј прелетал 1200 километри со авион, поминал 110 километри со воз и пловел 125 километри со брод. Марија патувала 130 километри со воз, летала 1500 километри со авион и пловела 160 километри со брод.
Направете табела врз основа на горенаведените податоци.

Додадете колона на табелата што ќе го прикаже вкупниот број километри што секој од момците ги поминал.

Пресметајте го вкупниот број километри што децата ги поминале со воз, летале со авион и пловеле со брод (на секој вид превоз посебно).

Пресметајте го вкупниот број километри на сите пријатели.

Определете го максималниот и минималниот број поминати километри од пријателите користејќи ги сите видови превоз.

Определете го просечниот број на километри за сите видови транспорт.

2.2 задача (2 поени).

Направете табела „Езера на Европа“ користејќи ги следните податоци за површина (км квадратни) и најголема длабочина (м): Ладога 17.700 и 225; Онега 9510 и 110; Каспиското Море 371.000 и 995; Венерн 5550 и 100; Чудское со Псковски 3560 и 14; Балатон 591 и 11; Женева 581 и 310; Ветерн 1900 и 119 година; Констанца 538 и 252; Mälaren 1140 и 64. Определи го најголемото и најмалото езеро по површина, најдлабокото и најплиткото езеро.

2.3 задача (2 поени).

Направете табела „Реки на Европа“ користејќи ја следната должина (км) и површина на сливот (илјада квадратни километри): Волга 3688 и 1350; Дунав 2850 и 817 година; Рајна 1330 и 224 година; Елба 1150 и 148; Висла 1090 и 198; Лоара 1020 и 120; Урал 2530 и 220; Дон 1870 и 422 година; Сена 780 и 79; Темза 340 и 15. Одредете ја најдолгата и најкратката река, пресметајте ја вкупната површина на речните сливови, просечната должина на реките во европскиот дел на Русија.

Задача 3 (2 поени).

Банката ја евидентира навременоста на плаќањата на кредитите издадени на повеќе организации. Познат е износот на заемот и износот што веќе го платила организацијата. Воспоставени се казни за должниците: доколку компанијата го отплатила заемот за повеќе од 70 отсто, казната ќе биде 10 отсто од износот на долгот, во спротивно казната ќе биде 15 отсто. Пресметајте ја казната за секоја организација, просечната казна, вкупниот износ на пари што банката дополнително ќе го добие. Определете ја просечната казна на буџетските организации.

Најдете материјал за која било лекција,

Алатките за клиенти на OLAP се апликации кои пресметуваат збирни податоци (збирови, просеци, максимални или минимални вредности) и ги прикажуваат, додека самите збирни податоци се содржани во кешот во рамките на адресниот простор на таквата OLAP алатка.

Ако изворните податоци се содржани во DBMS на работната површина, пресметката на збирните податоци ја врши самата алатка OLAP. Ако изворот на првичните податоци е DBMS на серверот, многу од алатките на клиентот OLAP испраќаат SQL барања што ја содржат изјавата GROUP BY до серверот и како резултат добиваат збирни податоци пресметани на серверот.

Како по правило, функционалноста на OLAP се имплементира во алатките за статистичка обработка на податоци (на производите од оваа класа, производите од StatSoft и SPSS се широко користени на рускиот пазар) и во некои табели. Конкретно, Microsoft Excel има мултидимензионални алатки за анализа. Со овој производ, можете да креирате и зачувате како датотека мала локална повеќедимензионална OLAP коцка и да прикажете дводимензионални или тродимензионални пресеци од неа.

Додатоци за пакети со апликации Microsoft Officeподаточно рударство се збир на функции кои обезбедуваат пристап до можностите за ископување и обработка на податоци од апликациите на Microsoft Office, со што се овозможува предвидлива анализа на локален компјутер. Благодарение на фактот што услугите се вградени во Microsoft платформи SQL ServerСо алгоритмите за ископување и обработка на податоци достапни од околината на апликацијата Microsoft Office, деловните корисници можат лесно да извлечат вредни информации од сложени збирки податоци со само неколку кликања. Додатоците за екстракција и манипулација на канцелариски податоци им овозможуваат на крајните корисници да вршат анализа директно во Microsoft Excel и Microsoft Visio.

Microsoft Office 2007 вклучува три посебни OLAP компоненти:

1. Data Mining Client for Excel ви овозможува да креирате и управувате со проекти за ископување податоци базирани на SSAS од Excel 2007;
2. алатки за анализа на табели за Excel апликацииВи овозможува да ги користите вградените способности за екстракција и обработка на информации на SSAS за да ги анализирате податоците зачувани во табелите на Excel.
3. Шаблоните за ископување податоци на Visio ви дозволуваат да ги визуелизирате стеблата на одлуки, стеблата на регресија, дијаграмите на кластерите и мрежите за зависност во дијаграмите на Visio.

Првиот интерфејс за стожерните табели, исто така наречени стожерни извештаи, беше вклучен во Excel уште во 1993 година (Excel верзија 5.0). И покрај многуте корисни функционалност, практично не се користи во работата од повеќето корисници на Excel. Дури и искусни корисници честопати подразбираат под терминот „резиме на извештај“ нешто изградено со сложени формули. Ајде да се обидеме да ја популаризираме употребата на стожерните табели во секојдневната работа на економистите. Статијата дискутира теоретска основакреирајте збирни извештаи, давајте практични препораки за нивна употреба, а исто така давајте пример за пристап до податоци врз основа на повеќе табели.

Поими за мултиваријантна анализа на податоци

Повеќето економисти ги слушнале термините „мултидимензионални податоци“, „виртуелна коцка“, „OLAP технологии“ итн. Но, деталниот разговор обично излегува дека скоро сите немаат поим за што зборуваат. зборуваме за. Односно, луѓето значат нешто сложено и обично не релевантно за нивните секојдневни активности. Всушност, ова не е вистина.

Повеќедимензионални податоци, мерења

Слободно може да се каже дека економистите речиси постојано се среќаваат со повеќедимензионални податоци, но тие се обидуваат да ги претстават во однапред дефинирана форма користејќи табеларни пресметки. Повеќедимензионалноста овде значи можност за внесување, прегледување или анализа на истите информации со промени изглед, користејќи различни групирања и сортирање на податоци. На пример, планот за продажба може да се анализира со користење на следниве критериуми:

• видови или групи на стоки;
• брендови или категории на производи;
• периоди (месец, квартал, година);
• купувачи или групи купувачи;
• продажни региони
• и така натаму.

Секој од горенаведените критериуми се нарекува „димензија“ во смисла на мултидимензионална анализа на податоци. Можеме да кажеме дека мерењето ги карактеризира информациите според одреден сет на вредности. Посебен тип на мерење на повеќедимензионални информации се „податоци“. Во нашиот пример, податоците за планот за продажба може да бидат:

• обем на продажба;
• Продажна цена;
• индивидуален попуст
• и така натаму.

Теоретски, податоците може да бидат и стандардна димензија на повеќедимензионални информации (на пример, можете да ги групирате податоците по продажна цена), но податоците обично се сепак посебен тип на вредност.

Така, може да се каже дека во практична работаЕкономистите користат два вида информации: повеќедимензионални податоци (реални и планирани бројки кои имаат многу карактеристики) и референтни книги (карактеристики или мерења на податоци).

OLAP

Кратенката OLAP (онлајн аналитичка обработка) буквално значи „аналитичка обработка во реално време“. Дефиницијата не е многу специфична под неа може да се сумира речиси секој извештај за кој било софтверски производ. Во своето значење, OLAP подразбира технологија за работа со специјални извештаи, вклучувајќи софтвер, за добивање и анализа на повеќедимензионални структурирани податоци. Еден од популарните софтверски производи кои имплементираат OLAP технологии е SQL Server Analysis Server. Некои дури погрешно го сметаат за единствен претставник на софтверската имплементација на овој концепт.

Виртуелна коцка за податоци

„Виртуелна коцка“ ( повеќедимензионална коцка, OLAP cube) е посебен термин предложен од некои специјализирани провајдери на софтвер. OLAP системите обично подготвуваат и складираат податоци во нивните сопствени структури, а специјалните интерфејси за анализа (како што се резиме извештаи на Excel) пристапуваат до податоците во овие виртуелни коцки. Згора на тоа, употребата на такво посветено складирање воопшто не е неопходно за обработка на повеќедимензионални информации. Генерално, виртуелна коцка– ова е низа од специјално оптимизирани повеќедимензионални податоци што се користат за креирање збирни извештаи. Може да се добие или преку специјализиран софтвер или преку едноставен пристап до табелите со бази на податоци или кој било друг извор, како што е табела на Excel.

Стожерна табела

Pivot Table е кориснички интерфејс за прикажување повеќедимензионални податоци. Користејќи го овој интерфејс, можете да групирате, сортирате, филтрирате и преуредувате податоци за да добиете различни аналитички примероци. Ажурирањето на извештајот се врши со едноставни средства кориснички интерфејс, податоците автоматски се собираат според одредени правила, без да се бара дополнително или повторно внесување на какви било информации. Интерфејсот на стожерната табела на Excel е можеби најпопуларниот софтверски производза работа со повеќедимензионални податоци. Поддржува и надворешни извори на податоци (OLAP коцки и релациони бази на податоци) и интерни опсези на табеларни пресметки како извор на податоци. Почнувајќи од верзијата 2000 (9.0), Excel поддржува и графичка форма на прикажување повеќедимензионални податоци - Pivot Chart.

Интерфејсот на PivotTable на Excel ви овозможува да распоредите димензии на повеќедимензионални податоци во областа на работниот лист. За едноставност, можете да ја замислите стожерната табела како извештај што лежи на врвот на опсегот на ќелии (всушност, постои одредено поврзување на форматите на ќелиите со полињата на стожерната табела). Стожерната табела на Excel има четири области за прикажување информации: филтер, колони, редови и податоци. Димензиите на податоците се нарекуваат Полиња за свртена табела. Овие полиња имаат свои својства и формат на прикажување.

Уште еднаш, би сакал да истакнам дека стожерната табела на Excel е наменета исклучиво за анализа на податоци без можност за уредување на информациите. Поблиско значење би било широко распространетата употреба на терминот „пивот извештај“ и токму така се нарекувал овој интерфејс до 2000 година. Но, поради некоја причина, во следните верзии програмерите го напуштија.

Уредување на стожерните табели

По својата дефиниција, технологијата OLAP, во принцип, не подразбира можност за промена на изворните податоци при работа со извештаи. Сепак, на пазарот се формира цела класа софтверски системи, имплементирање на можностите и за анализа и за директно уредување на податоците во повеќедимензионални табели. Во основа, ваквите системи се фокусирани на решавање на проблеми со буџетот.

Користејќи ги вградените алатки за автоматизација на Excel, можете да решите многу нестандардни проблеми. Пример за имплементација на уредување за стожерните табели на Excel врз основа на податоците од работниот лист може да се најде на нашата веб-локација.

Подготовка на повеќедимензионални податоци

Ајде да дојдеме до практична применаСтожерни табели. Ајде да се обидеме да ги анализираме податоците за продажбата во различни насоки. Датотека pivottableexample.xlsсе состои од неколку листови. Лист Примерсодржи основни информации за продажбата за одреден период. За да го поедноставиме примерот, ќе анализираме единствен нумерички индикатор - обем на продажба во kg. Клучните димензии на податоците се: производ, купувач и превозник (превозничка компанија). Покрај тоа, постојат неколку дополнителни димензииподатоци кои се карактеристики на производот: тип, бренд, категорија, добавувач, како и купувачот: тип. Овие податоци се собираат на листот Директориуми. Во пракса, може да има многу повеќе такви мерења.

Лист Примерсодржи стандарден леканализа на податоци – автофилтер. Гледајќи го примерот на пополнување на табелата, очигледно е дека податоците за продажбата по датум (тие се подредени во колони) се погодни за нормална анализа. Покрај тоа, користејќи автоматски филтер, можете да се обидете да ги сумирате податоците врз основа на комбинации на еден или повеќе клучни критериуми. Нема апсолутно никакви информации за брендови, категории и типови. Не постои начин да се групираат податоците со автоматско сумирање по одреден клуч (на пример, по клиенти). Дополнително, множеството датуми е фиксирано и нема да може да се прикажат резиме информации за одреден период, на пример, 3 дена, користејќи автоматски средства.

Генерално, присуството на претходно дефинирана локација за датум во овој пример е главниот недостаток на табелата. Со подредување на датуми во колони, ја предодредивме димензијата на оваа табела, со што се лишивме од можноста да користиме анализа со помош на стожерни табели.

Прво, треба да се ослободиме од овој недостаток - т.е. отстранете ја претходно дефинираната локација на една од димензиите на изворните податоци. Пример за правилна табела - лист Продажба.

Табелата има форма на дневник на внесување информации. Овде, датумот е еднаква димензија на податоците. Исто така, треба да се забележи дека за последователна анализа во стожерните табели, релативната положба на редовите едни на други (со други зборови, сортирање) е целосно рамнодушна. Записите во релационите бази на податоци ги имаат овие својства. Интерфејсот на стожерните табели е првенствено насочен кон анализа на големи количини на бази на податоци. Затоа, мора да се придржувате до овие правила кога работите со извор на податоци во форма на опсези на ќелии. Во исто време, никој не забранува употреба на алатки за интерфејс на Excel во нивната работа - стожерните табели ги анализираат само податоците, а форматирањето, филтрите, групирањата и сортирањето на изворните ќелии може да бидат произволни.

Од автофилтер до збирен извештај

Теоретски, веќе е можно да се изврши анализа во три димензии користејќи ги податоците од листот за продажба: стоки, клиенти и превозници. На овој лист нема податоци за својствата на производите и клиентите, што, соодветно, нема да дозволи да бидат прикажани во сумарната табела. Во нормалниот режим на креирање стожерна табела за изворот Excel податоцине дозволува поврзување на податоци од повеќе табели користејќи одредени полиња. Можете да го заобиколите ова ограничување софтвер– погледнете го примерот додаток на оваа статија на нашата веб-страница. За да не прибегнувате кон софтверски методи за обработка на информации (особено бидејќи тие не се универзални), треба да додадете дополнителни карактеристики директно во формуларот за влез во списанието - видете го листот SalesAnalysis.

Користењето на функциите VLOOKUP го олеснува дополнувањето на оригиналните податоци со карактеристики што недостасуваат. Сега, користејќи AutoFilter, можете да ги анализирате податоците во различни димензии. Но, проблемот со групирањата останува нерешен. На пример, следењето на износот само по бренд за одредени датуми е доста проблематично. Ако се ограничите Формули на Excel, тогаш треба да изградите дополнителни примероци користејќи ја функцијата SUMIF.

Сега да видиме кои можности ги обезбедува интерфејсот на стожерната табела. На лист Резиме Анализаизгради неколку извештаи врз основа на опсег на ќелии со податоци за листови Анализа на продажба.

Првата табела за анализа беше изградена преку интерфејсот Excel 2007 Лента\Вметни\Стабната табела(во менито Excel 2000-2003 Податоци\Стартна табела).

Втората и третата табела беа креирани преку копирање и последователна конфигурација. Изворот на податоци за сите табели е ист. Можете да го проверите ова со менување на изворните податоци, а потоа треба да ги ажурирате податоците за збирниот извештај.

Од наша гледна точка, предностите во видливоста на информациите се очигледни. Можете да менувате филтри, колони и редови и да скриете одредени групи вредности од која било димензија, да користите рачно влечење и пуштање и автоматско сортирање.

Својства и форматирање

Покрај директното прикажување на податоците, постои широк опсег на опции за прикажување на изгледот на стожерните табели. Можете да ги скриете непотребните податоци користејќи филтри. За еден елемент или поле полесно е да се користи ставката од контекстното мени Избриши(во верзија 2000-2003 Крие).

Исто така, препорачливо е да го поставите прикажувањето на другите елементи од стожерната табела не преку форматирање на ќелиите, туку преку поставување поле или елемент од стожерната табела. За да го направите ова, треба да го преместите покажувачот на глувчето до саканиот елемент, да почекате да се појави специјална форма на курсорот (во форма на стрелка), а потоа изберете го избраниот елемент со еден клик. По изборот, можете да го промените приказот преку лентата, контекстното мени или да го повикате дијалогот за стандарден формат на ќелија:

Покрај тоа, Excel 2007 воведе многу предефинирани стилови на прикажување на PivotTable:

Забележете дека контролните филтри и областите за влечење се активни на графиконот.

Пристап до надворешни податоци

Како што веќе беше забележано, можеби најголемиот ефект од користењето на стожерните табели може да се добие при пристап до податоци надворешни извори– OLAP коцки и барања за база на податоци. Таквите извори вообичаено складираат големи количини на информации, а исто така имаат однапред дефинирана релациона структура што го олеснува дефинирањето на димензиите на повеќедимензионалните податоци (полиња на свртена табела).

Excel поддржува многу видови надворешни извори на податоци:

Најголемиот ефект од користењето на надворешни извори на информации може да се постигне со користење на алатки за автоматизација (програми VBA) и за добивање податоци и за нивна претходна обработка во стожерните табели.

Онлајн аналитичката обработка (OLAP) е технологија која се користи за организирање големи деловни бази на податоци и поддршка на деловната интелигенција. Базите на податоци на OLAP се поделени на една или повеќе коцки, а секоја коцка е организирана од администраторот на коцката за да одговара на начинот на кој податоците се преземаат и анализираат за полесно да се креираат и користат извештаите на PivotTable и извештаите на PivotChart што ќе ви требаат.

Во оваа статија

Што е деловна аналитика?

Деловен аналитичар често сака да добие поголема слика за бизнисот за да ги види пошироките трендови врз основа на збирни податоци, како и да ги прегледа трендовите поделени на кој било број на променливи. Деловната интелигенција е процес на извлекување податоци од базата на податоци на OLAP и анализа на тие податоци за да се добијат сознанија кои можат да се користат за донесување информирани деловни одлуки и преземање активности. На пример, користејќи OLAP и деловна аналитика, можете да одговорите на следните прашања за деловните податоци.

Како се споредува вкупната продажба на сите производи во 2007 година со продажбата од 2006 година?

Како се споредува ова со датумот и времето по период на бенефиции во последните пет години?

Колку пари потрошиле клиентите на 35 минатата година и како ова однесување се променило со текот на времето?

Колку производи се продадени во две конкретни земји/региони овој месец наспроти истиот месец минатата година?

За секоја возрасна група на клиенти, која е поделбата на профитабилноста (и процентот на маржа и вкупната) по категорија на производи?

Пребарајте врвни и долни продавачи, дистрибутери, добавувачи, клиенти, партнери и клиенти.

Што е онлајн аналитичка обработка (OLAP)?

Базите на податоци на OLAP (Онлајн аналитичка обработка) ги поедноставуваат барањата за деловна интелигенција. OLAP е технологија на база на податоци оптимизирана за прашања и извештаи наместо за обработка на трансакции. Изворот на податоци за OLAP е бази на податоци за обработка на трансакции преку Интернет (OLTP), кои обично се складираат во складишта на податоци. Податоците од OLAP се извлекуваат од овие историски податоци и се комбинираат во структури кои овозможуваат сложена анализа. Податоците од OLAP се исто така организирани хиерархиски и се складираат во коцки наместо во табели. Тоа е сложена технологија која користи повеќедимензионални структури за да обезбеди брз пристапна податоци за анализа. Во оваа организација, извештајот од PivotTable или извештајот PivotChart може лесно да прикаже збирни податоци на високо ниво, како што се вкупните продажби за цела земја или регион, а исто така прикажува информации за сајтови каде што продажбата е особено силна или слаба.

OLAP базите на податоци се дизајнирани да го забрзаат вчитувањето на податоците. Бидејќи тоа е сервер OLAP, а не Microsoft Office Excel, пресметува збирни вредности, барајќи помали податоци да се испраќаат во Excel при креирање или уредување извештај. Овој пристап ви овозможува да работите со повеќе необработени податоци отколку ако податоците се организирани во традиционална база на податоци, каде што Excel ги враќа сите поединечни записи и ги пресметува збирните вредности.

Базите на податоци на OLAP содржат два главни типа на податоци: мерки, кои се нумерички податоци, количини и просеци кои се користат за донесување информирани деловни одлуки и димензии, кои се категории кои се користат за организирање на тие мерки. Базите на податоци на OLAP ви помагаат да ги организирате податоците преку повеќе нивоа на детали, користејќи ги истите категории што ги знаете за да ги анализирате податоците.

Следните делови ја опишуваат секоја компонента во детали подолу.

КубниСтруктура на податоци што ги групира мерките во нивоа и хиерархии на секоја димензија што сакате да ја анализирате. Коцките комбинираат повеќе димензии како што се времето, географијата и производните линии со сумирани податоци како што се продажбата и залихите. Коцките не се „Коцки“ во строга математичка смисла, бидејќи тие не мора да имаат исти страни. Сепак, тие претставуваат Apt метафора за сложен концепт.

МерењаЗбир на вредности во коцка кои се засноваат на колона во табелата со факти на коцката и која обично е нумеричка вредност. Мерките се централни вредности во коцката кои се претходно обработени, обработени и анализирани. Најчести примери се продажбата, приходите, приходите и расходите.

ЧленЕлемент во хиерархијата што претставува една или повеќе појави на податоци. Елементот може да биде или единствен или неуникатен. На пример, 2007 и 2008 година претставуваат единствени членови на годишно ниво на временска димензија, додека јануари претставува неединствени членови на месечно ниво бидејќи има повеќе од еден јануари во временска димензија бидејќи содржи податоци за повеќе од една година.

Пресметан елементЧлен на димензија чија вредност се пресметува во времето на извршување со помош на израз. Вредностите на пресметаните членови може да се изведат од вредностите на другите членови. На пример, пресметаниот елемент, профитот, може да се одреди со одземање на вредноста на елементот, плус трошоците, од вредноста на елементот, продажба.

мерењеЗбир од една или повеќе подредени хиерархии на нивоа на Cube што корисникот ги разбира и ги користи како основа за анализа на податоци. На пример, географската димензија може да вклучува нивоа на земја/регион, држава/регион и град. Дополнително, временската димензија може да вклучува хиерархија со нивоа на година, квартал, месец и ден. Во извештајот PivotTable или PivotChart, секоја хиерархија станува збир на полиња што можете да ги проширите и да ги соберете за да покажете пониски или повисоки нивоа.

ХиерархијаЛогичка структура на дрво што ги распоредува членовите на димензијата така што секој член има еден член родител и нула или повеќе деца. Детето е член на претходна група во хиерархијата која е директно поврзана со сегашниот член. На пример, во временска хиерархија која ги содржи нивоата четвртина, месец и ден, јануари е дете на Qtr1. Родителски елемент е член од пониско ниво во хиерархијата што е директно поврзана со тековниот член. Матичната вредност обично е консолидација на вредностите на сите детски елементи. На пример, во временска хиерархија која ги содржи нивоата четвртина, месец и ден, Qtr1 е родител на јануари.

НивоВо хиерархија, податоците може да се организираат во пониски и повисоки нивоа на грануларност, како што се години, четвртини, месеци и дневни нивоа во временска хиерархија.

OLAP функции во Excel

Се преземаат податоците од OLAPМожете да се поврзете со OLAP извори на податоци на ист начин како што се поврзувате со други надворешни извори на податоци. Можете да работите со бази на податоци создадени со користење на услуги Microsoft SQLСервер OLAP верзија 7.0, Microsoft SQL Server Analysis Services верзија 2000 и Microsoft SQL Server Analysis Services верзија 2005, производи на Microsoft OLAP сервер. Excel може да работи и со производи од трета страна OLAP кои се компатибилни со OLE-DB за OLAP.

Податоците од OLAP може да се прикажат само како извештај за Стожерна табела или извештај за Стожерна табела, или во функција на работен лист конвертирана од извештај од Стожерна табела, но не како надворешен опсег на податоци. Можете да ги зачувате извештаите OLAP PivotTable и PivotChart во шаблони за извештаи и можете да креирате датотеки за Office Data Connection (ODC) за да се поврзете со OLAP бази на податоци за OLAP барања. Кога ќе отворите ODC-датотека во Excel, ќе видите празен извештај од PivotTable подготвен за поставување.

Создавање датотеки со коцки за офлајн употребаМожете да креирате самостојна датотека со коцка (.cub) со подмножество на податоци од базата на податоци на серверот OLAP. Датотеките со офлајн коцки се користат за работа со OLAP податоци кога не сте поврзани на мрежа. Со коцка, можете да работите со повеќе податоци во извештај од Стожерна табела или извештај од Стожерна табела отколку што инаку би работеле и да добивате податоци побрзо. Можете да креирате датотеки со коцки само ако користите OLAP провајдер, како што е Microsoft SQL Analysis Services верзија 2005, кој ја поддржува оваа функција.

Дејства на серверотДејството на серверот е опционална функција што администраторот на коцката OLAP може да ја дефинира на сервер кој користи елемент или мерка како параметар во барањето за да добие информации во коцката или да стартува друга апликација, како што е прелистувач. Excel поддржува URL-адреси, извештаи, множества редови, продлабочување и преглед од страна на серверот, но не поддржува сопствена домашна изјава и збир на податоци.

KPIКлучниот индикатор за изведба е специјална пресметана мерка дефинирана на серверот што ви овозможува да ги следите „клучните индикатори за перформанси“, вклучувајќи го и статусот (тековната вредност одговара на одреден број). и тренд (вредности со текот на времето). Кога ќе се прикажат, серверот може да испрати соодветни икони, слични на новата икона на Excel, да се редат над или под нивоата на статус (на пример, за икона за стоп), како и да врти вредност нагоре или надолу (на пример, икона со стрелка за насочување).

Форматирање на серверотАдминистраторите на Cube можат да креираат мерки и пресметани членови користејќи правила за форматирање на боја, форматирање фонтови и условно форматирање што може да се доделат како стандардно деловно правило на претпријатието. На пример, форматот на серверот за приход може да биде формат на валутен број, бојата на ќелијата е зелена ако вредноста е поголема или еднаква на 30.000 и црвена ако вредноста е помала од 30.000, а стилот на фонтот е задебелен ако вредноста е помала или еднаква на 30.000 и ако вредноста е позитивна - обична. поголема или еднаква на 30.000 Најдете повеќе информации.

Јазик за канцелариски интерфејсАдминистраторот на коцката може да дефинира преводи за податоци и грешки на серверот за корисници кои мора да ги гледаат информациите на PivotTable на друг јазик. Оваа функција е дефинирана како својство за поврзување на датотеки, а локацијата и земјата на компјутерот на корисникот мора да одговараат на јазикот на интерфејсот.

Софтверски компоненти потребни за пристап до изворите на податоци на OLAP

OLAP провајдерЗа да ги конфигурирате изворите на податоци OLAP за Excel, потребен ви е еден од следните OLAP провајдери.

Мајкрософт OLAP провајдер Excel вклучува двигател за извор на податоци и клиентски софтвер за пристап до бази на податоци создадени со Microsoft SQL Server olap услуги верзија 7.0, Microsoft SQL Server olap верзија 2000 (8.0) и Microsoft SQL Server Analysis сервиси верзија 2005 (9 ,0).

Даватели на OLAP од трета странаДруги производи на OLAP бараат да се инсталираат дополнителни драјвери и клиентски софтвер. За да се користат можностите на Excel за работа со OLAP податоци, производот од трета страна мора да одговара на стандардот OLE-DB за OLAP и да биде компатибилен со Microsoft Office. За информации за инсталирање и користење на OLAP провајдер од трета страна, видете системски администраторили вашиот продавач на производи OLAP.

Серверски бази на податоци и датотеки со коцкиКлиентскиот софтвер Excel OLAP поддржува поврзувања со два типа OLAP бази на податоци. Ако базата на податоци на серверот OLAP е онлајн, можете да ги вратите изворните податоци директно од неа. Ако имате самостојна датотека со коцка која содржи податоци од OLAP или датотека со дефиниција на коцки, можете да се поврзете со таа датотека и да добивате изворни податоци од неа.

Извори на податоциИзворот на податоци обезбедува пристап до сите податоци во OLAP база на податоци или офлајн датотека со коцки. Откако ќе креирате извор на податоци OLAP, можете да ги базирате извештаите на него и да ги вратите податоците од OLAP во Excel како извештај за PivotTable или извештај за PivotChart или во функција на работен лист конвертирана од извештај за PivotTable.

Microsoft QueryСо помош на Query, можете да повратите податоци од надворешна база на податоци, како што е Microsoft SQL или Microsoft Access. Не треба да користите барање за враќање на податоци од OLAP главна табела што е поврзана со датотека со коцки. Дополнителни информации .

Разлики во карактеристиките на изворните податоци OLAP и не-OLAP

Ако работите со извештаи од PivotTable и Pivot Charts од изворни податоци на OLAP и други типови на изворни податоци, ќе видите некои разлики во карактеристиките.

Извлекување податоциСерверот OLAP враќа нови податоци во Excel секогаш кога се менува распоредот на извештајот. Со други видови на надворешни извори на податоци, ги барате сите изворни податоци одеднаш или можете да наведете параметри за барање само кога се прикажуваат различни елементи на полето за филтер за извештај. Дополнително, имате неколку други опции за ажурирање на вашиот извештај.

Во извештаите засновани на изворните податоци на OLAP, опциите за полето за филтер за извештаи не се достапни, барањето за заднина не е достапно и опцијата за оптимизација на меморијата не е достапна.

Забелешка:Опцијата за оптимизација на меморијата исто така не е достапна за OLEDB извори на податоци и извештаи за PivotTable врз основа на опсег на ќелии.

Типови на полињаИзворни податоци на OLAP. полињата за димензии може да се користат само како редови (редови), колони (категорија) или полиња за страници. Мерните полиња може да се користат само како полиња за вредности. За други типови на изворни податоци, сите полиња може да се користат во кој било дел од извештајот.

Пристап до детални податоциЗа изворните податоци на OLAP, серверот ги одредува достапните нивоа на детали и ги пресметува збирните вредности, така што деталните записи што ги сочинуваат збирните вредности може да не се достапни. Сепак, серверот може да обезбеди полиња за својства што можете да ги прикажете. Другите типови на изворни податоци немаат полиња за својства, но можете да прикажете основни информации за вредностите на полињата за податоци и елементите, а исто така и елементите без податоци.

Полињата за филтер за извештај од OLAP можеби немаат Ситеелементи, и тимот Прикажи ги страниците за филтер за извештаине е достапно.

Почетен редослед на сортирањеЗа изворните податоци на OLAP, елементите прво се прикажуваат по редоследот по кој се враќаат од серверот OLAP. Можете да ги сортирате или рачно да ги пренаредите ставките. За други типови на изворни податоци, елементите на новиот извештај прво се подредуваат по име на елементот во растечки редослед.

НимиСерверите OLAP обезбедуваат збирни вредности директно до извештајот, така што не можете да ги менувате функциите за резиме за полињата со вредности. За други типови на изворни податоци, можете да ја промените функцијата за собирање за поле за вредност и да користите повеќе функции за резиме за истото поле за вредност. Не можете да креирате пресметани полиња и пресметани членови во извештаите со изворни податоци од OLAP.

ПодзбиркиВо извештаите со изворни податоци од OLAP, не можете да ја менувате функцијата за резиме за подзбирови. Со други типови на изворни податоци, можете да ги промените вкупните функции за подзбирки и да прикажувате или сокриете подзбирки за сите полиња на редови и колони.

За изворните податоци на OLAP, можете да вклучите или исклучите скриени членови при пресметување на потвкупите и големите збирови. За други типови на изворни податоци, можете да вклучите скриени елементи од полињата за филтер за извештаи во подзбирови, но скриените елементи во другите полиња стандардно ќе бидат исклучени.