多维数据告警分析（实时多维分析）

本文目录一览：

• 1、大数据分析领域有哪些分析模型

• 2、多维分析

• 3、如何通过EXCEL分析汇总一组多维数据

• 4、多维数据集包括哪四种操作

• 5、什么叫做多维数据分析?

大数据分析领域有哪些分析模型

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。

1. 降维

在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。

数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类：一类是基于特征选择的降维，一类是是基于维度转换的降维。

2. 回归

回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归（只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示），可以表示为Y=β0+β1x+ε，其中Y为因变量，x为自变量，β1为影响系数，β0为截距，ε为随机误差。

回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型；按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。

3. 聚类

聚类是数据挖掘和计算中的基本任务，聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别，并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”，因此大量的数据集中必然存在相似的数据点，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现每个数据集（分类）的特征。

4. 分类

分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则，以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。

5. 关联

关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则，它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法，另外，它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售，即买了尿布的用户还会一起买啤酒。

6. 时间序列

时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性，所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。

7. 异常检测

大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。

数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。

8. 协同过滤

协同过滤（Collaborative Filtering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。

9. 主题模型

主题模型（Topic Model），是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中，主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题，是文字（文章、话语、句子）所表达的中心思想或核心概念。

10. 路径、漏斗、归因模型

路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法，但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用，原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通，使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。

多维分析

你好：

机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP，联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。

联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。它并不将异常信息标记出来，是一种知识证实的方法。

如何通过EXCEL分析汇总一组多维数据

在 Service Manager 控制台 中，单击“数据仓库”，展开“数据仓库”节点，然后单击“多维数据集”。

在“多维数据集”窗格中，选择多维数据集名称，然后在“任务”之下，单击“在 Excel 中分析多维数据集”。 例如，选择“SystemCenterWorkItemsCube”并对其进行分析。

当在 Excel 中打开工作表时，可以从数据透视表字段列表拖放字段，并创建切片器和图表。

例如，想要查看当前打开的事件总数，请展开“IncidentDimGroup”，然后选择“已打开事件”。

你可以添加其他字段用以生成更复杂的分析。 例如，你可以通过选择“DisplayName”字段

多维数据集包括哪四种操作

切片、切块、聚合、钻取。多维数据分析是指按照多个维度（即多个角度）对数据进行观察和分析，多维的分析操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片、切块、聚合、钻取等四种分析操作，以求剖析数据，使用户能够从多种维度、多个侧面、多种数据综合度查看数据，从而深入地了解包含在数据中的信息和规律。

什么叫做多维数据分析?

多维数据分析也是一本书，主要针对高等学校信息管理与信息系统专业和计算机专业的数据仓库课程的实验教学而编写。全书以数据仓库和OLAP（联机分析处理）理论为基础，以SQLServer2000AnalysisServices为实验工具，以一个人寿保险公司的数据仓库系统为背景，通过一个完整的案例，系统全面地介绍了数据仓库系统的分析、设计、实施、管理与维护的过程。

多维分析报表结合商业智能的核心技术——OLAP，可以帮助用户进行多角度、灵活动态的分析。多维分析报表由“维”（影响因素）和 “指标”（衡量因素）组成，能够真正为用户所理解、并真实的反映企业特性信息。