Lucrări practice în informatică Dna. Excela. Finanțe în Excel Sintaxa funcției cubevalue().

1 sarcină (generală) (2 puncte).

Folosind o foaie de calcul, procesați datele folosind funcții statistice.
1. Se oferă informații despre elevii clasei (10 persoane), inclusiv notele pentru o lună la matematică. Numărați numărul de cinci, patru, doi și trei, găsiți scorul mediu al fiecărui elev și scorul mediu al întregului grup. Creați o diagramă care ilustrează procentul de note dintr-un grup.

2.1 sarcină (2 puncte).

Patru prieteni călătoresc cu trei moduri de transport: tren, avion și navă. Nikolai a navigat 150 km cu barca, a călătorit 140 km cu trenul și a zburat 1100 km cu avionul. Vasily a navigat 200 km cu barca, 220 km cu trenul și 1160 km cu avionul. Anatoly a zburat 1200 km cu avionul, 110 km cu trenul și 125 km cu barca. Maria a parcurs 130 km cu trenul, a zburat 1500 km cu avionul și a navigat 160 km cu barca.
Creați o foaie de calcul pe baza datelor de mai sus.

Adăugați o coloană la tabel care va afișa numărul total de kilometri pe care i-a parcurs fiecare dintre băieți.

Calculați numărul total de kilometri pe care i-au parcurs copiii cu trenul, au zburat cu avionul și au navigat cu barca (pe fiecare tip de transport separat).

Calculați numărul total de kilometri ai tuturor prietenilor.

Stabiliți numărul maxim și minim de kilometri parcurși de prieteni folosind toate tipurile de transport.

Determinați numărul mediu de kilometri pentru toate tipurile de transport.

2.2 sarcină (2 puncte).

Creați un tabel „Lacurile Europei” folosind următoarele date privind suprafața (km pătrați) și cea mai mare adâncime (m): Ladoga 17.700 și 225; Onega 9510 și 110; Marea Caspică 371.000 și 995; Wenern 5550 și 100; Chudskoye cu Pskovsky 3560 și 14; Balaton 591 și 11; Geneva 581 și 310; Wettern 1900 și 119; Constanța 538 și 252; Mälaren 1140 și 64. Determinați cel mai mare și cel mai mic lac din zonă, cel mai adânc și cel mai puțin adânc.

2.3 sarcină (2 puncte).

Creați un tabel „Râurile Europei” folosind următoarea lungime (km) și suprafața bazinului (mii km pătrați): Volga 3688 și 1350; Dunărea 2850 și 817; Rinul 1330 și 224; Elba 1150 și 148; Vistula 1090 și 198; Loara 1020 și 120; Ural 2530 și 220; Don 1870 și 422; Sena 780 și 79; Tamisa 340 și 15. Determinați cel mai lung și cel mai scurt râu, calculați suprafața totală a bazinelor hidrografice, lungimea medie a râurilor din partea europeană a Rusiei.

Sarcina 3 (2 puncte).

Banca înregistrează oportunitatea plăților împrumuturilor acordate mai multor organizații. Sunt cunoscute suma împrumutului și suma deja plătită de organizație. Pentru debitori se stabilesc penalități: dacă societatea a rambursat împrumutul cu mai mult de 70 la sută, amenda va fi de 10 la sută din valoarea datoriei, în caz contrar amenda va fi de 15 la sută. Calculați amenda pentru fiecare organizație, amenda medie, suma totală de bani pe care banca urmează să o primească suplimentar. Determinați amenda medie a organizațiilor bugetare.

Găsiți material pentru orice lecție,

Lucrul cu cubul OLAP în MS Excel

1. Obțineți permisiunea de a accesa cubul OLAP SQL Server Analysis Services (SSAS).
2. MS Excel 2016 / 2013 / 2010 trebuie să fie instalat pe computer (MS Excel 2007 este, de asemenea, posibil, dar nu este convenabil să lucrezi, iar funcționalitatea MS Excel 2003 este foarte slabă)
3. Deschideți MS Excel și rulați expertul pentru configurarea unei conexiuni la serviciul analitic:

3.1 Specificați numele sau adresa IP a serverului OLAP curent (uneori trebuie să specificați numărul portului deschis, de exemplu, 192.25.25.102:80); se utilizează autentificarea domeniului:

3.2 Selectați o bază de date multidimensională și un cub analitic (dacă aveți drepturi de acces la cub):

3.3 Setările pentru conectarea la serviciul analitic vor fi salvate într-un fișier .odc pe computer:

3.4 Selectați tipul de raport (tabel pivot/grafic) și indicați locația pentru plasarea acestuia:

Dacă o conexiune a fost deja creată într-un registru de lucru Excel, o puteți utiliza din nou: meniul principal „Date” -> „Conexiuni existente” -> selectați o conexiune în acest registru de lucru -> inserați un tabel pivot în celula specificată.

4. După conectarea cu succes la cub, puteți începe analiza interactivă a datelor:

Când începeți analiza interactivă a datelor, trebuie să determinați ce câmpuri vor participa la formarea rândurilor, coloanelor și filtrelor (paginilor) din tabelul pivot. În general, un tabel pivot este tridimensional și putem considera că a treia dimensiune este perpendiculară pe ecran și vedem secțiuni paralele cu planul ecranului și determinate de ce „pagină” este selectată pentru afișare. Filtrarea se poate face prin tragerea atributelor dimensiunii corespunzătoare în zona de filtrare a raportului. Filtrarea limitează spațiul cubului, reducând încărcarea pe serverul OLAP, deci Este de preferat să instalați mai întâi filtrele necesare. Apoi plasați atribute de dimensiune în rândurile, coloanele și măsurile din zona de date PivotTable.

De fiecare dată când tabelul pivot se modifică, o instrucțiune MDX este trimisă automat către serverul OLAP, iar atunci când este executată, datele sunt returnate. Cu cât volumul datelor prelucrate și al indicatorilor calculați este mai mare și mai complex, cu atât timpul de executare a cererii este mai lung. Puteți anula executarea unei cereri apăsând tasta Evadare. Ultimele operații efectuate pot fi anulate (Ctrl+Z) sau revenite (Ctrl+Y).

De obicei, pentru cele mai utilizate combinații de atribute de dimensiune, cubul stochează date agregate precalculate, astfel încât timpul de răspuns al unor astfel de interogări este de câteva secunde. Cu toate acestea, este imposibil să se calculeze fiecare combinație posibilă de agregare, deoarece aceasta poate necesita mult timp și spațiu de stocare. Executarea de interogări masive împotriva datelor granulare poate necesita resurse semnificative de procesare a serverului și poate dura mult timp pentru a finaliza. După citirea datelor de pe unitățile de disc, serverul le plasează în memoria cache-ului RAM, ceea ce permite ca astfel de solicitări ulterioare să fie finalizate instantaneu, deoarece datele vor fi preluate din cache.

În cazul în care considerați că solicitarea dvs. va fi utilizată frecvent și timpul de execuție a acesteia este nesatisfăcător, puteți contacta serviciul de asistență pentru dezvoltare analitică pentru a optimiza executarea cererii.

Odată ce ierarhia este plasată în zona de rânduri/coloane, este posibil să ascundeți nivelurile individuale:

La atributele cheie(mai rar - pentru atributele mai înalte în ierarhie) dimensiunile pot avea proprietăți - caracteristici descriptive care pot fi afișate atât în ​​sfaturi cu instrumente, cât și ca câmpuri:

Dacă trebuie să afișați mai multe proprietăți de câmp simultan, puteți utiliza lista de dialog corespunzătoare:

Seturi definite de utilizator

Excel 2010 a introdus capacitatea de a crea interactiv propriile seturi (definite de utilizator) de membri ai dimensiunii:

Spre deosebire de seturile create și stocate central pe partea cubului, seturile personalizate sunt salvate local în registrul de lucru Excel și pot fi utilizate ulterior:

Utilizatorii avansați pot crea seturi folosind constructe MDX:

Setarea proprietăților tabelului pivot

Folosind elementul „Opțiuni tabel pivot...” din meniul contextual (clic dreapta în tabelul pivot), puteți configura tabelul pivot, de exemplu:
- Fila „Ieșire”, opțiunea „Aspect tabel pivot clasic” - tabelul pivot devine interactiv, puteți trage câmpuri (Drag&Drop);
- Fila „Ieșire”, opțiunea „Afișare elemente fără date în rânduri” - tabelul pivot va afișa rânduri goale care nu conțin o singură valoare de indicator pentru elementele de dimensiune corespunzătoare;
- Fila „Layout and Format”, opțiunea „Păstrați formatarea celulei la actualizare” - în tabelul pivot puteți suprascrie și salva formatul celulei la actualizarea datelor;

Creați diagrame pivot

Pentru un tabel pivot OLAP existent, puteți crea o diagramă pivot - plăcintă, bară, histogramă, grafic, scatter și alte tipuri de diagrame:

În acest caz, diagrama pivot va fi sincronizată cu tabelul pivot - dacă compoziția indicatorilor, filtrelor sau dimensiunilor din tabelul pivot se modifică, tabelul pivot este și el actualizat.

Crearea tablourilor de bord

Selectați tabelul pivot original, copiați-l în clipboard (Ctrl+C) și lipiți o copie a acestuia (Ctrl+V), în care schimbăm compoziția indicatorilor:

Pentru a gestiona simultan mai multe tabele pivot, vom introduce un slicer (o nouă funcționalitate disponibilă începând cu MS Excel 2010). Să conectăm Slicer-ul nostru la tabelele pivot - faceți clic dreapta în secțiune și selectați „Conexiuni la un tabel pivot...” în meniul contextual. Trebuie remarcat faptul că pot exista mai multe panouri de tăiere care pot servi simultan tabele pivot pe diferite foi, permițându-vă să creați un tablou de bord coordonat.

Panourile Slicer pot fi personalizate: trebuie să selectați panoul, apoi să vedeți elementele „Dimensiune și proprietăți...”, „Setări pentru feliere”, „Atribuiți macro” în meniul contextual activat făcând clic dreapta pe mouse sau pe „Opțiuni”. " element din meniul principal. Astfel, este posibil să setați numărul de coloane pentru elementele slice (butoane), dimensiunile butoanelor slice și panoului, definiți schema de culori și stilul de design pentru slice din setul existent (sau creați propriul stil), definiți-vă propriul titlu de panou, atribuiți o macrocomandă de program prin care puteți extinde funcționalitatea panoului.

Executarea unei interogări MDX din Excel

1. În primul rând, trebuie să efectuați operația DRILLTHROUGH pe un indicator, de exemplu. coborâți la datele detaliate (datele detaliate sunt afișate pe o foaie separată) și deschideți lista de conexiuni;
2. Deschideți proprietățile conexiunii, accesați fila „Definiție”;
3. Selectați tipul de comandă implicit și plasați o comandă pregătită în prealabil în câmpul de text al comenzii MDX cerere;
4. Când faceți clic pe butonul, după verificarea corectitudinii sintaxei cererii și a disponibilității drepturilor de acces corespunzătoare, cererea va fi executată pe server, iar rezultatul va fi prezentat în foaia curentă sub forma unui tabel plat obișnuit.
   Puteți vizualiza textul interogării MDX generată de Excel instalând un add-on gratuit, care oferă și alte funcționalități suplimentare.

Traducerea în alte limbi

Cubul analitic acceptă localizarea în rusă și engleză (dacă este necesar, este posibilă localizarea în alte limbi). Traducerile se aplică numelor dimensiunilor, ierarhiilor, atributelor, folderelor, măsurilor, precum și elementelor ierarhiilor individuale, dacă sunt disponibile traduceri pentru acestea pe partea sistemelor contabile/depozitului de date. Pentru a schimba limba, trebuie să deschideți proprietățile conexiunii și să adăugați următoarea opțiune în linia de conectare:
Proprietăți extinse="Locale=1033"
unde 1033 este localizarea în engleză
1049 - localizare în rusă

Extensii suplimentare Excel pentru Microsoft OLAP

Capacitatea de a lucra cu cuburi Microsoft OLAP va crește dacă utilizați extensii suplimentare, de exemplu, extensii OLAP PivotTable, datorită cărora puteți utiliza o căutare rapidă după dimensiune:

Problemele de analiză, OLAP și depozitele de date prezintă un interes din ce în ce mai mare pentru specialiștii IT ruși. Până în prezent, multe materiale bune pe această temă, inclusiv cele introductive, au fost publicate în presa noastră informatică și pe internet. Vă aducem în atenție un articol în care încercăm în mod deliberat să explicăm OLAP „dintr-o privire”, folosind un exemplu concret. Practica arată că o astfel de explicație este necesară pentru unii specialiști IT și mai ales pentru utilizatorii finali.

Deci, OLAP *1, la o primă aproximare, „dintr-o privire”, poate fi definit ca o modalitate specială de analiză a datelor și obținere de rapoarte. Esența acestuia este de a oferi utilizatorului un tabel multidimensional care rezumă automat datele în diverse secțiuni și permite gestionarea interactivă a calculelor și formularului de raport. Acest articol va vorbi despre tehnologia și operațiunile de bază ale OLAP folosind exemplul de analiză a facturilor unei întreprinderi angajate în comerțul cu ridicata al produselor alimentare.

*1. OLAP - Procesare analitică on-line, analiza datelor operaționale.

Sistemul OLAP din cea mai simplă și mai ieftină clasă va fi considerat un instrument - client OLAP *1. De exemplu, am selectat cel mai simplu produs dintre clienții OLAP - „Contour Standard” de la Intersoft Lab. (Pentru claritate, mai târziu în articol, termenii OLAP acceptați în general vor fi indicați cu caractere aldine și însoțiți de echivalentele lor în limba engleză.)

*1. Mai multe detalii despre clasificarea sistemelor OLAP sunt descrise în articolul „OLAP, fabricat în Rusia” din PC Week/RE, nr. 3/2001.

Deci, să începem cu sistemul. Mai întâi trebuie să descrii sursa de date - calea către tabel și câmpurile sale. Aceasta este sarcina utilizatorului care cunoaște implementarea fizică a bazei de date. Pentru utilizatorii finali, acesta traduce numele tabelului și câmpurile acestuia în termeni de domeniu. În spatele „sursei de date” se află un tabel local, un tabel sau o vizualizare de server SQL sau o procedură stocată.

Cel mai probabil, într-o anumită bază de date, facturile sunt stocate nu într-unul, ci în mai multe tabele. În plus, este posibil ca unele câmpuri sau înregistrări să nu fie utilizate pentru analiză. Prin urmare, este creată apoi o Selecție (set de rezultate sau interogare), în care sunt configurate: algoritmul de combinare a tabelelor după câmpuri cheie, condiții de filtrare și setul de câmpuri returnate. Să numim selecția noastră „Facturi” și să plasăm în ea toate câmpurile sursei de date „Facturi”. Astfel, specialistul IT, prin crearea unui strat semantic, ascunde de utilizatorul final implementarea fizică a bazei de date.

Apoi raportul OLAP este configurat. Acest lucru poate fi făcut de un expert în domeniu. În primul rând, câmpurile unui eșantion de date plat sunt împărțite în două grupuri - fapte (fapte sau măsuri) și dimensiuni (dimensiuni). Faptele sunt numere, iar măsurătorile sunt „secțiuni” în care faptele vor fi rezumate. În exemplul nostru, dimensiunile vor fi: „Regiune”, „Oraș”, „Client”, „Produs”, „Data” și va exista un singur fapt - câmpul „Suma” al facturii. De fapt, trebuie să selectați unul sau mai mulți algoritmi de agregare. OLAP este capabil nu numai să sintetizeze rezultatele, ci și să efectueze calcule mai complexe, inclusiv analize statistice. Selectarea mai multor algoritmi de agregare va crea fapte virtuale, calculate. În exemplu, este selectat un algoritm de agregare - „Suma”.

O proprietate specială a sistemelor OLAP este generarea de măsurători și date pentru perioade de timp mai vechi de la o dată și calcularea automată a totalurilor pentru aceste perioade. Să selectăm perioadele „An”, „Trimestru” și „Lună”, în timp ce datele pentru fiecare zi nu vor fi în raport, dar vor apărea parametrii generați „Anul”, „Trimerul” și „Luna”. Să denumim raportul „Analiza vânzărilor” și să-l salvăm. Lucrările de creare a interfeței pentru aplicația analitică sunt finalizate.

Acum, când rulează această interfață zilnic sau lunar, utilizatorul va vedea un tabel și un grafic care rezumă facturile după articol, client și perioadă.

Pentru ca manipularea datelor să fie intuitivă, instrumentele de gestionare a unui tabel dinamic sunt elementele tabelului în sine - coloanele și rândurile acestuia. Utilizatorul le poate muta, șterge, filtra și poate efectua alte operațiuni OLAP. În acest caz, tabelul calculează automat noile totale intermediare și finale.

De exemplu, trăgând (operațiune de mutare) coloana „Produs” pe primul loc, vom primi un raport de comparație - „Comparație a volumelor vânzărilor de produse pentru anul”. Pentru a agrega datele pentru un an, trebuie doar să trageți coloanele „Trimestru” și „Lună” în partea de sus a tabelului - „zona de dimensiuni inactive”. Dimensiunile „Sfert” și „Lună” transferate în această zonă vor fi închise (operațiune „dimensiune închidere”), adică excluse din raport; în acest caz, faptele sunt rezumate pentru anul. În ciuda faptului că dimensiunile sunt închise, puteți seta anumiți ani, trimestre și luni pentru ca acestea să filtreze datele (operațiune de „filtru”).

Pentru o mai mare claritate, să schimbăm tipul de grafic care ilustrează tabelul OLAP și locația acestuia pe ecran.

Săpătura mai adânc în date (operațiune „drill down”) ne permite să obținem informații mai detaliate despre vânzările produsului care ne interesează. Făcând clic pe semnul „+” de lângă produsul „Cafea”, vom vedea volumele vânzărilor sale pe regiune. După ce am extins regiunea „Ural”, vom obține volume de vânzări pe orașe din regiunea Ural, analizând datele pentru „Ekaterinburg”, vom putea vedea date despre cumpărătorii angro ai acestui oraș.

De asemenea, puteți utiliza dimensiunile deschise pentru a seta filtre. Pentru a compara dinamica vânzărilor de bomboane la Moscova și Ekaterinburg, vom instala filtre pe dimensiunile „Produs” și „Oraș”.

Să închidem măsurătorile inutile și să selectăm tipul de grafic „Linie”. Folosind graficul rezultat, puteți urmări dinamica vânzărilor, puteți evalua fluctuațiile sezoniere și relația dintre scăderile și creșterile vânzărilor de produse în diferite orașe.

Astfel, suntem convinși că tehnologia OLAP permite utilizatorului să emită zeci de tipuri diferite de rapoarte dintr-o singură interfață, gestionând un tabel OLAP dinamic cu ajutorul mouse-ului. Sarcina unui programator care cunoaște un astfel de instrument nu este codificarea de rutină a formularelor de raportare, ci configurarea unui client OLAP pentru baze de date. În același timp, metodele de gestionare a raportului sunt intuitive pentru utilizatorul final.

Într-adevăr, OLAP este o continuare naturală și o dezvoltare a ideii de foi de calcul. În esență, interfața vizuală OLAP este și o foaie de calcul, dar echipată cu un motor de calcul puternic și un standard special pentru prezentarea și gestionarea datelor. Mai mult, unii clienți OLAP sunt implementați ca un add-in la MS Excel. Prin urmare, armata a milioane de muncitori care au încredere în utilizarea foilor de calcul stăpânește foarte repede instrumentele OLAP. Pentru ei, aceasta este o „revoluție de catifea” care oferă noi oportunități, dar nu implică nevoia de a reînvăța.

Dacă cititorul, după ce a citit acest articol, nu și-a pierdut interesul pentru OLAP, se poate referi la materialele menționate la început. Colecțiile de astfel de materiale sunt postate pe o serie de site-uri de internet, inclusiv site-ul de laborator Intersoft - www.iso.ru. Din acesta puteți descărca și o versiune demo a sistemului „Contour Standard” cu exemplul descris în articol.

Procesarea analitică online (OLAP) este o tehnologie care este utilizată pentru a organiza baze de date mari de afaceri și pentru a sprijini business intelligence. Bazele de date OLAP sunt împărțite în unul sau mai multe cuburi, iar fiecare cub este organizat de administratorul cubului pentru a se potrivi cu modul în care datele sunt preluate și analizate pentru a facilita crearea și utilizarea rapoartelor PivotTable și a rapoartelor PivotChart de care veți avea nevoie.

În acest articol

Ce este analiza de afaceri?

Un analist de afaceri dorește adesea să obțină o imagine mai amplă a afacerii pentru a vedea tendințele mai ample bazate pe date agregate, precum și pentru a vedea tendințele defalcate în orice număr de variabile. Business Intelligence este procesul de extragere a datelor dintr-o bază de date OLAP și de analizare a acestor date pentru a produce informații care pot fi utilizate pentru a lua decizii de afaceri informate și pentru a lua măsuri. De exemplu, folosind OLAP și analiza de afaceri, puteți răspunde la următoarele întrebări despre datele de afaceri.

Cum se compară vânzările totale ale tuturor produselor în 2007 cu vânzările din 2006?

Cum se compară acest lucru cu data și ora după perioada de beneficii din ultimii cinci ani?

Câți bani au cheltuit clienții pe 35 in anul trecutși cum s-a schimbat acest comportament în timp?

Câte produse au fost vândute în două țări/regiuni specifice luna aceasta, față de aceeași lună a anului trecut?

Pentru fiecare grupă de vârstă a clienților, care este defalcarea profitabilității (atât procentul marjei, cât și totalul) pe categorii de produse?

Căutați vânzători de top și de jos, distribuitori, furnizori, clienți, parteneri și clienți.

Ce este procesarea analitică online (OLAP)?

Bazele de date OLAP (Online Analytical Processing) simplifică interogările de business intelligence. OLAP este o tehnologie de baze de date optimizată pentru interogări și rapoarte, mai degrabă decât pentru procesarea tranzacțiilor. Sursa de date pentru OLAP este bazele de date de procesare a tranzacțiilor online (OLTP), care sunt de obicei stocate în depozite de date. Datele OLAP sunt extrase din aceste date istorice și combinate în structuri care permit analize complexe. Datele OLAP sunt, de asemenea, organizate ierarhic și stocate mai degrabă în cuburi decât în ​​tabele. Este o tehnologie complexă care utilizează structuri multidimensionale pentru a oferi acces rapid la date pentru analiză. În această organizație, un raport PivotTable sau un raport PivotChart poate afișa cu ușurință date rezumative la nivel înalt, cum ar fi totalul vânzărilor pentru o întreagă țară sau regiune și, de asemenea, poate afișa informații despre site-urile unde vânzările sunt deosebit de puternice sau slabe.

Bazele de date OLAP sunt concepute pentru a accelera încărcarea datelor. Deoarece serverul OLAP, mai degrabă decât Microsoft Office Excel, calculează valorile agregate, trebuie să trimiteți mai puține date la Excel atunci când creați sau editați un raport. Această abordare vă permite să lucrați cu mai multe date brute decât dacă datele ar fi organizate într-o bază de date tradițională, unde Excel preia toate înregistrările individuale și calculează valorile agregate.

Bazele de date OLAP conțin două tipuri principale de date: măsuri, care sunt date numerice, cantități și medii care sunt utilizate pentru a lua decizii de afaceri informate și dimensiuni, care sunt categorii utilizate pentru a organiza acele măsuri. Bazele de date OLAP vă ajută să organizați datele prin mai multe niveluri de detaliu, folosind aceleași categorii pe care le cunoașteți pentru a analiza datele.

Următoarele secțiuni descriu fiecare componentă în detaliu mai jos.

Cub O structură de date care grupează măsurile în niveluri și ierarhii ale fiecărei dimensiuni pe care doriți să o analizați. Cuburile combină mai multe dimensiuni, cum ar fi timpul, geografia și liniile de produse, cu date rezumative, cum ar fi vânzările și inventarul. Cuburile nu sunt „Cuburi” în sensul strict matematic, deoarece nu au neapărat aceleași laturi. Cu toate acestea, ele reprezintă o metaforă potrivită pentru un concept complex.

Măsurătorile Un set de valori dintr-un cub care se bazează pe o coloană din tabelul de fapte al cubului și care este de obicei o valoare numerică. Măsurile sunt valorile centrale dintr-un cub care sunt preprocesate, procesate și analizate. Cele mai comune exemple sunt vânzările, veniturile, veniturile și cheltuielile.

Membru Un element dintr-o ierarhie care reprezintă una sau mai multe apariții de date. Un element poate fi fie unic, fie neunic. De exemplu, 2007 și 2008 reprezintă membri unici la nivelul anului unei dimensiuni de timp, în timp ce ianuarie reprezintă membri neunici la nivel de lună, deoarece există mai mult de un ianuarie într-o dimensiune de timp, deoarece conține date pentru mai mult de un an.

Element calculat Un membru de dimensiune a cărui valoare este calculată în timpul executării utilizând o expresie. Valorile membrilor calculati pot fi derivate din valorile altor membri. De exemplu, un element calculat, profitul, poate fi determinat scăzând valoarea elementului, plus costurile, din valoarea elementului, vânzări.

măsurare Un set de una sau mai multe ierarhii ordonate de niveluri Cube pe care utilizatorul le înțelege și le folosește ca bază pentru analiza datelor. De exemplu, o dimensiune geografică poate include niveluri de țară/regiune, stat/regiune și oraș. În plus, o dimensiune de timp poate include o ierarhie cu niveluri de an, trimestru, lună și zi. Într-un raport PivotTable sau un raport PivotChart, fiecare ierarhie devine un set de câmpuri pe care le puteți extinde și restrânge pentru a le afișa mai jos sau mai sus niveluri înalte.

Ierarhie O structură arborescentă logică care aranjează membrii unei dimensiuni astfel încât fiecare membru să aibă un membru părinte și zero sau mai mulți copii. Un copil este membru al unui grup anterior din ierarhie care este direct legat de membrul curent. De exemplu, într-o ierarhie de timp care conține nivelurile trimestrul, luna și ziua, ianuarie este un copil al lui Qtr1. Elementul părinte este membru al mai multor nivel scăzutîn ierarhie, direct legată de membrul curent. Valoarea părinte este de obicei consolidarea valorilor tuturor elementelor copil. De exemplu, într-o ierarhie temporală care conține nivelurile trimestrul, luna și ziua, Qtr1 este părintele lunii ianuarie.

NivelÎntr-o ierarhie, datele pot fi organizate în niveluri mai mici și mai mari de granularitate, cum ar fi ani, trimestre, luni și niveluri de zi într-o ierarhie de timp.

Funcții OLAP în Excel

Preluarea datelor OLAP Vă puteți conecta la sursele de date OLAP în același mod în care vă conectați la alte surse de date externe. Puteți lucra cu baze de date create folosind servicii Microsoft SQL Server OLAP versiunea 7.0, servicii Microsoft SQL Server Analysis Services versiunea 2000 și Microsoft SQL Server Analysis Services versiunea 2005, server produse Microsoft OLAP Excel poate funcționa și cu produse OLAP terțe care sunt compatibile cu OLE-DB pentru OLAP.

Datele OLAP pot fi afișate numai ca raport PivotTable sau raport PivotChart sau într-o funcție de foaie de lucru convertită dintr-un raport PivotTable, dar nu ca un interval de date extern. Puteți salva rapoarte tabele pivot OLAP și diagrame pivot în șabloanele de raport și creați fișiere de conexiune la Date de birou(ODC) pentru a se conecta la bazele de date OLAP pentru interogări OLAP. Când deschideți un fișier ODC în Excel, vedeți un raport PivotTable gol, gata de plasat.

Crearea de fișiere cub pentru utilizare offline Puteți crea un fișier cub autonom (.cub) cu un subset de date din baza de date a serverului OLAP. Fișierele cub offline sunt folosite pentru a lucra cu date OLAP atunci când nu sunteți conectat la o rețea. Cu un cub, puteți lucra cu mai multe date dintr-un raport PivotTable sau un raport PivotChart decât ați face altfel și să obțineți datele mai rapid. Puteți crea fișiere cub numai dacă utilizați un furnizor OLAP, cum ar fi Microsoft SQL Analysis Services versiunea 2005, care acceptă această caracteristică.

Acțiuni de server O acțiune de server este o caracteristică opțională pe care administratorul cub OLAP poate fi definit pe un server care folosește un element cub sau o măsură ca parametru într-o interogare pentru a prelua informații dintr-un cub sau pentru a lansa o altă aplicație, cum ar fi un browser. Excel acceptă adrese URL, rapoarte, seturi de rânduri, detaliere și detaliere pe partea de server, dar nu acceptă propriul set de date și declarații native.

KPI Un indicator cheie de performanță este o măsură specială calculată, definită pe server, care vă permite să urmăriți „indicatorii cheie de performanță”, inclusiv starea (valoarea curentă corespunde cu număr specific). și tendință (valori în timp). Când sunt afișate, serverul poate trimite pictograme corespunzătoare, similare cu noua pictogramă Excel, pentru a se alinia deasupra sau sub nivelurile de stare (de exemplu, pentru o pictogramă de oprire), precum și să rotească o valoare în sus sau în jos (de exemplu, o pictogramă săgeată direcțională).

Formatare pe server Administratorii cubului pot crea măsuri și membri calculați folosind formatarea culorilor, formatarea fontului și regulile de formatare condiționată care pot fi atribuite ca regulă de afaceri standard pentru întreprindere. De exemplu, formatul de server pentru venituri poate fi un format de număr de monedă, culoarea celulei este verde dacă valoarea este mai mare sau egală cu 30.000 și roșu dacă valoarea este mai mică de 30.000, iar stilul fontului este aldine dacă valoarea este mai mica sau egala cu 30.000 si daca valoarea este pozitiva – obisnuita. mai mare sau egal cu 30 000. Pentru mai multe informații, consultați .

Limba interfeței Office Administratorul cubului poate defini traduceri pentru date și erori de pe server pentru utilizatorii care trebuie să vadă informațiile din PivotTable într-o altă limbă. Această funcție este definită ca o proprietate de conexiune la fișier, iar localitatea și țara computerului utilizatorului trebuie să se potrivească cu limba interfeței.

Componentele software necesare pentru a accesa sursele de date OLAP

Furnizor OLAP Pentru a configura sursele de date OLAP pentru Excel, aveți nevoie de unul dintre următorii furnizori OLAP.

Furnizor Microsoft OLAP Excel include un driver de sursă de date și un client software pentru a accesa bazele de date create folosind serviciile Microsoft SQL Server olap versiunea 7.0, Microsoft SQL Server olap versiunea 2000 (8.0) și serviciile Microsoft SQL Server Analysis versiunea 2005 (9.0).

Furnizori OLAP terți Pentru alte produse OLAP trebuie să instalați Drivere suplimentareși software-ul client. A folosi Capabilitati Excel Pentru a lucra cu datele OLAP, produsul terță parte trebuie să respecte standardul OLE-DB pentru OLAP și să fie compatibil cu Microsoft Office. Pentru informații despre instalarea și utilizarea unui furnizor OLAP terță parte, consultați administrator de sistem sau furnizorul dvs. de produse OLAP.

Baze de date server și fișiere cub Software-ul client Excel OLAP acceptă conexiuni la două tipuri de baze de date OLAP. Dacă baza de date de pe serverul OLAP este online, puteți prelua datele sursă direct de pe acesta. Dacă aveți un fișier cub autonom care conține date OLAP sau un fișier de definire a cubului, vă puteți conecta la acel fișier și puteți obține date sursă din acesta.

Surse de date O sursă de date oferă acces la toate datele dintr-o bază de date OLAP sau un fișier cub offline. Odată ce creați o sursă de date OLAP, puteți baza rapoarte pe aceasta și puteți returna datele OLAP în Excel ca raport PivotTable sau raport PivotChart sau într-o funcție de foaie de lucru convertită dintr-un raport PivotTable.

Microsoft Query Folosind Query puteți obține date de la bază externă date, cum ar fi Microsoft SQL sau Microsoft Access. Nu trebuie să utilizați o interogare pentru a prelua date dintr-un tabel pivot OLAP care este asociat cu un fișier cub. Informații suplimentare .

Diferențele între caracteristicile de date sursă OLAP și non-OLAP

Dacă lucrați cu rapoarte PivotTable și PivotCharts din date sursă OLAP și alte tipuri de date sursă, veți vedea unele diferențe de caracteristici.

Extragerea datelor Serverul OLAP returnează date noi în Excel ori de câte ori aspectul raportului se modifică. Cu alte tipuri de surse de date externe, interogați toate datele sursă simultan sau puteți specifica parametrii de interogați numai atunci când afișați diferite elemente de câmp de filtru de raport. În plus, aveți câteva alte opțiuni pentru actualizarea raportului.

În rapoartele bazate pe date sursă OLAP, opțiunile câmpului de filtru de raport nu sunt disponibile, interogarea de fundal nu este disponibilă și opțiunea de optimizare a memoriei nu este disponibilă.

Notă: De asemenea, opțiunea de optimizare a memoriei nu este disponibilă pentru sursele de date OLEDB și rapoartele PivotTable bazate pe o serie de celule.

Tipuri de câmpuri Date sursă OLAP. câmpurile de dimensiuni pot fi utilizate numai ca rânduri (rânduri), coloane (categorie) sau câmpuri de pagină. Câmpurile de măsură pot fi folosite doar ca câmpuri de valoare. Pentru alte tipuri de date sursă, toate câmpurile pot fi utilizate în orice parte a raportului.

Acces la date detaliate Pentru datele sursă OLAP, serverul determină nivelurile disponibile forează și calculează valorile rezumative, astfel încât înregistrările detaliate care compun valorile rezumate pot să nu fie disponibile. Cu toate acestea, serverul poate furniza câmpuri de proprietate pe care le puteți afișa. Alte tipuri de date sursă nu au câmpuri de proprietate, dar puteți afișa informații de bază pentru câmpurile de date și valorile elementelor și, de asemenea, puteți afișa elemente fără date.

Este posibil ca câmpurile de filtrare a raportului OLAP să nu aibă Toate elemente și echipa Afișați paginile de filtrare a raportului nu este disponibil.

Ordine inițială de sortare Pentru datele sursă OLAP, elementele sunt afișate mai întâi în ordinea în care sunt returnate de serverul OLAP. Puteți sorta sau reordona manual articolele. Pentru alte tipuri de date sursă, elementele noului raport sunt mai întâi sortate după numele elementului, în ordine crescătoare.

Nimi Serverele OLAP furnizează valori rezumative direct raportului, astfel încât nu puteți modifica funcțiile de rezumat pentru câmpurile de valoare. Pentru alte tipuri de date sursă, puteți modifica funcția de agregare pentru un câmp de valoare și puteți utiliza mai multe funcții de rezumat pentru același câmp de valoare. Nu puteți crea câmpuri calculate și membri calculați în rapoarte cu date sursă OLAP.

SubtotaluriÎn rapoartele cu date sursă OLAP, nu puteți modifica funcția de rezumat pentru subtotaluri. Cu alte tipuri de date sursă, puteți modifica funcțiile totale pentru subtotaluri și puteți afișa sau ascunde subtotalurile pentru toate câmpurile rând și coloană.

Pentru datele sursă OLAP, puteți include sau exclude membri ascunși atunci când calculați subtotalurile și totalurile generale. Pentru alte tipuri de date sursă, puteți include elemente ascunse ale câmpurilor de filtrare a raportului în subtotaluri, dar elementele ascunse din alte câmpuri vor fi excluse în mod implicit.

Instrumentele client OLAP sunt aplicații care calculează date agregate (sume, medii, valori maxime sau minime) și le afișează, în timp ce datele agregate în sine sunt conținute într-un cache în spațiul de adrese al unui astfel de instrument OLAP.

Dacă datele sursă sunt conținute într-un SGBD desktop, calculul datelor agregate este efectuat de instrumentul OLAP însuși. Dacă sursa datelor inițiale este un SGBD de server, multe dintre instrumentele OLAP client trimit interogări SQL care conțin instrucțiunea GROUP BY către server și, ca rezultat, primesc date agregate calculate pe server.

De obicei, funcționalitatea OLAP este implementată în instrumente prelucrare statistică date (produsele din această clasă, produsele StatSoft și SPSS sunt distribuite pe scară largă pe piața rusă) și în unele foi de calcul. În special, Microsoft Excel are instrumente de analiză multidimensională. Cu acest produs, puteți crea și salva ca fișier un mic cub OLAP multidimensional local și puteți afișa secțiuni transversale bidimensionale sau tridimensionale ale acestuia.

Complementele Microsoft Office Data Mining sunt un set de caracteristici care oferă acces la capacitățile de extragere a datelor ale aplicațiilor Microsoft Office, permițând astfel analiza predictivă în întreaga calculator local. Cu algoritmii de extracție și procesare a datelor încorporați în serviciile platformei Microsoft SQL Server, accesibili din mediul aplicației Microsoft Office, utilizatorii de afaceri pot extrage cu ușurință informații din seturi complexe de date cu doar câteva clicuri. Suplimente la pachet Aplicații de birou pentru extragerea și procesarea datelor, permit utilizatorilor finali să efectueze analize direct în aplicații Microsoft Excel și Microsoft Visio.

ÎN Compoziția Microsoft Office 2007 include trei componente OLAP separate:

1. Data Mining Client pentru Excel vă permite să creați și să gestionați proiecte de data mining bazate pe SSAS din Excel 2007;
2. Instrumentele de analiză a tabelelor pentru Excel vă permit să utilizați capacitățile de extragere și procesare a informațiilor încorporate ale SSAS pentru a analiza datele stocate în tabelele Excel;
3. Șabloanele Visio Data Mining vă permit să vizualizați arbori de decizie, arbori de regresie, diagrame de cluster și rețele de dependență în diagramele Visio.