淺談實驗室數據在多維分析技術下的維度選擇

蔣勤德

摘要：

隨著我國綜合國力提升，在國家的高度重視下，我國的教育事業蓬勃發展。實驗室的數量和質量都在逐年增加和提高，實驗室數據也越來越多，本文基于多維分析技術，對實驗室數據進行維度選擇。

關鍵詞：

實驗室數據;多維分析技術;維度選擇

中圖分類號：

G482

文獻標識碼：

A

文章編號：

1672-9129（2020）15-0193-01

1實驗室數據

目前實驗室的主要數據有：實驗室名稱、實驗室功能、實驗室類別、實驗室規模、實驗室安全級別、實驗室每周或者每月使用情況、實驗室材料消耗情況、實驗室產出成果、實驗室所在地等。

2多維分析技術

2.1關于OLAP多維分析技術。1993年，關系數據庫之父科德定義了名為OLAP的數據處理的新概念，并將其與OLTP區別開來，從而正式提出了OLAP，強調了對數據的多維分析，關系數據庫之父科德還描述了OLAP的支持體系結構，確定了用來評估數據新產品OLAP能力的12條準則[1]。

OLAP是On-lineAnalyticalProcessing的簡稱，即聯機分析處理。國外對OLAP的定義為：使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多種角度對原始數據中轉化出來的、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映企業維特性的信息進行快速、一致、交互地存取，進而對數據進行深入的分析了解的軟件技術。OLAP技術是一種多維的數據分析技術，側重于數據倉庫的數據分析，為管理者提供信息支持，對于決策者而言，歷史數據是相當重要的，許多分析方法必須以大量的歷史數據為依托，如果沒有對歷史數據的詳細分析，則難以把握企業的發展趨勢[2]。

2.2創建數據倉庫。要創建數據倉庫，首先要確定數據分析的主題，只有確定數據分析的主題，才好選擇進行數據分析所需要的角度和數據，分析數據的角度可能通過數據分析的維度體現出來。維是人們觀察數據的某些特定的角度，維也可以看作是人們考慮問題時的一類屬性，而同一屬性集合組成一個維。例如，汽車決策者分析的角度通常包括：時間、地域、年齡段、消費層次、客戶類型等。決策者經常分析汽車購買者用戶數隨著時間的推移而產生的變化，那么時間就可以成為汽車購買者用戶數上的一個維分析，即時間維。而當決策者要從消費層次的差異來考察汽車購買者用戶數的不同時，消費層次這時就成為了汽車購買者用戶數上的一個維。這些維都屬于決策分析的角度或分析出發點。

2.3數據分析。主要的是對數據進行多維分析。多維分析是指對形式以多維形式組織起來的數據采取切片（Slice）、切塊（Dice）、鉆取（Drill-down和Roll-up）、旋轉（Pivot）等各種分析動作，以求剖析數據，使用戶能從多個角度、多個方面觀察數據庫中的數據，從而深入理解包含在數據中的信息[3]。

3實驗室數據在多維分析技術下的維度選擇

3.1時間維度選擇。選擇時間維度，主要作用是通過年、上半年、下半年、月、日這些層次分析，掌握實驗室使用頻率和成果數據在年、上半年、下半年、月、日時間上的變化，使數實驗室使用頻率和成果數據更加直觀明了。

3.2實驗室類別維度選擇。選擇實驗室類別維度，主要作用是對實驗室進行區分，對相同功能的實驗室歸為同一類別，通過對同一類別的實驗室的使用頻率、產出成果等數據進行分析研究。

3.3實驗室地區維度選擇。選擇地區維度，主要作用是對不同地區實驗室的使用頻率、產出成果等數據進行分析研究。

4結語

通過多維分析技術對實驗室數據進行分析和研究，第一方面，可以快速地了解到相同功能的實驗室的使用頻率、產出成果等數據，進而為改進實驗室功能提供數據支持;第二方面，可以更加全面的了解實驗室的使用情況，為實驗室的構建提供決策支持;第三方面，可以了解到該功能的實驗室所做出的貢獻的大小，進而對該功能的實驗室進行擴展使用或者縮小使用。

參考文獻：

[1]王心杰.面向海量數據的高性能多維OLAP技術的研究[D].電子科技大學，2017.

[2]黃金釵.OLAP中查詢優化以及多維數據模型的研究[D].湖南大學，2009.

[3]崔東.基于OLAP技術的數據分析的研究與應用[D].武漢理工大學，2006.