微软Olap服务MDX函数应用举例.

微软的OLAP（在线分析处理）服务是数据分析和商务智能领域中的重要工具，它提供了多维数据集的高效查询和分析能力。MDX（多维表达式）是用于操作OLAP立方体的主要语言，它包含了一系列强大的函数，使得用户能够进行复杂的多维数据操作和分析。以下是一些MDX函数的应用实例，这些实例可以帮助我们理解如何利用这些函数来获取有价值的信息。 1. 成员百分比分析： 使用`CurrentMember`和`Parent`函数，我们可以计算当前成员与父成员之间的比率，例如计算每个城市在总销售额中的占比。在给出的例子中，创建了一个名为`Unit Sales Percent`的新度量值，它将当前城市（Store.CURRENTMEMBER）的销售额除以其父州（Store.CURRENTMEMBER.PARENT）的销售额，结果以百分比形式显示。通过这种方式，我们可以轻松地看到哪些城市的销售额相对较高或较低。 2. 重要顾客分布分析： `Count`、`Sum`、`Filter`和`Descendants`函数结合使用，可以帮助我们找出“重要顾客”并分析他们的购买行为。在示例中，定义重要顾客为单个顾客的购买金额或购买数量达到或超过一定阈值。`FILTER`函数用于筛选满足条件的顾客，`COUNT`和`SUM`分别用于计算重要顾客的数量和他们的总购买量。这样，我们可以了解各个省份中重要顾客的分布情况及其贡献的总销售额。 3. 排序： `Order`函数允许我们根据指定的度量值对维度成员进行排序。在例子中，产品类别按`Store Sales`指标降序排列。排序可以是维内的，也可以是整个立方体的。这有助于我们快速识别销售额最高的产品类别。 4. 历史相关的累计值函数： `YTD`（本年至今）、`PeriodToDate`等函数可以帮助我们计算特定时间范围内的累计值。例如，`YTD`函数用于计算销售额的本年累计值，而`PeriodToDate`函数则可以灵活地应用于任何时间周期，如月度、周度累计。这些函数对于跟踪时间序列数据的变化非常有用。 5. 四则运算函数： MDX支持基本的数学运算，如加、减、乘、除，这使得我们可以创建基于现有度量的新度量。例如，`ProfitPercent`度量可以通过将利润与销售额相除得到，提供了一个直观的利润率指标。这种动态生成新度量的能力使得我们可以根据业务需求定制报告和分析。 通过这些示例，我们可以看出MDX函数在微软的OLAP服务中的强大应用。它们不仅提供了对数据的深入洞察，还极大地提高了数据分析师的工作效率，使得复杂的多维数据分析变得简单易行。在实际的商务智能项目中，结合使用这些函数可以构建出满足各种业务需求的定制化报告和仪表板，从而帮助企业做出更明智的数据驱动决策。