要說多維分析就首先需要了解一下常用的分析方法OLAP(OnLine Analysis Processing ，聯(lián)機分析處理 ) ，OLAP聯(lián)機分析處理可以讓分析人員迅速、一致、交互地從各個方面觀察信息，以達到深入理解數(shù)據(jù)的目的。OLAP的基本多維分析操作有鉆取（上卷、下鉆）、鉆透、切片和切塊以及旋轉等。

在DataViz可視化中進行OLAP聯(lián)機分析處理非常簡單，只要簡單的拖拽就可以實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)可視化分析。

在進行多維分析前，首先我們來了解兩個基本概念“維度”和“度量”。

維度：

在 DataViz產(chǎn)品中，一般情況下，將字符型、時間型字段歸納為“維度”，通過拖拽的形式，我們可以將多個維度創(chuàng)建成一個維度層次，基于維度層次，進行上卷、下鉆、鉆透等操作。維度層次內(nèi)部也可以調(diào)整層次之間的順序關系。并且，對于時間維度來說，當拖拽到綁定區(qū)域后，自動形成時間維度層次。

度量：

DataViz產(chǎn)品中將數(shù)值型字段歸納為“度量”，也就是我們要統(tǒng)計分析的對象。

DataViz中進行多維數(shù)據(jù)可視化分析，可以通過以下方法。

1. 基于OLAP進行上卷、下鉆、切片、切塊分析

OLAP的基本多維分析操作有鉆?。ㄉ暇?、下鉆）、鉆透、切片和切換以及旋轉等。

鉆取，即改變維的層次，變換分析的粒度，包括向下鉆取（下鉆）和向上鉆?。ㄉ暇恚?，下鉆是從匯總數(shù)據(jù)深入到細節(jié)數(shù)據(jù)進行觀察，而上卷則正好相反，是將低層次的細節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)。 切片和切塊：是在一部分維上選定值后，關心度量數(shù)據(jù)在剩余維上的分布。如果剩余的維只有兩個，則是切片；如果有三個或以上，則是切塊。 旋轉：是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置。

在DataViz中通過拖拽的形式，我們可以將多個維度創(chuàng)建成一個維度層次，基于維度層次，進行上卷、下鉆、鉆透等操作。維度層次內(nèi)部也可以調(diào)整層次之間的順序關系。并且，對于時間維度來說，當拖拽到綁定區(qū)域后，自動形成時間維度層次。

如下圖，可以通過“下鉆到城市”和“上卷至地區(qū)”來實現(xiàn)下鉆和上卷。

可以通過“詳細信息”來實現(xiàn)“數(shù)據(jù)鉆透”，顯示數(shù)據(jù)詳細信息

當我們以某一維度分析數(shù)據(jù)時，可以添加任意維度或度量的過濾條件，來實現(xiàn)在該維度上切片、切塊。

2. 多表聯(lián)動

當進行多維分析時，為了能更清晰的查看分析結果、創(chuàng)建，可以將多表聯(lián)動和OLAP結合使用。

3. 數(shù)據(jù)透視

DataViz產(chǎn)品提供了類似Excel數(shù)據(jù)透視表的功能，也可以通過數(shù)據(jù)透視表進行多維數(shù)據(jù)分析。

在 DataViz產(chǎn)品中，可以通過多種方式實現(xiàn)多維度分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的立體式呈現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的價值和規(guī)律。