Cognos多维模型设计及报表制作ppt课件.ppt

Transformer多维模型设计及报表制造多维模型设计及报表制造主要工具主要工具nCognos Transformer 多维模型〔立方体〕设计工具多维模型〔立方体〕设计工具nCognos Analysis Studio 基于基于web的多维模型〔立方体的多维模型〔立方体〕展现工具〕展现工具nCognos PowerPlay 基于基于windows的多维模型〔立方体的多维模型〔立方体〕展现工具〕展现工具nCognos FrameWork 多维模型〔立方体〕发布工具多维模型〔立方体〕发布工具Transfomer 是用于创建PowerPlay运用模型的工具Transfomer模型协助将数据从各种数据源组织进多维的PowerCube在最正确设计的PowerCube中，可以创建可以比较数据和发现趋势的报表在用Transfomer建立模型之前，非常重要的一点是，首先要评测数据，以及确定如何构造它们，以使它们可以支持业务分析的类型；然后用Transfomer构造创建数据的模型；最后创建一个PowerCube让PowerPlay用户直接查看和运用其中的数据Transfomer不需求编程，因此它易于运用；并可以以快速有效的方法传送多维数据。

关于关于Transfomer多查询多查询目的目的备选钻取途径备选钻取途径模型设计原那模型设计原那么么规划模型设计规划模型设计组织查询数据组织查询数据建立模型建立模型时间维度时间维度Transfomer模型设计模型设计数据建模的过程数据建模的过程1用户需求用户需求Build the Application数数据据2Transformer 是用于整合查询是用于整合查询数据和建立模型的工具数据和建立模型的工具.3模型模型4 根据最终运用的目的和特性，建立根据最终运用的目的和特性，建立一个胜利的一个胜利的 PowerCubePowerCube用户需求用户需求用户需求用户需求报表需求报表需求其它报表需求其它报表需求模型设计模型设计1.与用户交流搜集他们的需求与用户交流搜集他们的需求2.将用户需求转换为报表需求将用户需求转换为报表需求3.补充能提高分析的报表需求补充能提高分析的报表需求4.将报表需求转换为模型设计将报表需求转换为模型设计查询数据查询数据SELECT Table.Column_NameFROM(Customer OUTER JOIN OrdersON Customer.Customer_Number=Orders.Customer_Number)GROUP BY...维度图维度图PowerCubeTransformerTransformer用于生成用于生成PowerCube的模型三的模型三个主要部分：个主要部分：源文件：源文件是查询。

查询可以是构造源文件：源文件是查询查询可以是构造〔文本〕或事务〔数字〕〔文本〕或事务〔数字〕维度图：一个维度图是一个显示模型中一维度图：一个维度图是一个显示模型中一切维度和它们所包含的层的切维度和它们所包含的层的 表目的：目的： 一个目的是用作企业主要性能目的一个目的是用作企业主要性能目的的值模型模型从模型到从模型到 PowerCube输入数据源输入数据源1描画列描画列2用列属性表用列属性表维度和维度和层改名层改名3默许的列名默许的列名能够无意义能够无意义产生类别产生类别4读数据读数据处置类别处置类别检验维度检验维度5用维度图示用维度图示给类别改名给类别改名6类别名能否有意义类别名能否有意义?检验度量检验度量7能否客观地能否客观地反映业务反映业务?创建和查看创建和查看 PowerCubes8比较用户需求比较用户需求数据能否满足需求数据能否满足需求?PowerCubePowerCube是是:多维数据的逻辑构造和多维数据的逻辑构造和物理构造物理构造由由Transformer模型生模型生成，并用于在成，并用于在PowerPlay中查看和中查看和操作的数据包操作的数据包Data WarehousePC DatabaseOracle,Sybase,Informix,SQL Server,ODBCFramework Manager.DBF.DB.DBF, .DB, .XLS, .CSVTransformer.MDCPowerCubesPowerPlay .PYj .MDL.IQD.PPR/.ppxCognos BI 产品数据流程Transfomer模型设计模型设计 －规划－规划规划规划 Transformer 模型设计模型设计为什么要规划模型为什么要规划模型?n提供必要的信息协助方案和控制企业的活动。

这些活动通常提供必要的信息协助方案和控制企业的活动这些活动通常n 集中在业务的关键目的上集中在业务的关键目的上n保证模型的组成可以支持与企业相关的性能目的保证模型的组成可以支持与企业相关的性能目的. 例如：例如：业务目的业务目的 销售量销售量 数量数量 价钱价钱利润利润.控制和方案目的控制和方案目的 预算预算 估算估算 时机本钱时机本钱协助明确用户需求协助明确用户需求协助评价开发运用需求的任务量协助评价开发运用需求的任务量把运用设计的目的提供应最终用户，以得到对该设计把运用设计的目的提供应最终用户，以得到对该设计的认可和一定的认可和一定作为运用开发过程的指南作为运用开发过程的指南 度量度量 销售额销售额订货量订货量 平均本钱平均本钱 利润利润日期日期产品产品地域地域维度维度1维度维度2维度维度3维度称号维度称号层层2134YearsQuartersMonthsProduct LineProduct TypeProductRegionCountryBranchSales Rep一个模型设计是关于一个模型设计是关于PowerPlay运用构造设计，以及数据需求方运用构造设计，以及数据需求方案的文档。

其作用是：案的文档其作用是：Days模型设计模型设计Transformer界面包括四个根本窗格:维度图窗格查询窗格目的窗格PowerCubes窗格Transformer中的模型设计中的模型设计数据源窗格的作用是将数据集成到模型中来根据模型设计文档，从消费环境或者可以支持运用的数据仓库及数据库中确定要查询哪些数据，并将它们加载进查询窗格然后再将数据源窗格的数据用于建立维度图，并创建PowerCube数据源窗格列出源数据 (查询源)中所包含的各个列 (数据项)，这是做模型的原始根本素材在数据源窗格中一个查询源表现为一个查询(Query)数据源窗格中的每一个查询(Query)都有本人的数据源名，一个数据源来源于一个查询源 (例如.iqd等)，每个查询(Query)由构成它的假设干列(Columns)组成数据源窗格中列的数据类型：翻开列的属性(双击列名)--General标签页--Data class假设查询不是来源于.iqd，那么它的列的数据类型开场为UnspecifiedTransformer模型部件之一 ——数据源窗格维度图窗格是一个用于建立多维立方体构造的任务区根据数据源中的文本数据，各个维度以及每个维度下层的设定在此组织 (维度和层)。

最底层要对应数据源窗格中的一个列维度图决议了数据在PowerPlay维度栏中出现的顺序目的窗格用于建立和显示模型所需求的目的目的值是在PowerPlay报表单元中可视的数据根据模型设计文档，定义运用中需求的目的目的在目的窗格中的顺序决议了它们在PowerPlay维度栏文件夹中目的的顺序模型中至少要有一个目的，目的与维度的最底一层关联每个规范目的要在查询中对应有一个列(计算目的除外)PowerCube窗格显示用模型创建的PowerCubeTransformer模型部件的作用定量评价业务效果的结果主要阐明数值性问题，如“多少？〞每个目的都添加了对数据的察看角度要建立PowerCube必需至少要定义一个目的虽不是一切的业务目的都要包含在模型设计中，但应尽量寻觅增添一些追加目的，由于用户提出的需求并不一定总能对数据分析提供完全有效的结果经过添加这些新的目的，用户可以用不同的方法分析数据销售额销售额订货量订货量本钱本钱平均本钱平均本钱利润率利润率计算目的计算目的目的维度和层维度表示数据的最高层层表示维度数据逻辑上的等级关系〔相当于数据的定位〕 维度可以典型地阐明谁、什么、什么时间和什么地方一类的问题。

在模型中的有效维度决议了运用可以回答以下问题的类型 层次化的维度是按业务的组织构造表达数据的等级关系每个维度层的等级规那么确定了PowerPlay钻取的途径一旦确定了主维度和层，可进一步确定能否有其它的数据可以加到运用中以加强分析 其它维度其它维度 额外的维度额外的维度 〔计算得出〕〔计算得出〕日期日期地域地域客户类型客户类型利润范围利润范围产品产品Dim 1Dim 2Dim 3Dim 4Dim 5维度名维度名年度年度季度季度月度月度产品系列产品系列产品类型产品类型产品产品地域地域国家国家办事处办事处客户类型客户类型利润范围利润范围销售员销售员层层2134追加维度是位于一个维度中层上独立的数据元素(层中数据的详细取值)维度的每一层都有它本人的类别集类别在PowerPlay报表中作为行、列或层上的数据项，是必不可少的元素 最底层类别表示每个维度中最详细的数据元素类别(categories)地地 区区 维维 度度层层: :地域地域 类别类别:层层: :国家国家层层: :办事处办事处瑞典瑞典西班牙西班牙德国德国比利时比利时伦敦伦敦法兰克福法兰克福远东远东欧洲欧洲英国英国法国法国曼彻斯特曼彻斯特 类别类别: 类别类别: 建立模型设计时，应首先选择度量，然后选择可以支持度量的维度和层。

目的维度层销售收入销售收入销售本钱销售本钱订购数量订购数量平均本钱平均本钱 日期日期 产品产品 地域地域 年度年度 产品系列产品系列 地域地域 月度月度 产品类型产品类型 国家国家 季度季度 产品产品 办事处办事处 销售销售员员建立模型设计的方法作模型设计时，选好要阐明的业务领域：选定可以阐明业务领域关键胜利要素的度量目的；确定可以准确地反映数据等级构造的层为了使运用导航比较快速和易于操作，尽量坚持每个维度中的层数不超越5层为了保证数据的分析最有意义，最好层到下层的类别数比例在 1:10 以内选择的维度与度量要匹配引荐维度数尽量坚持在5~7个，由于较少的维度可以使得运用几乎更直观和易于运用在生成PowerCube前，在Transfomer模型中必需完成：集成查询数据建立维度图定义需求目的建立模型设计的方法阐明Transfomer模型设计模型设计 －组织查询数据－组织查询数据组织查询数据组织查询数据确定数据确定数据 完成模型设计后，下一步就是确定开发运用完成模型设计后，下一步就是确定开发运用所需求的有效数据。

所需求的有效数据Measures:RevenueQtyCostAverage CostProfit MarginProductsLocationsYearQuarterMonthProduct LineProduct TypeProductRegionCountryBranchSales RepCustomerTypesMargin RangesCustomerTypeMargin RangeTime数据源数据源Transformer 运用三种类型的数据:日期：具有特定的数据格式，用于支持时间维度中指定的时间周期文本：定义维度构造和类别的描画数据，另外也叫构造数据数值：定义度量值的数值性数据，另外也叫作事务数据源数据源数据销售日期销售日期国家国家部门部门销售代表销售代表销售量销售量利润利润日期数据定日期数据定义时间周期义时间周期文本数据文本数据定义维度定义维度09/28/95美国美国法国法国日本日本纽约纽约巴黎巴黎东京东京Bill GibbonsJean ProulxAkiko Odi852445170048090010/03/9510/16/95数值数据数值数据定义度量定义度量数据类型数据类型什么是查询文件？什么是查询文件？n查询文件查询文件:n来自企业数据来自企业数据n供应供应Transformer用于作为模型的全部或部分源数用于作为模型的全部或部分源数据据nTransformer 可运用来自一个或多个查询的数据可运用来自一个或多个查询的数据nTransformer 可接受多种格式的查询数据可接受多种格式的查询数据n为为Transfomer预备查询文件有两种方法：预备查询文件有两种方法：n单查询：一切需求的数据源放在一个查询文件。

就单查询：一切需求的数据源放在一个查询文件就是将包含在一个大的是将包含在一个大的n查询文件中的一切文本数据要用于建立维度构造，查询文件中的一切文本数据要用于建立维度构造，一切数值数据要用于一切数值数据要用于n定义目的定义目的n多查询：由包含两种不同类型数据的查询构成：构多查询：由包含两种不同类型数据的查询构成：构造和事务构造查询造和事务构造查询n包含支持维度构造需求的文本数据，而事务查询主包含支持维度构造需求的文本数据，而事务查询主要包含用于定义目的要包含用于定义目的n值的数值数据值的数值数据 查询与模型构造的关系查询与模型构造的关系创建一个查询文件创建一个查询文件n根据模型设计搜集和构造支持目的和维度构造根据模型设计搜集和构造支持目的和维度构造的源数据的源数据查询文件查询文件支持支持源数据源数据源数据源数据Transformer 模型设计模型设计Measures:RevenueQtyCostAverage CostProfit MarginProductsLocationsYearQuarterMonthProduct LineProduct TypeProductRegionCountryBranchSales RepCustomerTypesMarginRangesCustomerTypeMarginRangeTimeTransfomer用查询文件:构造维度、层和类别将目的与维度构造的最底层联接将二维数据转换成多维数据 在在Transfomer中，目的值总是中，目的值总是与维度的最底层类别直接关联的，与维度的最底层类别直接关联的，就是说目的值是从最底层类别聚合就是说目的值是从最底层类别聚合计算〔计算〔Rollup〕到上层类别。

当〕到上层类别当PowerPlay 在显示最底层以上类别在显示最底层以上类别的目的值时，上层数据的聚合计算的目的值时，上层数据的聚合计算值是在执行用户操作时完成的值是在执行用户操作时完成的Transformer运用查询文件运用查询文件查询设计要点查询设计要点n列：列：n每个维度的最底层需求一个列〔集合详每个维度的最底层需求一个列〔集合详细信息到上层〕细信息到上层〕n最高层也可以要一个列〔建议一切层都最高层也可以要一个列〔建议一切层都有一个相关列〕有一个相关列〕n每个规范目的需求一个列〔计算目的除每个规范目的需求一个列〔计算目的除外〕外〕n列名：列名：n在同一查询中的列名必需独一在同一查询中的列名必需独一n时间：时间：n假设模型有时间维度，查询应该包含有假设模型有时间维度，查询应该包含有日期列日期列查询衔接到模型查询衔接到模型n运用新建模型对话框运用新建模型对话框n或或n在查询列表中插入一个新项在查询列表中插入一个新项什么是模型什么是模型?n一个模型是维度、层、目的和一个模型是维度、层、目的和PowerCubes列表的组合列表的组合.n在在PowerPlay中存取的每一个立方体都是根据模型创建的中存取的每一个立方体都是根据模型创建的. nTransformer 可以保管两种格式的模型可以保管两种格式的模型:n.MDL - 以以 ASCII码文件存储码文件存储, Transformer各个版本之间兼容。

各个版本之间兼容〔〔Model Definition Language〕〕n.PY? - 以二进制文件存储以二进制文件存储,各个版本独立各个版本独立.n当模型加载到内存时，当模型加载到内存时，Transformer 创建一个核对指针文件创建一个核对指针文件.QY?.验证模型验证模型n每次修正模型后应检测模型每次修正模型后应检测模型.n检测模型将发出报警和错误信息检测模型将发出报警和错误信息n报警不阻止报警不阻止PowerCube的生成的生成n错误信息制止生成错误信息制止生成PowerCubenTransformer 为每个模型建立一个日志为每个模型建立一个日志.查询维护查询维护n查询可以要求定期更新和修正查询可以要求定期更新和修正.n主要的更新是添加新的数据主要的更新是添加新的数据.n也可以对查询作构造上的改动也可以对查询作构造上的改动; 例如：添加、删除、例如：添加、删除、 重排序或更重排序或更改列名改列名. 假设改动了查询的构造，Transformer以为查询中的列不再与模型中当前有效的列匹配 在Query窗格中右击查询名——Modify Column修正列修正列Transfomer模型设计模型设计 建模建模建立模型建立模型AutoDesign 根据有效的查询数据自动创建一个初始的模型。

自动设计检查查询的列属性，并查找不同列数据之间的关系根据Transfomer的发现，将数据源文件的各列设计为维度、层或目的由于自动设计是数据驱动，数据的性质影响创建构造的性质通常，自动设计用于提供Transfomer模型的初始设计，为了满足模型设计的要求可以对其进展进一步的修正和定制自动创建模型构造自动创建模型构造手动创建模型构造手动创建模型构造经过将查询窗格经过将查询窗格中的列摆放到中的列摆放到维度图窗格和维度图窗格和目的窗格中来目的窗格中来建立模型构造建立模型构造维度图窗格只是反映了多维构造的维度和层，并没有反映层上数据的详细取值，即“类别(categories)〞现实上模型刚设计好时，也只需维度和层，没有“类别〞要想看到由不同层的“类别〞构成的层次架构，就要先生成“类别〞然后展开维度图示(Diagram)来查看，这是一个附加的窗格 Diagram ---- Show Diagram 或按工具条上图标维度图示 (Diagram)生成类别生成类别(category)n处置查询和模型它用加载的类别数据定义处置查询和模型它用加载的类别数据定义维度中的每一层。

类别生成后，用类别计数维度中的每一层类别生成后，用类别计数评价数据量评价数据量n类别代表定义维度每层的独立的数据元素，类别代表定义维度每层的独立的数据元素，只在维度图示中可见只在维度图示中可见类别计数类别计数在维度图示中指针的功能在维度图示中指针的功能:运用以以下图标添加或删除维度图示中的项运用以以下图标添加或删除维度图示中的项:用维度图示修正用维度图示修正左左 - 可以挪动层或类别项可以挪动层或类别项.右右 -可以创建层或类别，或衔可以创建层或类别，或衔接到其它项上接到其它项上.上层到下层的类别数比例最好在 1:10 以内假设一个上层类别带有太多的下层类别，可思索在两层之间加一手工层拖拽维度图示中某层名的右侧，定义手工层从某一个上层类别框的右侧向右拖拽，生成手工层的一个类别, 可反复生成多个手工层的类别逐个拖拽下层类别框的右侧，把它们分别归并到不同的手工层的类别之下手工层手工层手工层名为“东西部〞，设“东部〞和 “西部〞两个类别各个办事处(城市)分别归到手工层的两个类别下其他国家手工层上无类别在地域维度，国家层(上层)和办事处层(下层)之间可思索参与一个手工层专门用来针对“美国〞。

美国〞之下的办事处个数明显多于其他国家，显得不太平衡手工层例子n建立模型后，建立模型后， Transformer用模型信息生成一个用模型信息生成一个PowerCube 创建和验证创建和验证 PowerCubePowerPlay 报表报表.PPRPowerCube.MDCTransformer模型模型.PY? 或或 .MDL创建创建 PowerCube启动启动 PowerPlay 察看数据察看数据Transfomer模型设计模型设计 时间维度时间维度时间维度时间维度什么是时间维度什么是时间维度?n时间维度包含表示时间周期的类别时间维度包含表示时间周期的类别n回答回答“什么时间？〞什么时间？〞时间维度的类型时间维度的类型时间维度有两种类型时间维度有两种类型:规范规范 由单独一列建立由单独一列建立通常是由通常是由Transformer预定义预定义可以自定义可以自定义.非规范非规范可以用多个列定义非规范时间维度可以用多个列定义非规范时间维度类别之间的关系完全由用户定义类别之间的关系完全由用户定义定义日期格式定义日期格式源数据源数据Transformer日期列属性表日期列属性表设置聚合粒度设置聚合粒度把数据设置把数据设置为日期型为日期型设置日期设置日期输入格式输入格式否否是是查询的查询的列能否认义列能否认义为日期型为日期型数据数据?修正日期显示格式修正日期显示格式规范时间维度规范时间维度Transformer 用年、用年、季度和月作为默许季度和月作为默许的规范时间维度的的规范时间维度的层。

层日期维度中的层(如年、季、月)，由于不是对应一个独立的列，在其属性中的Time标签页要用到一个日期函数Transfomer模型设计模型设计 多查询多查询多数据源多数据源在在 Transformer 模型中的多数据源模型中的多数据源多数据源模型可以从多个不同数据源衔接数据它用多数据源合并决策分析所需求的信息，即使它们是不同的存储格式，或存在不同的数据仓库中如，模型中的一个数据源来自从一个数据仓库提取数据的Excel表，而另一个数据源来自从另一个不同的数据仓库提取数据的.IQD文件 当运用多数据源模型时：加到模型中的数据源数不限Transformer在处置数据源前，首先读取全部数据源后，再进展排序和处置，为了正确地联接目的值, Transfomer要经过在目的数据源里的构造确定每个类别将不同类型数据源的数据用于同一个模型中向已存在的模型参与新的数据源提高模型的性能为维度分配目的数据易于管理提高模型的性能：多数据源减少了Transfomer处置的数据的总量，可以提高生成类别和创建PowerCube的速度由于构造信息只需求定义阐明一次，而不是对每个加载到模型的数据记录都要阐明，因此提高了性能。

为维度分配目的：Transfomer采用了一些通常与维度图的某些部分无关的目的，并根据各种不同的规范，将这些度量的值分配给那些本来无关的部分分配特性将数据从指定维度的一个汇总层分布到较低的各层数据易于管理：不用象许多数据库管理那样要管理数据链接，也不用做一些与数据访问有关的管理作业，更不需求运用公共的查询工具预备查询例如，某些数据是静态的，而另一些数据是要经常更新的假设将静态和动态的数据分别放进不同的数据源，就不需求经常管理静态数据为什么运用多数据源?查询的不同类型查询的不同类型根据查询列中的数据类型分为构造查询和事物查询根据查询列中的数据类型分为构造查询和事物查询:事务查询事务查询含有代表目的的事含有代表目的的事务数据务数据 (通常是数通常是数字型字型).构造查询构造查询含有用于建立维度和层含有用于建立维度和层的构造数据的构造数据 (通常是文通常是文本型本型).事务查询：主要包含的列是数据库中事务数据〔数值数据〕，以及仅仅与维度的类别有关的用于带入事务数据的部分构造数据〔文本数据〕构造查询：包含指定模型构造的一个或多个定义维度层的列构造查询主要包含带有文本数据的列但它们也能够有数值数据列。

Transfomer不支持数据库衔接，因此在将数据参与Transfomer之前，确定每个查询应包含足够的生成维度类别的信息，或运用象Framework manager一样的数据库访问工具, 从各自独立的数据库表链接查询查询的类型阐明事务数据源事务数据源为提供目的为提供目的, 可以创建一个或多个事务数据源可以创建一个或多个事务数据源在事务数据源中提供充分的构造数据列，以便在每个维度中聚在事务数据源中提供充分的构造数据列，以便在每个维度中聚合计算〔合计算〔 Roll up 〕目的〕目的 构造数据源构造数据源为每个维度创建一个数据源为每个维度创建一个数据源按照将在维度图上出现的顺序，排放数据源和它们的列按照将在维度图上出现的顺序，排放数据源和它们的列最好将构造数据源放在查询列表的前部最好将构造数据源放在查询列表的前部 多数据源的规那么多数据源的规那么设计数据源设计数据源事务数据源事务数据源Product NameBranchCust Site No RevenueCostQuantityBranch维度维度维度维度维度维度Product LineRegionProduct TypeCountryCustomer NameProduct NameCust Site NoCustomer Type构造数据源构造数据源数据数据Product LineProduct TypeProduct Name构造数据源构造数据源数据数据RegionCountryBranch构造数据源构造数据源数据数据Customer TypeCustomer NameCust Site No1234123将多数据源的列与维度将多数据源的列与维度的层关联有两个步骤：的层关联有两个步骤：Œ出如今不同数据源中出如今不同数据源中的一样含义的数据的一样含义的数据列应同名。

列应同名Œ需求思索层中类别的需求思索层中类别的独一性问题独一性问题 查询查询 4查询查询1查询查询2查询查询3关联多数据源列与层当Transfomer在多数据源模型中生成类别时，每个数据源分别被参照模型进展处置数据源中的每一列被直接关联到维度图中的层上用多数据源模型时，必需将数据源的每个列与维度图中的层准确地关联，由于Transfomer：不支持列之间的join要求每个数据源都能产生模型中的一些类别必需至少有一个目的可以与一切的类别相关要求包含在多个数据源中的列的类别独一为了正确地将多数据源的列与维度图中的层关联：1. 在一切数据源中，给任何在同一维度同一层的列指定一样的称号2. 假设维度中的层包含独一的类别，声明层独一3. 假设维度中的层不包含独一的类别，可有两种选择：添加查询内容，即经过添加一列使得相关层独一；或在源数据中建一个独一列关联多数据源列与层阐明怎样才可以确定怎样才可以确定Revenue集合集合计算到了计算到了Product Line层层?事务查询事务查询 2Product RevenueStarDome300Pack n' Hike 200SunShelter250Go Wristband475构造查询构造查询 1Product Line Product Type Product NameOutdoorTentStarDomeOutdoorBackPackPack n' HikeEnviroSunblockSunShelterGO SportSport WearGo Wristband重命名查询重命名查询2 中的中的 “Product〞列名为〞列名为“Product Name〞〞.查询查询 1查询查询 2Product LineProduct NameProduct TypeRevenueProduct Name重命名列衔接数据源重命名列衔接数据源声明独一性声明独一性查询查询 1查询查询 2Product LineProduct NameProduct TypeRevenueProduct Name 查询 2 与 查询 1是彼此独立的，怎样可以确定Revenue集合计算到了Product Line 一层? 这两个查询有一个公共列，假设事务查询2要分配它的Revenue度量值到构造查询1，必需求声明Product Name列是独一的，这样Transformer就可以集合计算Revenue度量值到上面各层。

事务查询事务查询 2Product Name RevenueStarDome300Pack n' Hike 200SunShelter250Go Wristband475构造查询构造查询 1Product Line Product Type Product NameOutdoorTentStarDomeOutdoorBackPackPack n' HikeEnviroSunblockSunShelterGO SportSport WearGo Wristband层独一性表示在层里，两个不层独一性表示在层里，两个不同的类别不能用一样的称号来同的类别不能用一样的称号来表达即不会出现两个产品运表达即不会出现两个产品运用同一个称号用同一个称号什么是独一性?声明独一性声明独一性仅仅依托仅仅依托Sales Rep Id的信息能否足以确定类别的信息能否足以确定类别? Sales Rep Id 层层类别能否独一类别能否独一?在层属性表中声明独一在层属性表中声明独一.在独一的源数据中在独一的源数据中 创建新的一列创建新的一列.是是否否当数据不独一时，假设指定层的类别是独一的，将产生无效的结果。

由于经过声明独一性，并不能使数据变成独一，只是通知Transfomer，模型源数据的属性假设一个维度的层不包含独一的类别，可以在源数据中创建一个独一列Records from Query 2RepProduct NoRevBill01500Jan11700Sam01800Records from Query 1Product Line Product TypeProduct NoATent01BBackPack11CSleeping Bag01当当Product No 不独一时，不独一时， 我们不知道我们不知道Bill 和和 Sam销售的是哪一类销售的是哪一类 Product Type ，那么，那么revenues 应向哪里集合计算〔应向哪里集合计算〔 roll up〕呢〕呢?Records from Query 2RepProduct NoProduct TypeRevBill01Tent500Jan11Back Pack700Sam01Tent 800 为了使得相关为了使得相关层独一，经过参与层独一，经过参与数据为查询数据为查询2 添加添加构造构造product Type什么时候层不独一？经过处置一个模型，可以发现以下有关模经过处置一个模型，可以发现以下有关模型的问题：型的问题： 重命名列重命名列 层独一性问题层独一性问题 上下文关系问题上下文关系问题 维度、层和度量的关系维度、层和度量的关系多查询模型多查询模型用查询作用范围维度图确定在一个模型中各个维度和层用查询作用范围维度图确定在一个模型中各个维度和层的关系。

的关系直接直接(黄黄)模型中矛盾模型中矛盾(红红)间接间接(淡黄淡黄)无关无关(白白)有效维度的关系有效维度的关系声明层独一性声明层独一性n从层属性表设置独一性从层属性表设置独一性nTransformer在在PowerCube产生期间验证类别的产生期间验证类别的独一性 要求独一要求独一声明独一声明独一运用独一运用独一132Transfomer模型设计模型设计 目的目的指指 标标什么是目的什么是目的?n一个目的是用于衡量业务效果的数据是用于确一个目的是用于衡量业务效果的数据是用于确定业务操作胜利的量化结果，或关键的性能目的定业务操作胜利的量化结果，或关键的性能目的n有三种类型的目的：有三种类型的目的：n规范目的：由查询的列直接定义的度量规范目的：由查询的列直接定义的度量n计算度量：用计算度量：用Transformer中的计算表达式生成中的计算表达式生成n类别计数：是具有独一属性的维度的一层，它是类别计数：是具有独一属性的维度的一层，它是一层的一层的 类别数，而不是行数类别数，而不是行数 销售额销售额销售人数销售人数利润利润规范度量规范度量n规范度量直接从查询中的一个有效源列提取规范度量直接从查询中的一个有效源列提取数据数据n不同的目的值可以经过修正相关聚合计算的不同的目的值可以经过修正相关聚合计算的属性，从一样的数值性数据列创建属性，从一样的数值性数据列创建n集合计算设置决议度量值在集合计算设置决议度量值在PowerPlay中将怎样集合计算，中将怎样集合计算，它提供了从源数据的单独一列创建多个度量的契机它提供了从源数据的单独一列创建多个度量的契机n集合计算是用于汇总度量数据的方法。

它确定集合计算是用于汇总度量数据的方法它确定Transformer和和PowerPlay怎样从子类别向父类别汇总〔怎样从子类别向父类别汇总〔Rollup〕计算〕计算度量值度量值规范集合计算设置规范集合计算设置 求和求和 21440760.081179087.522235687.524765087.768164527.091179087.521167387.713214087.523628387.521414087.983114087.521474087.631998 Revenue平均值平均值 2866873.03最大值最大值 8164527.09最小值最小值 1167387.71计数计数 11规范规范集合计算集合计算举例举例“追加目的〞的类型为Column, 建立在原有查询中的一个列上(不属于Calculated类型)，但 Rollup方式可以另外定义在度量中参与一项名为“平均本钱〞的“追加目的〞 :右击目的窗格---Insert Item---Type标签页，在Measure type区选 Column, 展开下拉列表， 选中“销售本钱〞，转到Rollup标签页, 将Regular rollup方式改为 Average。

追加目的计算度量在源数据列不直接生效时，为度量衍生出了新的数值经过定制计算度量可以发现源数据没有表现出来的趋势选中度量窗格后从Edit菜单项选择Insert Item,或按Ins键为这个计算度量取名“利润〞在Type标签页，Measure type 选为Calculated，按Calculation按钮:销售收入 - 销售本钱计算度量“利润〞前面有一个计算器图标计算度量计算度量是含有计算的度量当在不同的层之间进展钻取时，对这个度量的值也要 Roll up这就会有一个度量本身的计算和 Roll up操作的先后顺序问题After RollupBefore Rollup计算的时间在Rollup标签页选定系统默许计算度量是在集合计算后计算计算的时间计算的时间计算的时间: 在聚合计算之前〔在聚合计算之前〔Before Rollup〕〕nBefore Rollup度量是对先每个记作录计算，然后再聚合计算度量是对先每个记作录计算，然后再聚合计算即根据源数据值而不是汇总值计算出度量的值，然后分别即根据源数据值而不是汇总值计算出度量的值，然后分别RollupBefore Rollup:先对每个记录计算先对每个记录计算 Profit Margin %，然后汇总，然后汇总这些值这些值 。

(75% +67% = 142%)RevenueCostProfitProfit MarginProfit Margin %$400$300$100$100$300$200300/400200/30075%67%142%Profit Margin % = Profit / Revenue计算的时间计算的时间: 在聚合计算之后〔在聚合计算之后〔After Rollup〕〕After Rollup目的是先聚合计算，然后根据汇总值计算即先汇目的是先聚合计算，然后根据汇总值计算即先汇总值计算出目的的值，然后再执行总值计算出目的的值，然后再执行RollupAfter Rollup:Profit Margin % 是根据是根据profits 的和被的和被revenue 的总计除得到的的总计除得到的500/700 = 71%)RevenueCostProfitProfit MarginProfit Margin %$400$300$100$100$300$200Total71%$700$200$500500/700Profit Margin % = Profit / Revenue例如，一个公司有关产品的买卖数据包括价钱和销售量，为了计算销售额，必需价钱×销售量。

假设计算时间是After Rollup，将产生错误的销售额而用Before Rollup才干得出正确的结果：价钱×销售量 = 销售额After RollupBefore Rollup价钱×销售量=销售额价钱×销售量=销售额 $2 15 $2 × 15 = $30 $3 20 $3 × 20 = $60 $2 10 $2 × 10 = $20 $5 5 $5 × 5 = $25$12 × 50 = $600 $计算的时间举例Transfomer模型设计模型设计 钻取途径钻取途径备选钻取途径备选钻取途径n经过维度数据的替代钻取途径经过维度数据的替代钻取途径n探察数据的新的察看角度探察数据的新的察看角度什么是备选钻取途径什么是备选钻取途径? 主钻取途径主钻取途径备选钻取途径备选钻取途径备选钻取途径用于备选钻取途径用于:对维度中的详细数据提供更直接的导航对维度中的详细数据提供更直接的导航为特殊情况下的数据分析提供更直观的为特殊情况下的数据分析提供更直观的选择选择表示源文件中部分数据间的不同关系表示源文件中部分数据间的不同关系为什么运用备选钻取途径为什么运用备选钻取途径?In PowerPlayIn Transformer备选钻取途径类型备选钻取途径类型有三种类型的备选钻取途径有三种类型的备选钻取途径:直接访问直接访问重新构造层重新构造层引入新层引入新层直接访问直接访问这种类型的备选钻取途径这种类型的备选钻取途径:提供对维度中低层详细数据的直接访问提供对维度中低层详细数据的直接访问让用户越过高层探察以扩展察看数据的范围让用户越过高层探察以扩展察看数据的范围 该类型的备选钻取途径提供了在探察型报表中灵敏的探察该类型的备选钻取途径提供了在探察型报表中灵敏的探察手段，因此，无需在同一维度中过滤其它的层，就可以大范围手段，因此，无需在同一维度中过滤其它的层，就可以大范围地查看较低层的详细数据。

地查看较低层的详细数据备选钻取途径备选钻取途径主钻取途径主钻取途径重组层的顺序重组层的顺序这种类型的备选钻取途径这种类型的备选钻取途径:提供从当前层向下钻取的与主钻取途径不同的方法提供从当前层向下钻取的与主钻取途径不同的方法用于重新组织一个维度中层的顺序用于重新组织一个维度中层的顺序这种方法对于维度需求满足几个不同的用户要求时非常有用，如要探察一样数据的不同方面这种方法对于维度需求满足几个不同的用户要求时非常有用，如要探察一样数据的不同方面典型地涉及数据内部的多对多的关系典型地涉及数据内部的多对多的关系主钻取途径主钻取途径备选钻取途径备选钻取途径 市场部经理关怀的焦点是产品系列〔Product Line〕的反响他的理想维度构造为： 销售部经理关怀卖给客户的产品类型〔Product Type〕，却很少关怀卖给客户的产品系列他的理想维度构造为：引入一个新层引入一个新层这种类型的备选钻取途径这种类型的备选钻取途径:为维度提供了一个辅助的察看角度为维度提供了一个辅助的察看角度引进一个当前在维度中没有运用的层引进一个当前在维度中没有运用的层 引入新层不用在主途径中进一步定义维度，不引入新层不用在主途径中进一步定义维度，不用在主途径上增添额外的层数，或单独添加整个维度。

用在主途径上增添额外的层数，或单独添加整个维度必需求小心思索引进的层确保可以不影响维度构造的必需求小心思索引进的层确保可以不影响维度构造的完好性备选钻取途径备选钻取途径主钻取途径主钻取途径在一个备选钻取途径中在一个备选钻取途径中:会合层是备选钻取途径与主钻取途径衔接的层会合层是备选钻取途径与主钻取途径衔接的层每个会合层必需有独一的类别每个会合层必需有独一的类别 一个或多个备选钻取途径与主途径合并在一个或多个会合层上一个或多个备选钻取途径与主途径合并在一个或多个会合层上每个会合层必需包含独一的类别，每个会合层必需包含独一的类别，Transformer才可以衔接几个父类才可以衔接几个父类别到同一个会合类别别到同一个会合类别 主途径与备选钻取途径共享会合层和其以下的类别值主途径与备选钻取途径共享会合层和其以下的类别值备选钻取途径的会合层备选钻取途径的会合层维度图维度图会合层会合层n用层属性表定义一个会合层为独一性用层属性表定义一个会合层为独一性.n由于预先用查询范围分析关系，层能够会曾经被定义成独一由于预先用查询范围分析关系，层能够会曾经被定义成独一n假设会合层预先没有声明独一性，假设会合层预先没有声明独一性，Transformer会提出警告会提出警告定义会合层为独一定义会合层为独一模型设计的原那模型设计的原那么么Transfomer模型设计模型设计-原那么原那么第一步：选择一个业务问题第一步：选择一个业务问题 不要试图用一个方式处理一切的业务问题。

首先决议想要处理的一个业不要试图用一个方式处理一切的业务问题首先决议想要处理的一个业务问题，然后设计模型来协助他找出处理方案假设有更多的业务问题务问题，然后设计模型来协助他找出处理方案假设有更多的业务问题要处理，应为每个问题设计一个模型要处理，应为每个问题设计一个模型第二步：选择维度及层次第二步：选择维度及层次 选择最符合业务构造的维度及构成维度的层次确定模型要包括的信选择最符合业务构造的维度及构成维度的层次确定模型要包括的信息：谁？内容？地点？缘由？时间？方法？息：谁？内容？地点？缘由？时间？方法？第三步：确认支持模型的数据源第三步：确认支持模型的数据源 源数据的规那么：源数据的规那么： 日期维度需求日期列日期维度需求日期列 列的称号要独一假设不独一，可以给源数据的每一列指定一个独列的称号要独一假设不独一，可以给源数据的每一列指定一个独一的识别代码或在一的识别代码或在Transformer中改动列名，使之独一中改动列名，使之独一 每一个维度的最底层必需包含一个列每一个维度的最底层必需包含一个列 高层也可以用一个列高层也可以用一个列。

由于由于Transformer会自动坚持源数据列与层会自动坚持源数据列与层的相关性，并检查用更新数据建立类别时需求做的改动假设源数据没的相关性，并检查用更新数据建立类别时需求做的改动假设源数据没有高层的列，也可用有高层的列，也可用Transformer手动创建但源数据更新后，能够需手动创建但源数据更新后，能够需求手动改动手工层求手动改动手工层设计并完成根本模型步骤度量要用一个列每个度量必需包括一个列，即使该度量仅仅是记录的数目第四步：评价维度及层次 原那么：至少包括3个维度为了从模型中得出最具分析性的结果，至少要包括3个维度，4或5个更好至少有一个多层次维度〔多个更好〕 不超越7个维度和5个层次这样导航最迅速，运用最方便但Transfomer对此并无限制通常类别越多层次越多第五步：评价每层类别比例为确保最正确运用PowerCube，维度中上下层类别数比例坚持在1：10〔或更少〕否那么，在阅读PowerPlay的图表时，能够会感到不太方便假设难坚持该比例，可思索引入手工层第六步：选择目的 目的能够是数字或数量，如“收入〞“单位〞“利润〞或一个简单的出现次数设计并完成根本模型步骤〔续一〕设计并完成根本模型步骤〔续一〕第七步：确认提供的是重要信息第七步：确认提供的是重要信息 在一切的企业信息中，也许只需某些重要部分在一切的企业信息中，也许只需某些重要部分的数据可以协助决策业务，因此应利用少量的信息，的数据可以协助决策业务，因此应利用少量的信息，支持大部分的企业决策。

提供额外的信息会使本钱支持大部分的企业决策提供额外的信息会使本钱显著地上升，而信息价值确明显变平设计模型时，显著地上升，而信息价值确明显变平设计模型时，应以最小本钱交付最大利益：应以最小本钱交付最大利益：紧缩时间紧缩时间去除不活泼信息去除不活泼信息设计并完成根本模型步骤〔续二〕设计并完成根本模型步骤〔续二〕AnalysisStudio Analysis Studio是一个多维分析工具，这个工是一个多维分析工具，这个工具最大的特点就是灵敏，可以满足用户从业务分析具最大的特点就是灵敏，可以满足用户从业务分析的角度出发对业务分析的不同维度以及度量〔如余的角度出发对业务分析的不同维度以及度量〔如余额，发生额等〕进展自在组合，并且页面上提供了额，发生额等〕进展自在组合，并且页面上提供了较为丰富的功能，能很好的支持用户对数据进展分较为丰富的功能，能很好的支持用户对数据进展分析操作根本建表操作根本建表操作n拖拽式操作拖拽式操作n工程的隐藏、保管和排除工程的隐藏、保管和排除n展开操作展开操作n钻取操作钻取操作n图表制造图表制造n上下文过滤操作上下文过滤操作n自定义子集操作自定义子集操作n表头嵌套操作表头嵌套操作拖拽式操作拖拽式操作n动态报表的根本款式为交叉表，迁延维度上的对象动态报表的根本款式为交叉表，迁延维度上的对象到指定的区域，主要的拖拽式操作有拖拽合并、拖到指定的区域，主要的拖拽式操作有拖拽合并、拖拽交换。

拽交换展开操作展开操作n先选中要展开的对象，然后右键点击，分别可以实先选中要展开的对象，然后右键点击，分别可以实现纵向展开和横向展开现纵向展开和横向展开n展开是对整个层次进展展开展开是对整个层次进展展开钻取操作钻取操作n下钻操作：从汇总到明细下钻操作：从汇总到明细n上钻操作：从明细到汇总上钻操作：从明细到汇总n钻取是针对于维度中某一层上某个成员进展明细察钻取是针对于维度中某一层上某个成员进展明细察看看钻取操作钻取操作n下钻，从汇总到明细：下钻，从汇总到明细：钻取操作钻取操作n上钻，从明细到汇总上钻，从明细到汇总图表制造图表制造n图形的本质是表格图形的本质是表格n单一图形的生成单一图形的生成n图形和报表的共存图形和报表的共存n不同类型图形的选择不同类型图形的选择图表制造图表制造n可以设定在是显示图还是显示表或者图表均显示一可以可以设定在是显示图还是显示表或者图表均显示一可以设定图形的类型设定图形的类型上下文过滤操作上下文过滤操作n上下文是报表表头的一个根本区域，起到的作用实上下文是报表表头的一个根本区域，起到的作用实践上就是进展全表过滤留意：在动态报表中，不践上就是进展全表过滤。

留意：在动态报表中，不论怎样查看报表，一定要把论怎样查看报表，一定要把“日期〞放到日期〞放到“上下文上下文〞中自定义计算项自定义计算项n算术运算算术运算n占比计算占比计算n分析型计算分析型计算操作按钮操作按钮点击点击“自定义〞后的页面自定义〞后的页面算术运算〔算术运算〔Arithmatic〕〕n计算方式：求和〔计算方式：求和〔Sum〕、差〔〕、差〔Difference〕、〕、n积〔积〔product〕、商〔〕、商〔Division〕、〕、n求次方〔求次方〔^〕、求绝对值〔〕、求绝对值〔Abs〕、〕、n取整〔取整〔Round〕、四舍五入〔〕、四舍五入〔Round Down〕〕n开平方〔开平方〔Sqrt〕〕算术运算〔算术运算〔Arithmatic〕〕算术运算〔算术运算〔Arithmatic〕〕n“数值〞的作用：作为一个常量参与运算数值〞的作用：作为一个常量参与运算n“称号〞的作用：为本人添加的计算项命名称号〞的作用：为本人添加的计算项命名算术运算〔算术运算〔Arithmatic〕小结〕小结n对运算的内容和运算的含义表达的最明白的是对运算的内容和运算的含义表达的最明白的是“表表达式〞框，框中明确告知用户当前自定义计算项的达式〞框，框中明确告知用户当前自定义计算项的含义：含义：占比计算〔求增长率〕占比计算〔求增长率〕n%〔〔A,B〕运算的方向〕运算的方向((A-B)/B)*100%占比计算〔求占总额百分比〕占比计算〔求占总额百分比〕n占总额百分比分为纵向求占总额百分比〔按列求百占总额百分比分为纵向求占总额百分比〔按列求百分比〕和横向求占总额百分比〔按行求百分比〕分比〕和横向求占总额百分比〔按行求百分比〕按列求百分比按列求百分比按列求百分比按列求百分比n变卦用于求比的度量变卦用于求比的度量按行求百分比按行求百分比分析型计算分析型计算n计算种类：求平均值、最大值、最小值、中间值、计算种类：求平均值、最大值、最小值、中间值、累积值累积值分析型计算分析型计算n求平均值按照如以下图的操作进展即可，多项选求平均值按照如以下图的操作进展即可，多项选择时留意按择时留意按SHIFT键键分析型计算分析型计算n求最大值、最小值、中间值的方式与求平均值类求最大值、最小值、中间值的方式与求平均值类似，在此不再赘述。

似，在此不再赘述分析型计算〔求累积值〕分析型计算〔求累积值〕n求累积值的做法实践上就是求汇总，大家在报表求累积值的做法实践上就是求汇总，大家在报表页面上看到的最后一行〔列〕，就是对之前一切页面上看到的最后一行〔列〕，就是对之前一切工程的汇总，只不过，此处的求累积值，可以让工程的汇总，只不过，此处的求累积值，可以让用户仅对关怀的那几项进展汇总用户仅对关怀的那几项进展汇总其它操作其它操作n显示内容设置显示内容设置n过滤过滤n排序排序过滤设置过滤设置n前面提到的上下文和前面提到的上下文和“排除〞操作实践也是过滤的排除〞操作实践也是过滤的一种方式，都是对显示的内容进展挑选一种方式，都是对显示的内容进展挑选过滤设置〔最高最低定义〕过滤设置〔最高最低定义〕过滤设置〔最高最低定义〕以过滤设置〔最高最低定义〕以“最高〞举例最高〞举例n求即期资产对应的余额最高的求即期资产对应的余额最高的10家一级行家一级行过滤设置〔最高最低定义〕以过滤设置〔最高最低定义〕以“最高〞举例最高〞举例n求及其资产余额最高的求及其资产余额最高的10家一级行的结果页面〔被隐藏家一级行的结果页面〔被隐藏和被排除工程不会被加进来〕和被排除工程不会被加进来〕过滤设置〔最高最低定义〕以过滤设置〔最高最低定义〕以“最高〞举例最高〞举例n求科目余额占前求科目余额占前10%的科目的科目过滤设置〔条件表达式〕过滤设置〔条件表达式〕过滤设置〔条件表达式〕举例过滤设置〔条件表达式〕举例n可以设置多个条件表达式，并定义好他们之间是可以设置多个条件表达式，并定义好他们之间是“AND〞还是〞还是“OR〞的关系〞的关系排序排序排序〔基于标签排序〕排序〔基于标签排序〕n实践就是按首字母的音序顺序排序实践就是按首字母的音序顺序排序。