В данном контексте речь идет о дименсиональном анализе. Это направление анализа данных позволяет более глубоко понять и проанализировать информацию, которая представлена в агрегированном виде.

Давайте рассмотрим ключевые компоненты дименсионального анализа:

• Мера - это количественная величина, которую мы хотим измерить. Например, это могут быть продажи, количество клиентов и т.д.
• Измерение - это способ, которым мы можем представить меру. Например, измерение может быть в долларах, единицах или процентах.
• Атрибуты - это характеристики, которые описывают меру. Например, для продаж это могут быть такие атрибуты, как дата продажи, регион, товар и т.д.
• Иерархия - это структура, которая показывает, как атрибуты связаны друг с другом. Например, иерархия времени может включать год, квартал, месяц и день.

Теперь давайте разберем, как работает дименсиональный анализ на практике:

1. Сначала определяем меру, которую хотим анализировать. Например, это могут быть общие продажи за год.
2. Затем выбираем измерения, которые помогут нам понять, как эта мера меняется. Например, мы можем смотреть на продажи по месяцам или по регионам.
3. После этого добавляем атрибуты, которые дадут дополнительную информацию о наших данных. Это могут быть категории товаров, типы клиентов и т.д.
4. Наконец, строим иерархию, которая позволит нам детализировать данные по различным уровням. Например, сначала мы можем посмотреть на общие продажи, а затем углубиться в продажи по месяцам и регионам.

Таким образом, дименсиональный анализ помогает нам не только агрегировать данные, но и детализировать их, что позволяет принимать более обоснованные решения на основе анализа.