Системы поддержки нетипового анализа числовых данных

 

Нетиповой анализ (ad-hoc analysis) - нестандартный, нерегулярный, неформализованный и потому не автоматизированный анализ больших массивов числовых данных. Цель нетипового анализа - визуальное обнаружение закономерностей и отклонений. Системы поддержки нетипового анализа обеспечивают легко варьируемые представления больших массивов числовых данных, оперативно или с малой задержкой извлекаемых из баз данных.

Нетиповой анализ реализуется в системах так называемой "оперативной аналитической обработки" данных (online analytical рrocessing - OLAP). Суть технологии OLAP - в быстром получении удобно представленных многомерных данных (исходных, выборочных, интегрированных), извлекаемых из базы данных сообразно заранее сформулированным или текущим требованиям пользователя.

В OLAP-системах используется двумерная или многомерная модель данных.

При использовании многомерной модели основная единица данных - многомерная переменная: массив размерности N (то есть имеющий N измерений). На экране компьютера многомерная переменная демонстрируется в виде того или иного двумерного среза, оформленного примерно следующим образом:

"край колонок"

"край -------+ +-----------------------------+

страниц" =========== ================== ===========

+---------+ | | | | |

|---------+ | | | | |

=========== | | | | |

+- ============|=======|=======| ==|========|

| +-----------+-------+-------+- -+--------+

| +-----------+-------+-------+- -+--------+

"край | +-----------+-------+-------+ --+--------+

рядов"| +-----------+-------+-------+- -+--------+

|

| +-----------+-------+-------+ --+--------+

+- ============================== ===========

 

На "крае страниц" представляются все измерения многомерной переменной, не попавшие в отображаемый срез.

Многомерная модель данных считается наиболее подходящей для отображения экономической информации - обычно группируемой по трем-четырем характеристикам одновременно, к примеру, по дате, подразделениям, продуктам, показателям.

Операции в системе анализа многомерных данных:

1. Поворот "многомерного куба": к примеру, на экране колонки становятся строками, строки - колонками.

2. Переход к другому срезу данных (на другую "страницу").

3. Перераспределение измерений многомерной переменной между краями таблицы (в одном крае можно демонстрировать одно или несколько измерений).

4. Переход к другому уровню интеграции данных.

5. Агрегирование данных (устранение одного или нескольких измерений).

6. Изменение состава и порядка следования колонок, строк, страниц.

7. Создание выборки колонок, строк, страниц по указанному признаку.

8. Демонстрация в одной таблице нескольких многомерных переменных, имеющих одинаковые измерения.

9. Отключение показа строк, в которых имеются только нули и/или неопределенные значения.

10. Выделение цветом тех ячеек, значения которых больше указанного верхнего порога, меньше указанного нижнего порога.

11. Представление данных графиком некоторого типа. Быстрая смена типа графика.