多维分析是针对数据集（称为 CUBE）做交互操作，基于一个或多个维度汇总指标，达到从不同维度或角度观察数据（测度）的目的，其计算本质实际上就是对一个数据集做分组汇总。

用 SQL 描述为：SELECT D,…, SUM(M), … FROM C GROUP BY D,…

其中，D（GROUP BY 的）就是多维分析中所说的维度（观察角度），M 是测度（观察的数据，可以求和、计数等），C 则为数据立方体（CUBE）。

这是个经典的数据立方体模型：

维度有产品、年度、地区等，测度为销售额，当然还可以有其它维度和测度了。

切片、切块

了解了多维分析的概念和其计算本质后， 再理解切片、切块就相对简单一些了。那么，作为多维分析常用操作之一的切片、切块，其本质又是啥？又有啥意义呢？

首先说下什么是切片（块），是指指定了某些维度值后，来观察剩余维度的测度变化。

比如，分析“2012 年各地区各产品销售额”，切片维度为“年度”，维度值指定为单值“2012”后，观察各地区产品的销售情况，这就是切片，如下

如果是“2011、2012 年各地区各产品销售额”，切片维度值为“2011”及“2012”多个了，则为切块。

结合两图可以看出，“切块”时，选出的数据是一个三维子集，而“切片”是一个二维子集。

如果用 SQL 来描述，其实就是 WHERE 部分增加了维度值过滤条件，目的是用来选择维度中的固定值进行分析。

SELECT D,…, SUM(M), … FROM C WHERE D’=d’ AND … GROUP BY D,…

D’是切片（块）维度， 纬度值为单值时是切片、多值则为切块。

所以，切片（块）的计算本质就是对指定维度的数据过滤，其意义在于更细致的剖析数据，便于分析人员多侧面地观察、对比数据。

操作示例

接下来，看下如何进行切片、切块的操作。

安装润乾报表后，启动自带 demo 应用

1、 访问分析界面

url：http://localhost:6868/demo/raqsoft/guide/jsp/olap.jsp

2、 选择数据集，并拖拽生成分析报表

这里采用预先准备的 Excel 数据文件。

维度为：年度、城市、产品；测度为：订单额

3、 切片、切块

对于上面的分析报表，进一步做切片及切块的处理，如前面提到的，切片观察“2012 年度各城市各产品的销售额”，即固定（筛选）年度维度值为“2012”的数据，如下

切块是同样操作过程，如分析 2011、2012 各地区各产品销售额，年度值给定为“2011,2012”，多值时用逗号隔开即可。