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多維數據分析方法
多維數據分析也稱為聯機分析處理，是以海量數據為基礎的復雜分析技術。以下是多維數據分析方法，希望給大家帶來幫助！
1、電力營銷現狀
1.1壟斷
世界多數大國在近一百多年來在供電上采取的模式是集發電、輸電、配電為一身的壟斷模式。國家在電力供應上大多數或全部由國家壟斷經營，廣大電力用戶就是消費者。這種壟斷經營在短時間內使電力工業聚集了大量的資金，電力工業持續發展，同時避免了重復設施的出現，為電網的統一規劃和建設提供了有力的支持。
1.2發電競爭
發電競爭模式，競爭主要體現在發電環節，輸電和配電仍然采取壟斷經營。在電力經營過程中對電力市場進行開放，引入發電企業，在市場中由壟斷企業對發電企業生產的電力進行買斷，然后由壟斷企業統一賣給電力用戶，這種供電模式的引入加大了市場中電力的供給量。
1.3電力轉運
電力運轉模式就是合理的將發電、輸電、配電三個過程進行分離，每個發電廠都獨立成為一個企業，各個發電廠之間采取公平競爭。市場中的用電大戶，可以低價從電力企業直接購買電力，利用統一電網實現電力運轉。在電力運轉模式中，部分競爭市場、壟斷經營市場和競爭市場同時存在。
1.4配電網開放
配電網開放模式的主要特點是：發電、輸電、配電三個環節適當分離，三個環節都各自成為獨立的經營體系，三者之間存在電力買賣關系。這種經營模式將發電、輸電、配電三者打破了傳統的電力運營管理模式，電力市場形成了多種商家相互競爭的形式，這不僅增加了發電企業之間的相互競爭，客戶可以通過自己的需求來選取適當的發電商，而且電力消費者和生產者之間形成了一種真正的買賣格局，從而為電力顯示商品特性提供了便利條件。
2、企業多維數據分析具有的特點
2.1多維性
多維數據分析的一個最重要特點就是多維性。多維性不僅體現了人們在觀察世界時的多角度，同時也體現了多層次觀察。例如，在銷售量數據的查看上可以從時間維入手，同時還可以從年、季、月等時間層次上進行查看。對數據進行分層查看，不僅符合事物的客觀運行規律，而且也能讓用戶全面地掌握數據情況。
2.2實時性
實時性不僅滿足了用戶在時間上對信息的需求，而且可以快速查找多維數據的分析結果，同時實現了實時的接受用戶所反饋的數據。
2.3開放性
多維數據分析支持多數據源和系統平臺。因此，在實際工作中，不論數據存儲量有多大，存儲在何處，采取何種方式對數據進行存儲，都可以及時獲取到存儲的數據，并且可以以多種方式將分析結果提供給不通過平臺上的客戶使用。
2.4可分析性
可以從不同的角度對數據的最大值、平均值、最小值、匯總進行記錄和處理，將龐大的有用數據提供給客戶，此外還具有數據分析和數據查詢等能力。
2.5安全性
確保信息的安全，避免受到欺詐，對用戶進行分級管理，數據分析過程中，對于數據分析結果只能提供給相應的用戶。如果在實際工作中，存在多個用戶共同應用同一個分析時，應當對客戶的級別進行合理劃分，依據客戶所處的安全級別，允許客戶查看對應層次的信息。
3、電力營銷多維數據分析過程
�。�1）依據決策者和企業業務在信息上的需求，對多維數據分析主題進行確定，在進行多位數據分析時，依據面向主題分析獲取信息，從而實現為決策者提供信息的目的。
�。�2）收集數據，目前供電企業信息系統收集了電量的業務數據，這些數據都存儲在各個供電企業的信息系統中，為了使其能夠更好的為企業所用，應當建立數據庫服務器，采集供電企業中數據。多維數據分析在電力決策的實際應用中，數據采集工作需要依據多維數據分析主體進行，要對數據庫系統進行確認，并且在構建面向分析時選擇數據庫，從數據庫系統中抽取、轉換企業需要的數據。數據倉庫是集成的、面向主題的且在實際運行過程中容易因為時間變化而發生改變的一個數據集合。數據倉庫是企業為數據分析工作而設計的，利用數據倉庫可以為多維數據分析提供更加穩定且具有針對性的數據，目前許多電氣企業都構建了數據服務器。
�。�3）多維數據模型的建立，多維數據分析需要以多維數據模型為基礎，從哪些角度對多維數據模型進行觀察，對哪些數據進行分析，可以通過多維數據分析決定哪些數據需要仔細分析歷史數據結構來獲得，從獲取的數據中找到有用的數據構建成適當的度量、維度從而構成高效的多維數據模型。
�。�4）設計人員依據現有的多維數據模型，選取適當的度量和維度，結合報表利用適當的統計方法，通過圖表直觀地展現企業的大量了歷史數據。
�。�5）發布信息，通過靈活的方式將電力企業想要發布的相關信息直接提供給決策者。
4、分析電力影響數據主題
在電力營銷決策中，每一個主體都對應一個具體的分析，表示一種營銷決策者在工作中需要掌握的信息。本文在研究上將分析主體分為用戶情況、購電情況、電價情況、電費回收、設備資產情況等，并對較大的主體進行了進一步劃分，針對電力營銷的數據分析，應當從宏觀到微觀，從多個角度對電氣企業的數據進行科學分析，為電力企業的各級領導者提供決策信息。因此，在分析上還需要確定分析層次和分析角度。
5、結論
綜上所述，近年來電力營銷工作得到了一定的發展，但在管理過程中，同一營銷管理因為時間、地點上的差異，管理者通過不同的角度觀看信息，信息的呈現方式都會所差別。同時因為多維數據的存儲、分析不斷的發展，多維數據分析在電力營銷決策中的應用是一個漫長的過程，因此需要依據需求的變化進行不斷地改進和完善。
工具設計
1、技術架構
本文建設的主題數據集市分為四層：基礎層、匯總層、應用層、交互層。為了應對未來各種數據要求，盡可能減少各層之間的耦合性以確保數據集市的框架結構穩定性�；A層用于源數據的ETL處理，整理基本數據源與補充數據源提供的海量數據。選取覆蓋較廣、數據質量較高的EAST數據為基本數據源。補充數據源提供較多的數據接口，以支持各類異構源數據的裝載過程。匯總層為數據加工區域，經過ETL的數據按照不同的主題進行匯總，形成不同的主題分析數據集。應用層實現各種分析模塊的聚合存儲，包含所需要的數據模型與分析指標。交互層面向不同用戶提供全方位的分析數據展現，包括管理人員、業務人員與數據分析人員，為決策提供數據支撐。
2、應用流程
基礎層、匯總層、應用層用于數據處理，對用戶透明。交互層直接面向用戶，通過多維數據展現平臺為用戶提供全方位的匯總信息，并在用戶登錄時對數據安全性進行控制，其應用流程遵循步驟。首先，識別和確定業務過程。業務人員通過自身對業務活動的任務、目標和實現過程進行深入解析，確定分析主題與分析對象，界定分析范圍。其次，識別度量指標。度量指標是分析和評價業務績效的依據，通常表現為數值形式，但是百分比和比率等不具備可加性的指標不適合選取為度量指標度量值。再次，選取合適的分析維度，通過調整分析指標的層次順序，進行數據信息挖掘，如評比不同年份的各分支機構經營開展成果，或是分析各分支機構歷年來經營業績，其分析維度的布置是不同的。最后，可以將結果用不同的報表形式進行展現，如復雜二維報表、柱狀圖形、時點趨勢線等。
案例分析
1、市場營銷
小企業部為了提高對公客戶的業務辦理效率，針對業務量較多的小微企業營銷網銀業務。業務人員通過多維數據展現工具，首先選定小企業主題，篩選分析范圍為未開通網銀的小微型企業，然后選定度量值為客戶數，選擇近期交易金額區間與企業開戶機構為分析維度。為了鎖定各經營機構的有效客戶，調整兩個分析維度的順序，最終選定目標客戶群體后，再深入挖掘出每一個目標客戶，進行網銀業務營銷。
2、風險分析
某機構信貸員需要對貸款業務實現精準營銷，基于以往經驗，對公賬戶中存款余額較大而貸款結清的客戶信用風險較小，為此該業務人員依靠本分析工具鎖定該類客戶群體，進一步提取目標客戶信息。同樣的業務操作，還可以用于數據分析員對目標客戶群體鎖定后，進行后續數據分析應用。某機構風險專家需要考察各分支機構針對不同行業發放貸款的額度，通過不同的資本計量方法得到定量的結果，進而評估各機構的信用風險。本例中，選取對公貸款分析主題，貸款余額為度量值，分析維度有管理機構、貸款五級分類、貸款投向行業等。為了方便非IT人員在制定商業銀行的營銷方案、風險分析決策等過程中靈活地獲取數據支撐，本文基于多維數據結構就全方位信息支撐應用模式進行理論探索，通過數據指標統一管理、主題數據集市建設與數據預處理等手段，并實現支持多維數據鉆取的數據展現工具，具有以下優點。
�。�1）首先是支持分析維度自由拖拽，展示直觀。使用者通過拖拽等鼠標操作完成指標分析工作，并取得直觀的數據結果進行有針對性的進一步數據分析與拓展應用。這就降低了業務人員、管理人員和分析人員對數據獲取的難度，更為專注于自身業務領域的能力應用，根據需要修改取數方案，而不需要先去掌握復雜的SQL分析腳本。
�。�2）其次是提高了數據服務效率。由于金融交易數據的保密性等安全控制，數據應用從需求提出到分析應用的過程中需要通過審批、科技人員取數等步驟。將后臺交易明細數據與安全性策略在匯總層做過預先處理，需要的匯總數據可以方便地利用多維數據展現工具得到，精簡了數據需求流程，提高了分析效率，也將IT人員從實時響應的服務支持狀態中解放出來，去解決其余科技難題。本文的研究是在數據倉庫技術應用中一次非常有效的探索，基于多維數據結構的主題數據集市可以認為是某區域性商業銀行的數據倉庫項目建設的雛形�；诩幸约岸嗑S展現工具，該行在實際生產中已經取得了良好的經濟效益。
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