# 数据立方体
数据立方体是多维数据模型，可以支持数据得自动上卷和下钻。
# 重要概念
# 维度
数据维度是指将数据进行划分的属性或者特征。在数据分析中，通常会将数据按照不同的维度进行归类，这样可以更有针对性地进行分析和处理。数据维度可以是时间、地点、产品、客户等各个方面的属性，通过将数据按照不同的维度进行划分，可以更加全面地了解数据的特征和规律
数据维度可以根据不同的特征进行分类。常见的数据维度分类包括时间维度、地理维度、产品维度、客户维度等。
时间维度：时间作为一个重要的维度，可以将数据按照不同的时间段进行划分。比如按年、月、周、日等时间维度进行分类，可以更好地分析和比较不同时间段的数据变化趋势。
地理维度：地理维度是根据地理位置进行划分的维度。可以按照国家、省份、城市等不同地理位置对数据进行分类，有助于分析和比较不同地区的数据特征和差异。
产品维度：产品维度是按照产品属性进行分类的维度。可以根据产品的种类、品牌、规格等属性对数据进行分析，有助于了解产品的销售情况和特点。
客户维度：客户维度是按照客户属性进行分类的维度。可以根据客户的性别、年龄、职业等属性对数据进行划分，有助于了解客户的消费行为和偏好。
维度就是观察和分析事物或指标不同角度，例如：销售额这个指标，可以按时间周期（当日、周、月、季度、年度）进行分析，也可以按照产品类型（A产品销售额、B产品销售额…）分析，也可以按地理位置（北京销售额、上海销售额…）分析，还可以按销售主体（a部门销售额、b部门销售额）分析等等
# 度量
度量是被聚合（观察）的统计值，也就是聚合运算的结果，维度其实可以理解成一种分类的方式，或者叫做标签，而度量往往是一个计算出来的数值。度量可以是指标的度量衡也可以是针对指标的某个维度的度量，例如销售额的度量是金额，当月销售数量也是度量。
# 立方体管理
# 列表
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# 新建
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通过拖拽调整维度和度量以及计算节点，可以新增度量和计算节点。 通过定义维度层次来确定立方体得上卷和下钻。
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# 编辑
同新建