数据仓库与数据挖掘分析.docx

文档介绍：English Product Name
Women's Tights, L
Women's Tights, M Women's Tights, S 总计
查询命令为：
SELECT DimProduct
SUM( FactRes04
$16,
%
44
$10,
$2,
$10,
$22,
%
49
$7,
$2,
$7,
$17,
%
200
1
$4,
$3,
$7,
%
3
14
$6,
$1,
$5,
$14,
%
18
$9,
$1,
$8,
$19,
%
23
$8,
$1,
$7,
$17,
%
5
$4,
$4,
$9,
%
9
$5,
$4,
$9,
%
总
$93,
$17,
$90,
$201,
%
从表3看出，在有销售的各周里,
1
这说明M的销售额显著低于 L和S这个现象不受时间影响，按时间再继续向下钻取已无必要。
2、按销售区域分割：
以销售区域为列字段，以产品名称为行字段，以销售额为数据字段设计立方体。
表4分区域销售额表
English Product Name
Canada
France
United Kingdom
United States
Women's Tights, L
$22,
$5,
$4,
$60,
Women's Tights, M
$4,
$1,
$
$11,
Women's Tights, S
$20,
$5,
$4,
$60,
总计
$47,
$11,
$9,
$132,
M占总销售额的比重
%
%
%
%
注：表格中最后一行为 EXCEL中手工添加。
从上表可以看出，尽管 M在四个国家的销售额均不及 L和S,但情况并不完全相同: 在法国，M的销销售额占到了该型号总销售额的 %,较另外三个国家的占有率都高， 这表明M在法国的形势要好于其他国家，在法国有进一步提高 M销售额的可能性。
由于数据仓库中对于区域只细化到国家一级，所以无法按区域继续向下钻取。
3、按分销商的类型来分割：
以分销商类型为列字段，以产品名称为行字段，以销售额为数据字段设计立方体。
表5按分销商类别分割销售额
English Product
Name
Speci