基于Oracle的OLAP分析详解

针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题，基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理，构建Hive分布式数据仓库，并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例，实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析，并以直观的多角度形式展示数据分析结果，从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。

Oracle的Essbase产品和OLAP产品各自拥有详细的文档和对比分析。这两款产品在数据分析和业务智能领域扮演着重要角色，各具特色。

OLAP，即联机分析处理，能够快速、灵活地分析多维数据，帮助用户从不同角度深入挖掘数据价值。

Oracle数据库10g中的OLAP选项介绍，为用户提供详尽解读，希望对大家有所帮助。

Oracle Database 10g Release 10.2的Oracle OLAP提供了强大的分析能力，能够帮助企业在数据分析和决策支持方面取得突破。

想了解数据仓库和 OLAP 的相关知识吗？这本书虽然有点年头，但讲的东西依然挺实用的，是对初学者来说，能你快速搞懂数据仓库和联机（OLAP）的核心概念。你可以看看相关资料，像是OLAP 联机这篇文章讲得就到位，适合入门。还有数据仓库与 OLAP 概述，这篇解释了数据仓库的基础和 OLAP 的关系，适合你进一步深化理解。如果你想了解实时数据，可以参考Druid 实时 OLAP 数据仓库架构解析，它是当前流行的一种架构。其他几篇文章，像是数据仓库、OLAP 和数据挖掘技术指南，也挺有用的，你从数据的角度理解数据仓库的运作。

动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中，Kylin 负责构建高效的多维数据集（Cube）。

联机分析处理（OLAP）基本思想 联机分析处理（OnLine Analysis Processing，OLAP）是数据仓库系统中重要的数据分析工具。OLAP 的核心是从多维度、多视角观察企业状态，洞察企业发展变化。 OLAP 与数据仓库 OLAP 作为一个独立的技术概念，可以与数据仓库结合使用。这种情况下，数据仓库作为 OLAP 的数据源，其海量数据基于多维模型进行组织。