多维数据管理系统

多维数据管理系统

I目录

■CONTENTS

第一部分多维建模的定义与特征..............................................2

第二部分多维数据集的架构与组织............................................4

第三部分多维操作与查询语言................................................7

第四部分多维数据仓库与联机分析处理.......................................10

第五部分多维数据挖掘与数据透视分析.......................................13

第六部分多维数据管理系统的性能优化.......................................15

第七部分多维数据安全与隐私保护...........................................18

第八部分多维数据库管理系统的最新进展.....................................21

第一部分多维建模的定义与特征

关键词关键要点

【多维建模的定义】：

1.多维建模是一种数据建模技术，旨在组织和表示多维数

据，以便对其进行快速、高效的分析和处理。

2.多维数据模型由维度和度量组成，其中维度表示数据分

类.而度量表示数据值C

3.多维模型提供快速数据检索和聚合，使决策者能够从不

同视角探索和分析数据。

【多维建模的特征】：

9

多维数据管理系统

多维建模的定义与特征

定义

多维建模是一种数据建模技术，它将数据组织成多维数据集，以支持

快速、高效的分析和决策制定。多维数据集是一种数据结构，其中数

据按多个维度（属性）组织并存储，允许用户从不同的角度查看和分

析数据。

特征

多维建模具有以下主要特征：

*多维性：数据按多个维度组织，每个维度表示数据的特定方面。例

如，销售数据可以按产品、客户、时间和地区等维度组织。

*数据冗余：为了提高查询性能，通常在不同的维度中重复存储数据。

例如，产品销售数据可能在产品维度和客户维度的表中都存在。

*维度层次结构：维度可以组织成层次结构，其中每个级别提供不同

级别的粒度。例如，时间维度可能具有年、季度、月和日等层次。

*事实表：一个事实表包含来自一个或多个维度的度量值，这些度量

值是分析感兴趣的c例如，销售事实表可能包含每个产品的销售量和

收入。

*预先计算：多维数据集通常预先计算和存储，以提高查询性能。这

涉及到对数据进行汇总和聚合，以创建用于快速分析的预先计算值Q

*快速查询：多维建模支持快速、交互式的查询，允许用户实时探索

和分析数据。

*易于使用：多维数据集易于使用，不需要复杂的SQL查询或数据建

模知识。

好处

多维建模为企业提供了以下好处：

*提高决策制定：通过提供快速、全面的数据分析，多维建模支持数

据驱动的决策制定。

*改进分析效率：预先计算和易于使用的界面提高了分析效率，使用

户能够快速深入了解数据。

*业务灵活性：多维建模支持业务灵活性，允许用户轻松更改维度和

度量值以满足不断变化的分析需求。

*数据整合：它可以整合来自不同来源的数据，为企业提供一个全面

的数据视图。

*减少复杂性：多维数据结构简化了数据管理和分析，减少了开发和

维护复杂数据模型的需要。

应用

多维建模广泛应用于以下领域：

集处的数值。

4.事实表：

*事实表是多维数据集数据存储的核心。它包含多维数据集中的所有

事实（度量）数据。

*事实表中的每一行代表特定维度组合的一个事实，称为事实行。

5.维度表：

*维度表包含维度成员信息，如成员名称、层次和相关元数据。

*维度表与事实表通过外键相关联。

多维数据集的逻辑和物理架构

1.逻辑架构：

逻辑架构表示多维数据集的抽象概念视图，它屏蔽了底层物理存储机

制。逻辑架构包括：

*维度层次关系

*维度成员的枚举

*度量列表

*度量和维度之间的关系

2.物理架构：

物理架构表示多维数据集在磁盘或内存中的存储实现。物理架构包括:

*事实表的物理布局

*维度表的索引和排序机制

*数据分块和压缩技术

维度数据集的类型

1.全维度数据集：

*存储所有维度和度量组合的lengkapdata。

*效率低，但易于查询。

2.增量维度数据集：

*将维度更改存储为增量表。

*更新维度时效率更高，但查询可能会更复杂。

3.雪花型数据集：

*将维度表与事实表完全非正规化。

*减少了存储空间，但增加了查询复杂性。

4.星座式数据集：

*将事实表归一化并使用桥接表将维度表相关联。

*灵活且可扩展，但查询可能会非常昂贵。

多维数据集的优化

1.数据压缩：

*减少多维数据集存储空间。

*技术包括字典编码、位图索引和游程编码。

2.数据分块：

*将多维数据集划分为更小的块。

*允许按需加载数据，从而减少内存占用。

3.索引和排序：

*优化维度表中的成员查找和维度层次上的聚合。

*技术包括B树索引、位图索引和哈希表。

4.查询重写：

*分析查询并使用预先存储的聚合或派生列来重写查询。

*减少查询执行时间和减少I/O操作。

第三部分多维操作与查询语言

关键词关键要点

【多维切片】

1.通过指定维度和度量，从多维数据集提取特定维度的值

或度量的值。

2.对多维数据集进行垂直或水平切分，只获取感兴趣的特

定维度或度量数据。

3.可用于数据探索、趋势分析和钻取详细信息。

【多维切块】

多维操作与查询语言

特性：

多维操作与查询语言（MDX）是一种专门为多维数据管理系统（MDDS）

设计的查询语言。它提供了一组独特的运算符和函数，用于对多维数

据进行复杂的操作和查询。

操作：

*切片：选择数据立方体的特定子集，基于指定的维度值或范围。

*切块：将数据立方体分解成较小的块，基丁所选的维度。

*旋转：交换数据立方体的维度，重新排列其结构。

*钻取：将数据立方体按指定的维度层级逐级深入。

*钻出：从数据立方体中提取特定维度成员并显示为单独的维度。

查询函数:

*Aggregate：对一组数据值执行聚合操作，例如求和、求平均值或

求计数。

*CalculatedMember：创建动态维度成员，其值基于其他维度戌员

或度量计算。

*Exists：检查维度成员或层次结构中的值是否存在。

*InStr：在字符串中查找子字符串。

*NonEmpty：返回非空成员或值。

MDX语法：

MDX语句由多个子句组成，包括：

*SELECT：指定要返回的数据。

*FROM：指定数据立方体或其他数据源。

*WHERE：指定筛选数据的条件。

*GROUPBY：指定聚合的分组维度。

*HAVING：指定过滤聚合结果的条件。

*ORDERBY：指定排序结果的维度或度量。

示例查询：

''、mdx

SELECT

[Measures].[InternetSales]

FROM

[SalesCube]

WHERE

[Date].[Year]=2023

AND[Product].[Category]="Electronics

这个查询将从"SalesCube”中选择名为“InternetSales”的度

量值，其中“Year”维度值为2023,“Product”维度值（类别）为

“Electronics”。

优点：

*用户友好：MDX提供了用户友好的语法，易于学习和使用。

*灵活性：MDX允许执行广泛的操作和查询，以满足复杂的数据分析

需求。

*高性能：MDDS针对MDX查询进行了优化，确保快速响应和高吞吐

量。

*可扩展性：MDX可以扩展以支持新的维度、度量和操作，从而随着

数据模型的发展而扩展。

局限性：

*缺乏标准化：MDX在不同供应商的MDDS实现之间存在一些差异。

*复杂查询：对于复杂的多维分析，MDX查询可能变得难以编写和理

解。

*学习曲线：虽然语法易于学习，但掌握MDX的高级功能需要时间

和实践。

第四部分多维数据仓库与联机分析处理

关键词关键要点

多维数据仓库与联机分析处

理1.多维数据仓库是为联机分析处理（OLAP）设计的，它以

多维方式组织数据，使用事实表和维度表。

2.联机分析处理是一种数据分析技术，允许用户对多维数

据进行交互式、多维和快速的杳询C

3.多维数据仓库和联机分析处理结合在一起，提供了一个

强大的工具，用于分析大型数据集并从不同角度获得洞察。

多维数据模型

1.多维数据模型是一种数据模型，其中数据以多维数组的

形式存储，允许用户从多个维度导航和分析数据。

2.多维数据模型支持各种分析操作，例如切片、切块、钻

取和旋转，提供灵活且用户友好的数据探索。

3.多维数据模型通常用于构速联机分析处理应用程序，并

与多维数据仓库结合使用。

联机分析处理技术

1.联机分析处理技术包括MOLAP（内存中联机分析处理）

和ROLAP（关系联机分析处理）。

2.MOLAP将数据存储在内存中，提供快速查询性能，但数

据量有限制。

3.ROLAP将数据存储在关系数据库中，提供了更大的数据

量，但查询性能可能较差。

联机分析处理工具

1.联机分析处理工具包括PowerBLTableau和QlikSense。

2.这些工具提供直观的用户界面，允许用户轻松探索和分

析数据。

3.联机分析处理工具还支持高级功能，例如数据挖掘和预

测建模。

多维数据管理系统趋势

1.云计算的兴起为多维数据管理系统提供了新的部署选

项，提供可扩展性和成本效益。

2.人工智能和机器学习技术的集成增强了数据分析能力，

自动识别模式和趋势。

3.实时数据分析的需求不断增长，这推动了多维数据管理

系统的发展，以支持流数据的处理。

多维数据管理系统前沿

1.多维时空数据库管理系统正在开发，以管理具有空间和

时间维度的数据。

2.图形数据库技术与多维数据管理系统相结合，提供了更

灵活和强大的数据分析能力。

3.多维数据管理系统正在探索与大数据平台的集成，以处

理大规模和复杂的数据集。

多维数据仓库与联机分析处理

多维数据仓库（MDW）

多维数据仓库是一种特定类型的仓库，旨在支持多维分析和决策支持。

它通过将数据存储在多维数据集（由维度知度量组成）中，允许用户

从不同角度探索和分析数据。

多维数据集

多维数据集是数据的一种多维表示，它包含：

*维度：分类数据，表示实体的特征（如时间、地理位置、产品类别）

*度量：度量数据，表示与实体相关的数值（如销售额、客户数、利

润）

联机分析处理（OLAP）

联机分析处理是一种技术，允许用户交互式地探索和分析多维数据。

它提供以下功能：

*切片和切块：根据一个或多个维度过滤数据

*汇总：对数据进行汇总（求和、平均值、计数等）

*钻取：深入到数据的不同级别（如从国家钻取到省份）

*钻取：从数据的汇总级别返回到更详细的级别

MDW和0。TKpblTE之间的关系

MDW为OLA提供底层数据存储，而OLA提供交互式分析界面。MDW

存储数据，而OLA允许用户灵活地探索和分析数据。

MDW的优点

*多维性：允许用户从不同角度分析数据

*高查询速度：预先聚合的数据允许比关系型数据仓库更快速的查询

*数据一致性：集中式数据存储确保数据一致性

*企业洞察：支持高级分析和决策支持

MDW的缺点

*昂贵：MDW的构建和维护成本可能很高

*复杂性：需要专业的技术和数据管理经脸

*数据冗余：预先聚合数据可能醇致数据冗余

*灵活性有限：数据聚合可能限制灵活的分析

OLAP的优点

*交互性：允许用户直观地探索和分析数据

*洞察发现：支持深入分析和模式识别

*决策支持：提供信息，以支持明智的决策

*灵活性：允许用户根据需要自定义视图和分析

OLAP的缺点

*依赖于MDW：要求访问MDW中存储的数据

*查询限制：复杂查询可能超出某些OLA工具的功能

*学习曲线：需要用户学习OLA的技术和概念

*成本：OLAP工具可能非常昂贵

选择MDW和OLA

选择MDW和OLA时应考虑以下因素:

*数据要求：是否需要多维分析和决策支持？

*技术能力：是否有必要的技术和数据管理经验？

*预算：是否能够负担MDW和OLA的成本？

*可扩展性：解决方案是否可以满足当前和未来的数据增长？

*灵活性：解决方案是否允许用户灵活地分析数据？

综合考虑这些因素，企业可以做出明智的决策，选择最能满足其特定

要求的MDW和OLA解决方案。

第五部分多维数据挖掘与数据透视分析

关键词关键要点

【多维数据挖掘】

1.多维数据挖掘的特点：关联分析、分类分析、聚类分析，

从多角度探索隐藏模式。

2.多维数据挖掘的技术：数据立方体、OLAP工具、数据

挖掘算法，高效处理海量异构数据。

3.多维数据挖掘的应用：市场细分、客户行为分析、欺诈

检测，提升业务洞察和决策支持。

【数据透视分析】

多维数据挖掘

多维数据挖掘是专门针对多维数据集进行的数据挖掘技术，其重点是

发现和分析数据中的模式和趋势，并揭示隐藏在数据中的洞察。

数据透视分析

数据透视分析是一种交互式数据分析方法，它允许用户根据多个维度

对多维数据进行可视化、总结和探索。数据透视表是数据透视分析中

最常用的工具，它允许用户从不同的角度对数据进行分组、排序和汇

总。

多维数据挖掘与数据透视分析的关系

多维数据挖掘和数据透视分析密切相关，并且可以协同工作来增强数

据分析过程。

*数据透视分析为数据挖掘提供交互式探索环境：数据透视分析允许

用户以交互式方式探索数据，快速生成假设和识别模式。这可以为多

维数据挖掘提供有用的导向，帮助确定需要深入挖掘的特定区域。

*数据挖掘提供数据透视分析的深入洞察：多维数据挖掘可以发现复

杂模式、预测趋势和确定隐藏关联，这些信息可以通过数据透视分析

进行可视化和探索C这可以帮助用户深入理解数据中的洞察，并制定

更明智的决策。

多维数据挖掘与数据透视分析技术

多维数据挖掘技术：

*联机分析处理（OLAP）：用于快速处理和分析多维数据。

*数据立方体：多维数据的特定视图，允许快速获取和汇总数据。

*下钻和上卷：用于在数据层次结构中导航，以获取更详细或更概括

的视图。

*模式发现算法：用于识别隐藏模式和趋势，例如关联规则、聚类和

分类。

数据透视分析技术：

*数据透视表：交互式网格，用于根据多个维度分组、排序和汇总数

据。

*切片器和骰子：用于根据特定维度或度量筛选和分割数据透视表。

*时间序列分析：用于可视化和分析时间序列数据，以识别趋势和季

节性。

多维数据挖掘与数据透视分析的好处

*更深入的洞察：多维数据挖掘和数据透视分析相结合，可以提供比

单一技术更深入的洞察，揭示隐藏模式并瑜定关键关系。

*交互式探索：数据透视分析允许用户以交互式方式探索数据，快速

发现模式并生成假设。

*更快的决策制定：多维数据挖掘和数据透视分析可以缩短数据分析

时间，并使决策者能够更快地获得洞察并制定明智的决策。

*改善业务绩效：通过揭示隐藏模式和趋势，多维数据挖掘和数据透

视分析可以帮助企业优化运营、制定数据驱动的策略并提高业务绩效。

总结

多维数据挖掘和数据透视分析是一对强大的技术，可协同工作，提供

深入的数据分析和交互式探索。它们使组织能够从多维数据中提取有

价值的洞察，推动数据驱动的决策并提高业务绩效。

第六部分多维数据管理系统的性能优化

关键词关键要点

多维数据结构优化

1.使用稀疏存储格式：专用于存储稀疏多维数据集的格

式，仅存储非零值，从而节省空间和提高查询性能。

2.选择合适的聚集和缩减策略：通过预先计算汇总值和移

除冗余数据，提前减少数据集大小，从而加快查询响应速

度。

3.应用数据压缩技术：利用算法压缩多维数据集的大小，

减少I/O操作和提高内存利用率。

索引技术优化

1.建立多维索引：使用专门为多维数据设计的索引结构，

例如位图索引、柱状索弓和R树，以加速范围查询和点直

询。

2.优化索引选择：考虑数据集特性和查询模式，选择最合

适的索引类型，以最大化查询性能。

3.定期更新和维护索引：确保索引与数据保持同步，以避

免查询结果不准确或性能下降。

多维数据管理系统的性能优化

引言

多维数据管理系统(MDDBMS)面临着严峻的性能挑战，因为它们必须

处理海量数据，并提供实时分析和查询响应。性能优化对于确保

MDDBMS有效且高效地运行至关重要。

性能优化技术

1.数据结构优化

*多维数组：使用多维数组存储数据，允许快速访问特定单元格。

*位图索引：使用位图标识每个维度成员的存在，从而实现快速过滤。

*哈希表：使用哈希表快速查找维度成员，减少搜索时间。

2.查询优化

*查询重写：使用查询重写技术将复杂查询转换为更有效的查询计划。

*预计算：预先计算常见查询的结果并将其存储在高速缓存中，以实

现快速检索。

*并发控制：实现有效并发控制机制，以避免查询之间的资源冲突。

3.存储优化

*数据分区：将数据划分为较小的分区，乂便并行处理。

*数据压缩：使用数据压缩技术减少数据大小，从而提高查询性能。

*内存管理：优化内存管理策略，以最大限度地减少内存开销。

4.硬件优化

*固态硬盘(SSD)：使用SSD存储数据，实现比传统硬盘更快的访

问速度。

*多核处理器：利用多核处理器并行处理查询，提高整体吞吐量。

*内存缓存：使用内存缓存存储频繁访问的数据，以减少磁盘I/Oo

5.其他优化技术

*代码优化：优化代码以提高查询执行效率，例如使用并行编程。

*数据预处理：在查询之前预处理数据，乂减少查询处理的时间。

*索引维护：定期维护索引以确保数据完整性并提高查询速度。

性能监控和分析

持续监控和分析MDDBMS性能对于识别瓶颈和实施改进至关重要。性

能监控工具可以跟踪关键指标，例如查询时间、数据大小和内存使用

情况。分析结果可用于调整配置、优化查询和改进系统架构。

最佳实践

实施以下最佳实践可以进一步提高MDDBMS性能：

*使用适当的数据结构和索引。

*优化查询以减少I/O操作。

*适当分区和管理数据。

*优化硬件配置。

*实施有效的监控和分析程序。

*定期维护系统。

结论

通过实施全面的性能优化技术，可以显着提高MDDBMS的性能。优化

数据结构、查询、存储、硬件和其他方面对于确保有效且高效的分析

处理至关重要。持续监控和分析性能是识别瓶颈和实施改进的持续过

程，以满足不断增长的业务需求。

第七部分多维数据安全与隐私保护

关键词关键要点

多维数据访问控制

1.基于角色的访问控制（RBAC）：为用户分配角色，并根

据角色授予对多维数据立方体的访问权限，简化权限管理。

2.最小特权原则：仅授予用户执行其职责所需的最低权限，

降低未授权访问和数据泄露风险。

3.属性级访问控制（ABAC）：根据数据属性（如客户级别、

产品类别）动态控制访问，提供更细粒度的权限管理。

多维数据加密

1.对数据本身进行加密：使用对称或非对称加密算法对多

维数据立方体中的数据进行加密，保护其机密性。

2.对元数据进行加密：加密维度、层次结构和度量等元数

据，防止未经授权的用户了解数据的组织和内容。

3.格式保留加密：以与原始数据相同的格式对加密数据进

行存储和处理，方便查询和分析，而无需解密。

多维数据匿名化

l.k-匿名性：将数据中的敏感属性泛化或抑制，确保在数据

集中任何一行不能唯一标识个人。

2.1-多样性：对于给定的敏感属性值，确保数据集中的每个

等价类至少包含1个不同的非敏感属性值。

3.1-接圻性：确保原始数率和偌名化数据之间的距离不超过

t,最大限度地减少匿名化带来的信息损失。

数据审计和监控

1.数据访问审计跟踪：记录用户对多维数据立方体的访问

活动，包括访问时间、数据项和查询内容。

2.异常检测：使用机器学习或统计技术检测异常的访问模

式或数据更改，识别潜在的安全威胁。

3.数据泄露预防：实施数据泄露预防系统，监控数据传输

和使用，防止未经授权的访问和泄露。

合规性和监管

1.HIPAA和GDPR：遵守医疗保健和数据保护法规，确保

多维数据处理符合隐私而安全要求。

2.SOX和PCIDSS：满足财务和支付卡行业的安全标准，

确保数据的完整性、机密性和可用性。

3.行业最佳实践：遵循NIST.ISO和其他行业组织制定的

安全最佳实践，确保多维数据管理的安全性。

隐私增强技术

1.差分隐私：在查询多维数据时注入随机噪声，在不影响

分析结果的情况下保护个人隐私。

2.同态加密：使用可直接在加密数据上执行计算的加密算

法，无需解密，提高计算效率和隐私性。

3.安全多方计算：允许多个参与方在不泄露其私人数据的

条件下共同进行计算，保护数据隐私和数据安全。

多维数据安全与隐私保护

随着多维数据管理系统(MDMS)的广泛应用，保护其中存储的敏感数

据变得至关重要。MDMS在各种行业中被用于处理大量与业务相关的

数据，其中许多数据包含个人身份信息(PH)或其他机密信息。因

此，确保MDMS中数据的安全和隐私至关重要。

数据安全

数据安全涉及保护数据免遭未经授权的访问、使用、披露、破坏或修

改。在MDMS中，数据安全可以采取以下措施来实现：

*访问控制：限制对MDMS及其数据的访问权限，仅授予有需要了解

信息的人员权限。

*加密：对存储在MDMS中的数据进行加密，使其对于未经授权的人

员不可读。

*审计和日志：记录访问MDMS和其数据的活动，以便在发生安全事

件时进行调查和取证。

*数据备份和恢复：定期备份MDMS数据，以在数据丢失或损坏时恢

复数据。

*灾难恢复：制定计划，在自然灾害或系统故障等灾难事件发生时恢

复MDMS和其数据c

隐私保护

隐私保护涉及保护个人信息免遭未经授权的收集、使用或披露。在

MDMS中，隐私保护可以采取以下措施来实现：

*数据匿名化：通过删除或扰乱个人身份信息来匿名化数据，以便不

再可以识别个人。

*数据最小化：仅收集和存储业务所需的数据，最大限度地减少隐私

泄露风险。

*数据访问限制：限制对个人信息的访问，仅向有“了解必要”需求

的人员授予访问权限Q

・数据使用目的限制：定义特定数据的使用目的，并限制数据的使用

超出这些目的。

*遵守法规：遵守与数据隐私保护相关的适用法律和法规，例如GDPR

和CCPAo

多维数据安全与隐私保护的最佳实践

实施多维数据安全与隐私保护的最佳实践至关重要：

*进行风险评估：识别和评估MDMS中数据的安全和隐私风险，并制

定缓解措施。

*实施基于角色的访问控制（RBAC）：根据用户的角色和职责，授予

对MDMS数据和功能的访问权限。

*启用多因素身份验证（MFA）：要求用户使用多种身份验证方法来访

问MDMS,以增强安全性。

*使用安全协议：在MDMS与客户端和服务器之间传输数据时，使用

安全的协议，例如HTTPSo

*定期更新和修补：定期更新MDMS软件和底层系统，以修补安全漏

洞。

*提高用户意识：对用户进行数据安全和隐私实践方面的培训，让他

们了解他们的责任并防止数据泄露。

结论

多维数据安全与隐私保护对于保护MDMS中存储的敏感数据至关重

要。通过实施数据安全和隐私措施，组织可以保护数据免遭未经授权

的访问、使用或披露，同时遵守相关法律和法规。采用最佳实践并保

持警惕对于确保MDMS中敏感数据的安全和隐私至关重要。

第八部分多维数据库管理系统的最新进展

关键词关键要点

大数据分析中的多维数据管

理1.多维数据库可扩展性为性能的改进，以处理海量数据的

多维分析。

2.新的索引和查询优化技术，以提高大数据集上的查询效

率。

3.分布式多维数据库的兴起，以应对大数据分布式处理的

挑战。

基于云计算的多维数据废

1.云计算平台提供的可扩展性和弹性，支持多维数据库管

理系统的动态扩展。

2.云原生多维数据库的开发，利用云平台的特性和服务来

提高性能和可管理性。

3.云服务中的多维数据分析即服务（MDaaS）,允许用户访

问和分析云上托管的多维数据库。

人工智能与多维数据管理

1.人工智能（AD技术，如机器学习和数据开采，用于优

化多维数据库查询。

2.AI驱动的多维数据分析，提供智能洞察和预测模型。

3.自动化多维数据库管理，减少手动任务并提高效率。

时空数据管理中的多维数据

库1.时空多维数据库的开发，以管理具有时空维度的复杂数

据。

2.时空数据索引和查询处理技术的进步，提高时空查询的

效率。

3.时空数据分析工具和可视化技术，支持时空模式识别和

决策支持。

物联网中的多维数据管理

1.面向物联网（物联网）数据的多维数据库，以处理大量

传感器数据。

2.物联网数据实时分析和流查询技术，支持实时决策。

3.物联网数据的时空分析和可视化，提供对设备位置和行

为的洞察。

移动多维数据库

1.轻量级移动多维数据库，适合资源受限的移动设备。

2.离线多维数据管理，允许用户在没有互联网连接时访问

和分析数据。

3.移动多维数据可视化知交互式直询，支持移动设备上的

数据探索和分析。

多维数