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Análisis dimensional. Aplicaciones del Análisis de Datos: Formular queries Extraer datos aggregados Analizar resultados Visualizar resultados
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Análisis dimensional • Aplicaciones del Análisis de Datos: • Formular queries • Extraer datos aggregados • Analizar resultados • Visualizar resultados • El conjunto de datos se representa como un espacio n-dimensional. La reducción dimensional se ejecuta mediante la sumarización sobre las dimensiones que son dejadas de lado
Ejemplo • Ventas (storeId,itemId,timeId,…,monto) • Store(storeId,nombre,region,pais,ciudad) Sumarizar por region: SELECT region,sum(monto) FROM Ventas V, Store S WHERE V.sotreId=S.storeId GROUP BY region
Sumarización • Un problema n-dimensional se representa en un archivo de 2 dimensiones, con n dominions de atributos. • Ej.: Clima(tiempo,lat.long,altit,temp, presion) 4 dimensiones, 2 medidas.
Problemas del Group By • Es complicado para : • Histogramas • Roll-up • Subtotales, drill-dpown • Cross-tabs
Problemas (cont.) • Histogramas • SELECT day,pais,max(temp) FROM ( SELECT day(time) as day, nation (lat,long) as pais FROM clima) as foo Group by day,pais Primero debe armar la tabla y luego agrupar.
Roll-up/drill-down Roll-Up
Problema • Aumento de la cantidad de columnas • P.ej: 6 dimensiones =>64 columnas • Alternativa: introducir un valor “ALL”. El nro de columnas permanece constante
Operador CUBE en SQL SELECT “ALL”, “ALL, “ALL”, SUM (ventas) FROM Sales UNION SELECT Modelo, “ALL, “ALL”, SUM (ventas) FROM Sales GROUP BY Modelo UNION SELECT Modelo, “ALL”,Color, SUM (ventas) FROM Sales GROUP BY Modelo,Color UNION ……