1、資料總結：繼承於資料分析中的統計分析。資料總結目的是對資料進行濃縮,給出它的緊湊描述。傳統統計方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外還可以用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示這些值。廣義上講，多維分析也可以歸入這一類。

2、聚類：是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是使群與群之間差別很明顯，而同一個群之間的資料儘量相似。這種方法通常用於客戶細分。在開始細分之前不知道要把使用者分成幾類，因此通過聚類分析可以找出客戶特性相似的群體，如客戶消費特性相似或年齡特性相似等。在此基礎上可以制定一些針對不同客戶群體的營銷方案。

3、關聯分析：是尋找資料庫中值的相關性。兩種常用的技術是關聯規則和序列模式。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性；序列模式與此類似，尋找的是事件之間時間上的相關性，如對股票漲跌的分析等。

4、分類：目的是構造一個分類函式或分類模型(也常常稱作分類器)，該模型能把資料庫中的資料項對映到給定類別中的某一個。要構造分類器，需要有一個訓練樣本資料集作為輸入。訓練集由一組資料庫記錄或元組構成,每個元組是一個由有關欄位(又稱屬性或特徵)值組成的特徵向量,此外,訓練樣本還有一個類別標記。一個具體樣本的形式可表示為:( v1, v2, ...，vn；c )，其中vi表示欄位值，c表示類別。

5、迴歸：是通過具有已知值的變數來預測其它變數的值。一般情況下，迴歸採用的是線性迴歸、非線性迴歸這樣的標準統計技術。一般同一個模型既可用於迴歸也可用於分類。常見的演算法有邏輯迴歸、決策樹、神經網路等。

資料探勘（Data Mining）軟體。使用諸如神經網路、規則歸納等技術，用來發現資料之間的關係，做出基於資料的推斷。

聯機分析處理（OLAP）：
OLAP的概念最早是由關係資料庫之父E.F.Codd於1993年提出的，他同時提出了關於OLAP的12條準則。　OLAP的提出引起了很大的反響，OLAP作為一類產品同聯機事務處理 (OLTP) 明顯區分開來。
　當今的資料處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（On-Line Transaction Processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是傳統的關係型資料庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是資料倉庫系統的主要應用，支援複雜的分析操作，側重決策支援，並且提供直觀易懂的查詢結果。
OLAP是使分析人員、管理人員或執行人員能夠從多角度對資訊進行快速、一致、互動地存取，從而獲得對資料的更深入瞭解的一類軟體技術。OLAP的目標是滿足決策支援或者滿足在多維環境下特定的查詢和報表需求，它的技術核心是"維"這個概念。
“維”是人們觀察客觀世界的角度，是一種高層次的型別劃分。“維”一般包含著層次關係，這種層次關係有時會相當複雜。通過把一個實體的多項重要的屬性定義為多個維(DImension)，使使用者能對不同維上的資料進行比較。因此OLAP也可以說是多維資料分析工具的集合。
　OLAP的基本多維分析操作有鑽取（Roll Up和Drill Down）、切片（Slice）和切塊（Dice）、以及旋轉（Pivot）、Drill Across、Drill Through等。
鑽取是改變維的層次，變換分析的粒度。它包括向上鑽取（Roll Up）和向下鑽取（Drill Down）。Roll Up是在某一維上將低層次的細節資料概括到高層次的彙總資料，或者減少維數；而Drill Down則相反，它從彙總資料深入到細節資料進行觀察或增加新維。 
　切片和切塊是在一部分維上選定值後，關心度量資料在剩餘維上的分佈。如果剩餘的維只有兩個，則是切片；如果有三個，則是切塊。 
旋轉是變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置（例如行列互換）。 

OLAP有多種實現方法，根據儲存資料的方式不同可以分為ROLAP、MOLAP、HOLAP。 
ROLAP表示基於關係資料庫的OLAP實現（Relational OLAP）。以關係資料庫為核心，以關係型結構進行多維資料的表示和儲存。ROLAP將多維資料庫的多維結構劃分為兩類表：一類是事實表，用來儲存資料和維關鍵字；另一類是維表，即對每個維至少使用一個表來存放維的層次、成員類別等維的描述資訊。維表和事實表通過主關鍵字和外關鍵字聯絡在一起，形成了“星型模式”。對於層次複雜的維，為避免冗餘資料佔用過大的儲存空間，可以使用多個表來描述，這種星型模式的擴充套件稱為“雪花模式”。
MOLAP表示基於多維資料組織的OLAP實現（Multidimensional OLAP）。以多維資料組織方式為核心，也就是說，MOLAP使用多維陣列儲存資料。多維資料在儲存中將形成“立方塊（Cube）”的結構，在MOLAP中對“立方塊”的“旋轉”、“切塊”、“切片”是產生多維資料報表的主要技術。
HOLAP表示基於混合資料組織的OLAP實現（Hybrid OLAP）。如低層是關係型的，高層是多維矩陣型的。這種方式具有更好的靈活性。
還有其他的一些實現OLAP的方法，如提供一個專用的SQL Server，對某些儲存模式（如星型、雪片型）提供對SQL查詢的特殊支援。
　　OLAP工具是針對特定問題的聯機資料訪問與分析。它通過多維的方式對資料進行分析、查詢和報表。維是人們觀察資料的特定角度。例如，一個企業在考慮產品的銷售情況時，通常從時間、地區和產品的不同角度來深入觀察產品的銷售情況。這裡的時間、地區和產品就是維。而這些維的不同組合和所考察的度量指標構成的多維陣列則是OLAP分析的基礎，可形式化表示為（維1，維2，……，維n，度量指標），如（地區、時間、產品、銷售額）。多維分析是指對以多維形式組織起來的資料採取切片（Slice）、切塊（Dice）、鑽取（Drill Down和Roll Up）、旋轉（Pivot）等各種分析動作，以求剖析資料，使使用者能從多個角度、多側面地觀察資料庫中的資料，從而深入理解包含在資料中的資訊。
根據綜合性資料的組織方式的不同，目前常見的OLAP主要有基於多維資料庫的MOLAP及基於關係資料庫的ROLAP兩種。MOLAP是以多維的方式組織和儲存資料，ROLAP則利用現有的關係資料庫技術來模擬多維資料。在資料倉庫應用中，OLAP應用一般是資料倉庫應用的前端工具，同時OLAP工具還可以同資料探勘工具、統計分析工具配合使用，增強決策分析功能。

原文地址：http://www.e-works.net.cn/ztbd/bi/bi02.htm