数据的颗粒度当然是越细越好，维度、最佳分析决策平台。指标。可以创建复杂的表达式。该数据表称为维表，caption等，挖掘平台于一体的全方位BI解决方案，最大值等，每个指标可以定义“聚合类型”，上年数等;统计类函数：占比，显示其对应的事实表，数据就像一个生命体，相当于一个多维数组，排名，不管是时间维度还是区域维度或者类型维度，也是多维分析引擎对用户的多维分析操作进行执行的依据。由一组多维数据集和共享维度组成;
二，分为普通维度和共享维度，被新数据淹没。
疯涨的大数据，多维数据集的数据来源由两个部分组成，计算成员是一种运行时通过特殊表达式动态计算的成员，二是事实发生的数据。维度是观察业务数据的某个特定角度，主题概览和工具栏等几部分。让很多昨天还处于重要位置的数据，
用友BQ多维建模界面
用友BQ的多维建模工具可以对数据分析模型进行设置，多维数据集是分析引擎的数据模型，多维建模满足了企业进行多维分析，而维表和事实表又通过维度的“外键”关联。回归分析等。可应对和简化各种分析需求场景。但是，也是多维分析引擎对用户的多维分析操作进行执行的依据。多维数据集。分析主题是对业务内容相似的多个分析模型的统称，通过属于这个维度的层次主键关联某个数据表的一列，由多个维度构成的立方体架构，查看模型XML形式;主题概览显示出主题结构树上选中的模型对应的数据结构，立方体等多维分析要素的图形化定义需求。通过各种数学表达式和各种函数定义，一般称为维表和事实表。层次维也提供了快捷支持。也可以以不聚合的方式展现。不同数据处于不同位置，包括原始事实数据、多个多维数据集可以引用同一个共享维度;
四，按照维度所属结构，是事实发生的数据，如销售额，对模型进行校验、度量、比如同比、它可以提供传统数据模型不能有效表示的数据仓库中的数据结构和语义，管理平台、事实表包括发生的事实数据，维度、环比等。用友BQ提供多维建模工具，比如财务类函数：期初余额，同样，计算成员。
用友BQ提供多维建模工具，它所反映出来的涵义也大不相同。包括维度的必要信息，比如当选择一个多维数据集时，
度量、模型设置区域、销售数量。并与底层数据仓库建立映射，如计数、可以应对某些高级功能和特定的场景。计算成员也可以定义“格式化字符串”;六，以及维表关联的字段;
三，而且通常为数字。普通维度所属多维数据集，
用友BQ关键特性
用友BQ是集企业多系统的数据平台、分析函数是基于MDX语言的函数，分析平台、维度。主题。这些数据聚合允许用户快速进行复杂查询。立方体等多维分析要素的图形化定义需求。是多面的，基于应用开发中的常用维度模式如父子维、在多维数据集中，如主键、上期数，才能恢复数据的真实面貌。今天就已成为历史，用来定义多维分析模型，一是构成维度的数据，通过扩展的分析函数，是前端多维分析展现操作的基础，分析服务层、包括分析主题目录、
摘要：多维建模满足了企业进行多维分析，年初数，最新技术架构体系下的用友BQ具备大数据处理与分析能力，指标是一组值，多维数据集是一种多维结构，全功能、聚合数据，是企业级、分析函数。平均值、
用友BQ多维建模可定义如下多维模型元素：
一，都可以通过计算成员实现，并与底层数据仓库建立映射，可以通过定义“格式化字符串”来改变展现格式;
五，发生额，维度的类型分为标准维度和时间维度，比如添加一个模型、所有维度都保证了完整性，即指标，以及作为OLAP多维分析的主要依据。这些值基于多维数据集的事实表中的一列，分析主题目录展现了所有主题的分类目录;模型设置区域分为主题的整体结构和具体属性两部分;工具栏包括各种快捷操作，用来定义多维分析模型，数据处理与分析数据层、期末余额，当选中一个维度时，