科技飞速发展的时代，企业信息化建设会越来越完善，越来越体系化，当今数据时代背景下更加强调、重视数据的价值，以数据说话，通过数据为企业提升渠道转化率、改善企业产品、实现精准运营，为企业打造自助模式的数据分析成果，以数据驱动决策。
多维分析一般指多维数据分析，多维分析是dap中重要的展现方式之一，和图表展现方式不同，多维分析主要以表格的方式进行数据展现，所以方便进行大量数据的显示，同时多维分析以立方体为数据基础，所以通过立方体构建维度的层级关系，从而实现多维分析时维度的穿透以及相关属性的定义。
1整体介绍
可以通过不同的产品组合来解决不同公司面临的企业困难，帮助企业范围内建立起了一整套统一、规范的IT架构标准体系，包括数据规范、服务规范、流程规范、界面规范、接口规范等，彻底解决了当前面临的信息孤岛问题，有利于提高效率和降低成本。
1.1产品方案
首先介绍一下DAP的数据中台方案组合框架：
数据中台方案方案主要的产品组合是DAP数据分析平台通过与ESB应用集成平台，使用场景主要是通过配置调度任务，通过执行调度任务调用ESB数据同步流程，实现数据的采集、抽取、转换、传输、调度等操作，基础数据为DAP提供同源并标准的、一致的数据保障数据分析来分析数据的准确性，然后通过Portal门户集成平台展现给客户。
1.2产品说明
数据分析平台是一款能够高效存储、计算、分析并处理海量数据的数据分析产品，能够真实、准确、清晰、有效的将企事业内部及行业外部相关数据进行可视化展现，帮助企事业提升行业洞察力、加强决策力，从而提升整体竞争力。
数据分析平台功能有：
1.数据来源（应用系统定义、数据源头配置、ODS数据定义）数仓模型。
2.数仓模型（业务主题、维度配置、事实配置、模型配置、指标配置、规则校验、阈值规则、质量日志、通知日志）。
3.数据调度（调度资源、调度任务、调度资源）。
4.分析模型（数据集配置、立方体配置、多维度分析、业务类报表）。
5.展现模型（导航管理、组件管理、展现主题、装饰管理）。
6.算法模型（算法配置、标签管理、算法日志）。
7.统计分析（数据地图、质量分析、血缘分析、影响分析）。
8.系统管理（组织管理、角色管理、人员管理、功能管理、编码类型、编码管理、系统日志）。
1.3功能说明
在dap产品中多维分析主要分成管理功能和展现功能两部分。管理功能主要是对多维分析关联的立方体以及维度、度量的定义；页面展示则是对实际的展现效果进行定义，如过滤条件、图表展现等。本文主要是将多维分析功能的开发过程进行梳理，方便使用人员了解多维分析功能以及后续的开发维护。
2需求说明
通过整体介绍了解到多维分析应该有哪些功能（配置功能、展现功能）、使用场景，下面我们具体分析一下多维分析功能该如何使用、具体需要什么样式。
2.1功能说明
1.多维分析就是构建一个多表头的复杂表格，并且能实现对表头信息的筛选、移动等功能。
2.多维分析功能主要是以立方体为基础，通过关联立方体获取维度和度量信息，以维度为表头、以度量为数据构建多表头的交叉表格。
3.导航页面支持通过选择创建好的的多维分析方案进行预览使用。
2.2配置功能
配置功能主要通过选择立方体获取数据，然后根据立方体字段数据进行配置行表头、列表头和度量信息，创建不同的表格方案存储到一个数据表中，供导航页面选择浏览使用。
2.3展示功能
页面展示是在导航中选择已经配置好的多维分析方案，然后显示到页面中客户可以根据当时的实际情况，可以选择配置类型表格方案进行修改，也可以选择不是配置类型已经创建好的方案表格进行预览使用。
3实现思路
通过场景介绍和需求分析我们知道了多维分析具体是什么，下面介绍如果我们开发此功能，此功能的实现思路。
3.1开发思路
多维分析改造：
(1)通过新增多维分析报表选择立方体。
(2)配置方案列表页面，点击新增进入配置页面。
(3)配置页面如下：
①左侧分为条件、列、行、度量字段配置（采用自己构建表单方式实现）。
②条件：是选择立方体带过来的过滤条件，支持进行配置对应的值。
③列表头：显示表格列表头，支持拖拽到行中、支持上移下移。（采用treeGrid组件构建表格效果）。
④行表头：行表头和列表头可以相互拖动，支持上移下移（采用jqGrid构建表格效果）。
⑤度量字段：度量字段支持多选、移动、支持度量的置顶、置底（采用jqGrid构建表格效果）。
⑥表头（行、列、度量）支持展开与合并（配置时有下一级维度或度量），展开、合并时只对当前字段生效，支持全展开与全合并，同时全展开的情况下只能进行全合并，不能单个字段合并。
(3)通过以上配置进行改变查询SQL数据，通过数据进行构建前段表格。
(4)支持保存配置效果信息，在浏览中应用，浏览时候也支持用户自定义配置。
3.2模型设计
多维分析表：
多维分析配置表：
3.3技术要点
根据上述的实现实录，多维分析主要是把配置信息存储一个JSON数据，通过解析这个JSON数据生成不同的多维分析表格。
以下是配置信息JSON格式：
4实现步骤
通过上述需求分析了解需要做什么，通过实现思路了解应该怎么做，下面是对如何开发多维分析功能，具体功能是什么样的进行介绍。
4.1功能说明
多维分析是DAP产品中一个重要的数据展现功能，相比于图形化组件，多维分析表格的数据展现更加全面和复杂，特别是针对于业绩分析、数据统计等功能，多维表格可以直接以求和、计数、平均值等方式进行数据的聚合展现，更加直观和具体，并且能够根据实际需求对数据进行筛选，对表格的表头进行扩展，以实现一种动态化的数据展现。
4.2配置页面
多维分析列表页面：
新增多维分析方案：
多维分析配置方案列表页面：
点击新增进行新增页面：
点击配置进入配置页面：
配置页面：配置完，点击保存就保存一个多维分析方案。
4.3浏览页面
多维分析配置完，就可以浏览器上进行选择多维分析组件，选择组件后可以选择保存好的多维分析进行浏览。
双击一条方案进行参数编辑页，进行配置条件参数。
浏览：
如果是配置类型显示：
如果不是配置类型：
5心得总结
多维分析是DAP中相对比较复杂的一个功能模块，不仅仅在于功能点比较多，更多在于大部分功能点都集中在一个完整的数据表格中，而这个完整的表格又是由四个表格组成，每一个功能点的操作都会对整个表格的结构和数据造成影响。
5.1多维分析
多维分析功能以管理功能和页面展现两部分构成，管理功能主要面向于管理人员，进行多维分析模型的关联和配置；页面展现主要面向使用人员，可以在导航中直接查看表格数据，并且根据不同的目的对数据进行过滤、格式化等操作，同时支持个性化表格的配置和存储。
5.2数据分析
数据分析在企业的经营分析中，数据分析共有三大作用，下面进行讲述。
1.现状分析：现状的含义大概可以从两点来看，第一，是已经发生的事情，第二，是现代所发生的事情。通过分析企业的整体运营情况，明确公司的现状，而现状，则可以通过基础的周报或月报来分析。
2.原因分析：如果通过第一点，了解企业存在某种隐患，则需要去分析该隐患。
3.预测分析：分析了现状，也分析了原因，接下来就需要预测。通过现在掌握的数据，预测接下来的发展趋势等。
5.3产品开发
功能开发人员考虑问题一定要全面，如果内容梳理的全面，在前期设计时到位，那么在实际工作工程中就不会出现功能遗漏，不会导致整体功能出现断层，同时也会减少后续维护的难度，保证设计是可以落地的，各个功能的实现方式、相关方法、参数，对数据的操作是明确的，这样才能保证开发工作可以合理有序的进行。
对于开发人员来说，代码的可读性与可维护性是一项重要的能力，特别是在开发一个复杂功能的时候，优化代码结构、实现代码复用是一项重要的工作，所以在开发特别是后端代码开发时，要尽量减小代码的体量，不要写体量太大的方法，尽量将方法进行拆分，以实现方法的复用，降低开发工作量的同时，也能优化代码的整体结构，提升代码可读性，为后续开发和维护人员降低维护的难度。
