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現実の説明：プロジェクトのリストがあります。すべてのプロジェクトにはたくさんのアカウントがあります。すべてのアカウントで多くのアクションを実行できます。次のディメンションとファクトテーブルが定義されています（簡略化されています）。

Dimensions and attributes:
 Project
  project_key
  project_name
  industry
  number_of_accounts
 Distance
  distance_key
  distance_in_months
  distance_in_quarters
 Account
  account_key
  project_key
  account_id
Fact Table and attributes:
 Action_Fact_Table
  project_key
  distance_key
  account_key
  action_id

ここで、ランオフトライアングルアプローチを使用してデータを分析したいと思います（実際のランオフトライアングルではないかもしれませんが、アプローチは同じです）。最も単純な三角形は次のようになります。

              Distance in Months
Project name|     1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
-------------------------------------------------------------------------
 Project1   |     5   10   15   20   25   30   35   40   45    50
 Project2   |     7   14   21   28   35   42   49   56   63
 Project3   |     2    5    8   11   14   20   25   30
 Project4   |     0    2    5   10   18   23   40
 Project5   |     5   12   18   20   21   30

行ごとのアクション数の実行合計があります。月単位の距離は、アクションの日付とプロジェクトの開始日の間の距離を示します。明らかに、4分の1の距離（または距離の次元で定義された他の期間）を使用して、同様の三角形を作成できます。

プロジェクトディメンションの階層のさまざまなレベルのトライエンジェルを作成することもできます。たとえば、業界（Project1-Project3 = Industry1、Project4-Project5 = Industry2）：

              Distance in Months
Project name|     1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
-------------------------------------------------------------------------
 Industry1   |    14   29   44   59   74   92  109  126  108   50
 Industry2   |     5   14   23   30   39   53   40

実行中のアクションの合計をアカウントの数で割る、より高度なランオフトライアングルもあります。プロジェクトには次の数のアカウントがあると想定します。

Project_name number_of_accounts  
-----------------------------
Project1     100
Project2     100
Project3     100
Project4     100
Project5     200

次に、次の三角形を取得したいと思います。

              Distance in Months
Project    |     1    2    3    4    5    6    7    8    9    10
------------------------------------------------------------------------
 Project1  |   .05  .01  .15  .20  .25  .30  .35  .40  .45   .50
 Project2  |    .7  .14  .21  .28  .35  .42  .49  .56  .63
 Project3  |    .2   .5   .8  .11  .14  .20  .25  .30
 Project4  |    .0   .2   .5  .10  .18  .23  .40
 Project5  |   .05  .06  .09  .10 .105  .15

これは、プロジェクト内のアカウントの数がすべてのプロジェクトで同じではない場合に、プロジェクトとそのアクションを比較する場合に特に役立ちます。

問題は、OLAPでそのような計算を作成できるかどうかです。プロジェクトテーブルでnumber_of_accountsを使用できると思っていましたが、わかりません。もう1つのオプションは、アカウントディメンションでデータを集約することです。また、間違った質問をしているためか、グーグルを使って何も見つけることができませんでした。

この質問に対する解決策は、多くの業界に広く適用可能であり、特に保険や銀行業界では非常に重要です。プロセスのパフォーマンスウィンドウが長く、明確に定義された比較可能なユニットのバッチで追跡できる場所ならどこでも使用できます。

（PostgreSQL、Saikuを使用しており、キューブはSchema Workbenchで定義されています）

テストデータ（PostgreSQL構文、他に何か必要な場合はお知らせください）

--drop table if exists project cascade;
create table project (
  project_key int primary key,
  project_name character varying,
  industry character varying,
  number_of_accounts int
);

--drop table if exists distance cascade;
create table distance (
  distance_key int primary key,
  distance_in_months int,
  distance_in_quarters int);

--drop table if exists account cascade;
create table account (
  account_key int primary key,
  project_key int references project (project_key)
);

--drop table if exists action_fact_table cascade;
create table action_fact_table (
  project_key int references project (project_key),
  distance_key int references distance (distance_key),
  account_key int references account (account_key),
  action_id int
);

-- project data
insert into project values (1,'Project1','Industry1',100);
insert into project values (2,'Project2','Industry1',100);
insert into project values (3,'Project3','Industry1',100);
insert into project values (4,'Project4','Industry2',100);
insert into project values (5,'Project5','Industry2',200);

-- distance data
insert into distance values(1,1,1);
insert into distance values(2,2,1);
insert into distance values(3,3,1);
insert into distance values(4,4,2);
insert into distance values(5,5,2);
insert into distance values(6,6,2);
insert into distance values(7,7,3);
insert into distance values(8,8,3);
insert into distance values(9,9,3);
insert into distance values(10,10,4);
insert into distance values(11,11,4);
insert into distance values(12,12,4);

-- account data
/* let me know if you need insert statement for every row */
insert into account (
select generate_series (1,100), 1 union all
select generate_series (101,200), 2 union all
select generate_series (201,300), 3 union all
select generate_series (301,400), 4 union all
select generate_series (401,600), 5
);

insert into action_fact_table values(1,1,90,10001);
insert into action_fact_table values(1,1,32,10002);
insert into action_fact_table values(1,1,41,10003);
insert into action_fact_table values(1,1,54,10004);
insert into action_fact_table values(1,1,45,10005);
insert into action_fact_table values(1,2,22,10006);
insert into action_fact_table values(1,2,29,10007);
insert into action_fact_table values(1,2,41,10008);
insert into action_fact_table values(1,2,89,10009);
insert into action_fact_table values(1,2,15,10010);
insert into action_fact_table values(1,3,32,10011);
insert into action_fact_table values(1,3,100,10012);
insert into action_fact_table values(1,3,72,10013);
insert into action_fact_table values(1,3,80,10014);
insert into action_fact_table values(1,3,10,10015);
insert into action_fact_table values(1,4,12,10016);
insert into action_fact_table values(1,4,45,10017);
insert into action_fact_table values(1,4,83,10018);
insert into action_fact_table values(1,4,42,10019);
insert into action_fact_table values(1,4,33,10020);
insert into action_fact_table values(1,5,22,10021);
insert into action_fact_table values(1,5,27,10022);
insert into action_fact_table values(1,5,59,10023);
insert into action_fact_table values(1,5,32,10024);
insert into action_fact_table values(1,5,70,10025);
insert into action_fact_table values(1,6,32,10026);
insert into action_fact_table values(1,6,5,10027);
insert into action_fact_table values(1,6,15,10028);
insert into action_fact_table values(1,6,70,10029);
insert into action_fact_table values(1,6,43,10030);
insert into action_fact_table values(1,7,59,10031);
insert into action_fact_table values(1,7,9,10032);
insert into action_fact_table values(1,7,99,10033);
insert into action_fact_table values(1,7,79,10034);
insert into action_fact_table values(1,7,31,10035);
insert into action_fact_table values(1,8,56,10036);
insert into action_fact_table values(1,8,34,10037);
insert into action_fact_table values(1,8,48,10038);
insert into action_fact_table values(1,8,79,10039);
insert into action_fact_table values(1,8,42,10040);
insert into action_fact_table values(1,9,10,10041);
insert into action_fact_table values(1,9,10,10042);
insert into action_fact_table values(1,9,49,10043);
insert into action_fact_table values(1,9,61,10044);
insert into action_fact_table values(1,9,49,10045);
insert into action_fact_table values(1,10,99,10046);
insert into action_fact_table values(1,10,69,10047);
insert into action_fact_table values(1,10,84,10048);
insert into action_fact_table values(1,10,99,10049);
insert into action_fact_table values(1,10,3,10050);
insert into action_fact_table values(2,1,182,10051);
insert into action_fact_table values(2,1,127,10052);
insert into action_fact_table values(2,1,197,10053);
insert into action_fact_table values(2,1,174,10054);
insert into action_fact_table values(2,1,187,10055);
insert into action_fact_table values(2,1,144,10056);
insert into action_fact_table values(2,1,160,10057);
insert into action_fact_table values(2,2,155,10058);
insert into action_fact_table values(2,2,153,10059);
insert into action_fact_table values(2,2,119,10060);
insert into action_fact_table values(2,2,188,10061);
insert into action_fact_table values(2,2,125,10062);
insert into action_fact_table values(2,2,147,10063);
insert into action_fact_table values(2,2,123,10064);
insert into action_fact_table values(2,3,136,10065);
insert into action_fact_table values(2,3,163,10066);
insert into action_fact_table values(2,3,187,10067);
insert into action_fact_table values(2,3,138,10068);
insert into action_fact_table values(2,3,168,10069);
insert into action_fact_table values(2,3,132,10070);
insert into action_fact_table values(2,3,138,10071);
insert into action_fact_table values(2,4,158,10072);
insert into action_fact_table values(2,4,171,10073);
insert into action_fact_table values(2,4,153,10074);
insert into action_fact_table values(2,4,141,10075);
insert into action_fact_table values(2,4,182,10076);
insert into action_fact_table values(2,4,165,10077);
insert into action_fact_table values(2,4,143,10078);
insert into action_fact_table values(2,5,190,10079);
insert into action_fact_table values(2,5,181,10080);
insert into action_fact_table values(2,5,163,10081);
insert into action_fact_table values(2,5,134,10082);
insert into action_fact_table values(2,5,145,10083);
insert into action_fact_table values(2,5,190,10084);
insert into action_fact_table values(2,5,198,10085);
insert into action_fact_table values(2,6,137,10086);
insert into action_fact_table values(2,6,133,10087);
insert into action_fact_table values(2,6,135,10088);
insert into action_fact_table values(2,6,103,10089);
insert into action_fact_table values(2,6,187,10090);
insert into action_fact_table values(2,6,127,10091);
insert into action_fact_table values(2,6,117,10092);
insert into action_fact_table values(2,7,116,10093);
insert into action_fact_table values(2,7,139,10094);
insert into action_fact_table values(2,7,111,10095);
insert into action_fact_table values(2,7,150,10096);
insert into action_fact_table values(2,7,151,10097);
insert into action_fact_table values(2,7,181,10098);
insert into action_fact_table values(2,7,109,10099);
insert into action_fact_table values(2,8,102,10100);
insert into action_fact_table values(2,8,101,10101);
insert into action_fact_table values(2,8,118,10102);
insert into action_fact_table values(2,8,147,10103);
insert into action_fact_table values(2,8,186,10104);
insert into action_fact_table values(2,8,136,10105);
insert into action_fact_table values(2,8,160,10106);
insert into action_fact_table values(2,9,149,10107);
insert into action_fact_table values(2,9,119,10108);
insert into action_fact_table values(2,9,169,10109);
insert into action_fact_table values(2,9,176,10110);
insert into action_fact_table values(2,9,195,10111);
insert into action_fact_table values(2,9,183,10112);
insert into action_fact_table values(2,9,140,10113);
insert into action_fact_table values(3,1,224,10114);
insert into action_fact_table values(3,1,241,10115);
insert into action_fact_table values(3,2,295,10116);
insert into action_fact_table values(3,2,249,10117);
insert into action_fact_table values(3,2,260,10118);
insert into action_fact_table values(3,3,298,10119);
insert into action_fact_table values(3,3,267,10120);
insert into action_fact_table values(3,3,297,10121);
insert into action_fact_table values(3,4,211,10122);
insert into action_fact_table values(3,4,253,10123);
insert into action_fact_table values(3,4,214,10124);
insert into action_fact_table values(3,5,248,10125);
insert into action_fact_table values(3,5,223,10126);
insert into action_fact_table values(3,5,288,10127);
insert into action_fact_table values(3,6,207,10128);
insert into action_fact_table values(3,6,296,10129);
insert into action_fact_table values(3,6,221,10130);
insert into action_fact_table values(3,6,201,10131);
insert into action_fact_table values(3,6,227,10132);
insert into action_fact_table values(3,6,209,10133);
insert into action_fact_table values(3,7,267,10134);
insert into action_fact_table values(3,7,282,10135);
insert into action_fact_table values(3,7,215,10136);
insert into action_fact_table values(3,7,285,10137);
insert into action_fact_table values(3,7,212,10138);
insert into action_fact_table values(3,8,239,10139);
insert into action_fact_table values(3,8,294,10140);
insert into action_fact_table values(3,8,296,10141);
insert into action_fact_table values(3,8,251,10142);
insert into action_fact_table values(3,8,281,10143);
insert into action_fact_table values(4,2,392,10144);
insert into action_fact_table values(4,2,347,10145);
insert into action_fact_table values(4,3,318,10146);
insert into action_fact_table values(4,3,400,10147);
insert into action_fact_table values(4,3,378,10148);
insert into action_fact_table values(4,4,315,10149);
insert into action_fact_table values(4,4,318,10150);
insert into action_fact_table values(4,4,394,10151);
insert into action_fact_table values(4,4,382,10152);
insert into action_fact_table values(4,4,317,10153);
insert into action_fact_table values(4,5,314,10154);
insert into action_fact_table values(4,5,354,10155);
insert into action_fact_table values(4,5,338,10156);
insert into action_fact_table values(4,5,375,10157);
insert into action_fact_table values(4,5,317,10158);
insert into action_fact_table values(4,5,329,10159);
insert into action_fact_table values(4,5,342,10160);
insert into action_fact_table values(4,5,380,10161);
insert into action_fact_table values(4,6,313,10162);
insert into action_fact_table values(4,6,311,10163);
insert into action_fact_table values(4,6,336,10164);
insert into action_fact_table values(4,6,380,10165);
insert into action_fact_table values(4,6,355,10166);
insert into action_fact_table values(4,7,386,10167);
insert into action_fact_table values(4,7,322,10168);
insert into action_fact_table values(4,7,311,10169);
insert into action_fact_table values(4,7,367,10170);
insert into action_fact_table values(4,7,350,10171);
insert into action_fact_table values(4,7,384,10172);
insert into action_fact_table values(4,7,391,10173);
insert into action_fact_table values(4,7,331,10174);
insert into action_fact_table values(4,7,373,10175);
insert into action_fact_table values(4,7,314,10176);
insert into action_fact_table values(4,7,305,10177);
insert into action_fact_table values(4,7,331,10178);
insert into action_fact_table values(4,7,350,10179);
insert into action_fact_table values(4,7,376,10180);
insert into action_fact_table values(4,7,387,10181);
insert into action_fact_table values(4,7,312,10182);
insert into action_fact_table values(4,7,397,10183);
insert into action_fact_table values(5,1,404,10184);
insert into action_fact_table values(5,1,562,10185);
insert into action_fact_table values(5,1,511,10186);
insert into action_fact_table values(5,1,594,10187);
insert into action_fact_table values(5,1,541,10188);
insert into action_fact_table values(5,2,506,10189);
insert into action_fact_table values(5,2,427,10190);
insert into action_fact_table values(5,2,481,10191);
insert into action_fact_table values(5,2,463,10192);
insert into action_fact_table values(5,2,579,10193);
insert into action_fact_table values(5,2,455,10194);
insert into action_fact_table values(5,2,527,10195);
insert into action_fact_table values(5,3,465,10196);
insert into action_fact_table values(5,3,562,10197);
insert into action_fact_table values(5,3,434,10198);
insert into action_fact_table values(5,3,401,10199);
insert into action_fact_table values(5,3,464,10200);
insert into action_fact_table values(5,3,500,10201);
insert into action_fact_table values(5,4,554,10202);
insert into action_fact_table values(5,4,600,10203);
insert into action_fact_table values(5,5,483,10204);
insert into action_fact_table values(5,6,552,10205);
insert into action_fact_table values(5,6,565,10206);
insert into action_fact_table values(5,6,586,10207);
insert into action_fact_table values(5,6,544,10208);
insert into action_fact_table values(5,6,436,10209);
insert into action_fact_table values(5,6,531,10210);
insert into action_fact_table values(5,6,409,10211);
insert into action_fact_table values(5,6,524,10212);
insert into action_fact_table values(5,6,564,10213);

サンプルキューブ（モンドリアン）：

<Schema name="RunoffTriangleSchema">
  <Cube name="RunoffTriangleCube" visible="true" cache="true" enabled="true">
    <Table name="action_fact_table" schema="public">
    </Table>
    <Dimension type="StandardDimension" visible="true" foreignKey="project_key" name="Project">
      <Hierarchy name="Project" visible="true" hasAll="true">
        <Table name="project" schema="public" alias="">
        </Table>
        <Level name="Industry" visible="true" column="industry" uniqueMembers="false">
        </Level>
        <Level name="Project Name" visible="true" column="project_name" uniqueMembers="false">
        </Level>
      </Hierarchy>
    </Dimension>
    <Dimension type="StandardDimension" visible="true" foreignKey="distance_key" name="Distance">
      <Hierarchy name="Distance" visible="true" hasAll="true">
        <Table name="distance" schema="public" alias="">
        </Table>
        <Level name="Distance In Quarters" visible="true" column="distance_in_quarters" uniqueMembers="false">
        </Level>
        <Level name="Distance In Months" visible="true" column="distance_in_months" uniqueMembers="false">
        </Level>
      </Hierarchy>
    </Dimension>
    <Dimension type="StandardDimension" visible="true" foreignKey="account_key" name="Account">
      <Hierarchy name="Account" visible="true" hasAll="true">
        <Table name="account" schema="public">
        </Table>
        <Level name="Account Key" visible="true" column="account_key" uniqueMembers="false">
        </Level>
      </Hierarchy>
    </Dimension>
    <Measure name="CountActions" column="action_id" aggregator="count" visible="true">
    </Measure>
  </Cube>
</Schema>
4

2 に答える 2

2

懸賞金が 2 つも返ってこないことに驚いています。回避策を見つけました - SQL と BIRT エンジンを使用して、私が探していたものに近づいています。誰かが OLAP のためにこれを解決できることを願っています。

この作業を行うために、私は持っています:

  • 動的に選択された列を返すカスタム関数
  • 選択した列に基づいてランオフ トライアングル データを計算する SQL
  • BIRT 2.6.1 でレポートして、結果を表示し、パラメータ選択用のインターフェイスを提供します

列を動的に返す

    CREATE or replace FUNCTION bizdata.getColumns(_column1 text, _column2 text, _column3 text, _column4 text, _table text, _rqdl text)
      RETURNS TABLE(cmf1 text, cmf2 text, cmf3 text, outval numeric, rqdl text) AS $$
    BEGIN
        RETURN QUERY EXECUTE 
            'SELECT ' 
                || case when _column1 = 'None' then quote_literal('None') else quote_ident(_column1) end || '::text as cmf1,' 
                || case when _column2 = 'None' then quote_literal('None') else quote_ident(_column2) end || '::text as cmf2,' 
                || case when _column3 = 'None' then quote_literal('None') else quote_ident(_column3) end || '::text as cmf3,'   
                || quote_ident(_column4) || '::numeric as baseline,'
                || case when _rqdl = 'None' then 0::text else quote_ident(_rqdl)::text end || '::text as rqdl'  
            ' FROM '
                || 'bizdata.' || _table; 
    END;
     $$ LANGUAGE plpgsql;

Thi function takes the following as input variables:

 - _column1 - common mapping field number 1
 - _column2 - common mapping field number 2
 - _column3 - common mapping field number 3
 - _column4 - column used for aggregation (sum)
 - _table - table used for getting data
 - _rqdl - requested distance level

データを計算する

Using bizdata.getColumns() function I can calculate triangle data using the following statement:


with 

params as (
    select 'cmf1'::varchar as prm_name, 'project_owner_name_short'::varchar as prm_value union all 
    select 'cmf2'::varchar as prm_name, 'project_source_name_short'::varchar as prm_value union all
    select 'cmf3'::varchar as prm_name, 'None'::varchar as prm_value union all
    select 'fact'::varchar as prm_name, 'amount'::varchar as prm_value union all    
    select 'fact_table'::varchar as prm_name, 'dwv_daily_allocation_fact'::varchar as prm_value union all       
    select 'baseline'::varchar as prm_name, 'tmp_nominal_value'::varchar as prm_value union all 
    select 'baseline_table'::varchar as prm_name, 'dw_project'::varchar as prm_value union all
    select 'rqdl'::varchar as prm_name, 'year_distance'::varchar as prm_value 
)

,baseline_data as (
    select 
        cmf1,
        cmf2,
        cmf3,
        sum(coalesce(outval,0)) as baseline
    from 
        bizdata.getColumns(
            (select prm_value from params where prm_name = 'cmf1'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'cmf2'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'cmf3'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'baseline'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'baseline_table'::text), 
            'None'
            )
    group by
        cmf1,
        cmf2,
        cmf3

)




,fact_data as (
    select 
        cmf1,
        cmf2,
        cmf3,
        rqdl::int as rqdl,
        sum(coalesce(outval,0)) as fact
    from 
        bizdata.getColumns(
            (select prm_value from params where prm_name = 'cmf1'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'cmf2'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'cmf3'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'fact'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'fact_table'::text),
            (select prm_value from params where prm_name = 'rqdl'::text)
            )
    group by
        cmf1,
        cmf2,
        cmf3,
        rqdl

)

select 
    case when cmf1 = 'None' then null else cmf1 end as cmf1,
    case when cmf2 = 'None' then null else cmf1 end as cmf,
    case when cmf3 = 'None' then null else cmf1 end as cmf1,
    rqdl,
    fact,
    baseline,
    sum(fact) over (partition by cmf1, cmf2, cmf3 order by rqdl) as cfact,
    sum(fact) over (partition by cmf1, cmf2, cmf3 order by rqdl) / baseline as cfactpct
from 
    fact_data 
    join baseline_data using (cmf1, cmf2, cmf3)

最大 3 つのグループ化変数 (cmf1、cmf2、cmf3) を使用して任意の距離属性を選択できることがわかります (その属性が dwv_daily_allocation_fact で使用可能である限り)。グループ化変数は、ベースライン テーブルとファクト テーブルの両方で使用できる必要があります (一般グループレベル）

報告

最後のステップは、BIRT (2.6.1) でレポートを作成することです。このレポートでは、SQL の params 部分のパラメーターがデータセット パラメーターに置き換えられ、レポート パラメーターにリンクされます。BIRT を使用している人はおそらく理解していますが、他の方法を見つける必要があります。

パラメータ選択 GUI パラメータ選択 GUI

出力レポート ここに画像の説明を入力

私はまだテーブルの正しいソートを理解する必要があります (したがって、最も長い歴史を持つグループが最初です.

編集: BIRT クロス集計での並べ替えを理解しました。今では実際の三角形のように見えます:

ここに画像の説明を入力

私がこれをどのように行ったかについて、より詳細な説明が必要な場合はお知らせください。

于 2013-02-04T15:51:27.677 に答える