Laboratorio oracle olap

Escuela Politécnica Nacional Ingeniería de Sistemas Informáticos y de Computación. Inteligencia de Negocios Laboratorio Nro: 6 Funciones Analíticas OLAP Nombre: Byron Saltos Fecha: 16 de diciembre, 2010 Prof: Ing. Francisco Villavicencio.

Referencia 1

Ítem Introducción

Nota

1

Consultas

5

Desarrollo

2

Conclusiones

1

Referencias

Anexos

Inteligencia deNegocios

Página 1

I.

INTRODUCCIÓN.

Las Funciones analíticas OLAP a analizar permiten extender el lenguaje estándar SQL, tal que sea capaz de brindar una poderosa herramienta que se adapte a las necesidades del negocio y la empresa, ya que permiten un análisis más profundo de la información contenida en el Data warehouse mediante operaciones de ranking, de ordenación, de windowing, etc.Permitiendo realizar ciertas operaciones sobre los datos como sumas, obtención de máximos, mínimos, promedios, conteos de filas, etc. Tal que podamos extraer información esencial para el modelo de negocio aplicado.

II.

CONSULTAS.

Funciones Analíticas.
TYPE Ranking USO Cálculo de rangos, percentiles, y las baldosas de n-de los valores de un conjunto de resultados. Cálculo de los agregadosacumulativos y en movimiento. Funciona con las siguientes funciones: SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT, VARIANZA, STDDEV, FIRST_VALUE, LAST_VALUE, y las nuevas funciones estadísticas. Tenga en cuenta que la palabra clave DISTINCT no es compatible con ventanas a excepción de las funciones MAX y MIN. Cálculo de acciones, por ejemplo, cuota de mercado. Funciona con estas funciones: las funciones SUM, AVG,MIN, MAX, COUNT (con / sin DISTINCT), VARIANZA, STDDEV, RATIO_TO_REPORT, y las nuevas estadísticas. Tenga en cuenta que la palabra clave DISTINCT puede usarse en las funciones de información que DISTINCT apoyo en modo agregado. Encontrar un valor en una fila de un número determinado de filas de una fila actual. Primero o último valor de un grupo ordenado El cálculo de regresión lineal y otrasestadísticas (pendiente, intersección, y así sucesivamente). El valor de un conjunto de datos que corresponde a un percentil especificado. El rango percentil o una fila que tendría si se inserta en un conjunto de datos especificado.

Windowing

Reporting

LAG/LEAD FIRST/LAST Linear Regression Inverse Percentile Hypothetical Rank and Distribution

Funciones RANK y DENSE_RANK. El rango y funcionesDENSE_RANK permiten clasificar los elementos de un grupo, por ejemplo, la búsqueda de los tres principales productos que se venden en California el año pasado. Hay dos funciones que realizan el ranking, como lo demuestra la siguiente sintaxis: RANK () OVER ([query_partition_clause] order_by_clause) DENSE_RANK () OVER ([query_partition_clause] order_by_clause)

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La diferencia entre RANK y DENSE_RANK es que DENSE_RANK no deja huecos en la secuencia de clasificación cuando hay lazos. Es decir, si se utiliza la clasificación de un concurso DENSE_RANK y tenía tres personas vinculadas por el segundo lugar, usted diría que los tres estaban en el segundo lugar y que la siguiente persona que entró en tercera posición. La función RANK también daría a trespersonas en el segundo lugar, pero la siguiente persona estaría en el quinto lugar. Ejemplo:
SELECT channel_desc, TO_CHAR(SUM(amount_sold), '9,999,999,999') SALES$, RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount_sold)) AS default_rank, RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount_sold) DESC NULLS LAST) AS custom_rank FROM sales, products, customers, times, channels, countries WHERE sales.prod_id=products.prod_id ANDsales.cust_id=customers.cust_id AND customers.country_id = countries.country_id AND sales.time_id=times.time_id AND sales.channel_id=channels.channel_id AND times.calendar_month_desc IN ('2000-09', '2000-10') AND country_iso_code='US' GROUP BY channel_desc;

Función CUME_DIST. La función CUME_DIST (definido como el inverso de percentil en algunos libros de estadística) calcula la posición de un...