数据分析师课|OEE分析系统的多维数据处理流程，才是你需要了解和应用的东西

根据 OEE数据分析的特点和在数据输出时便捷直观的要求，把整个 OEE的数据处理全程划分为 4个主要处理环节，分别是输入环节 、处理环节、输出准备环节以及输出环节。

1、OEE分析系统的多维数据处理流程——环节及输出环节工作模式

输入环节是数据从外部导入系统数据原始层的通道。 输出环节是将在数据应用层中的数据分析结果，以表格或者图表的形式，直观地向用户呈现出OEE以及相关数据的表现形式。 除此之外，在输出环节把结果输出后，用户也可以根据具体需要，对系统提出钻取和旋转要求，让输出准备环节根据反馈要求对数据进行钻取和旋转后，再次进行数据输出 。

2、OEE分析系统的多维数据处理流程——处理环节工作模式

处理层的功能是提取数据原始层中输入的数据，并对其进行预处理，并且把预处理后数据导入到数据标准层中，以便高效无误地进行后面环节的工作。预处理分为 3个步骤：数据预计算、异常去除、维度整理。

数据预计算是将由原始层提取的数据，按照OEE计算公式以及其它计算规则，计算出衍生数据。错误去除是指在完成预计算后，结合计算结果和导入的原始数据，筛除对后期数据分析会有影响的个别点位上的异常数据。

维度整理是根据去除异常数据后系统内数据所表达的各种信息，按照前面对生产数据划分规则，对现有数据中反映这些信息的数据按各个维度以及其下面各个层级子维度的关系进行标记。还要把标记的数据，按标准的维度层次顺序分别依次导入到数据标准层中 。

处理环节有 2个目的，一是为后期进行切割和钻取工作提供来源数据;是避免一些无用的数据进入到后期的分析活动中，加大分析复杂程度。

3、OEE分析系统的多维数据处理流程——输出准备环节工作模式

输出准备环节是对最终结果的输出做好数据上的准备，是连接标准层数据、应用层数据以及输出数据的桥梁。在输出准备环节主要起 3个作用，分别是抽取、整理和反馈处理。

抽取实际是把标准层中划分好维度的数据，按照输出要求用多维数据处理中切割的方式选取，并且导入到应用层中。整理是对应用层中的数据，按照输出要求进行统计和分析处理其它数据，以便输出直观的数据资料。

反馈是在输出完成后，再按照用户的要求，对输出数据进行重新处理。反馈处理包含2个方面：一个是多维数据分析中的旋转;另外一个是多维数据分析中的钻取。

输出准备环节在整个系统中有3个作用，一是把需要的维度数据用切割的方式抽出，供后面的分析使用;二是对抽出的数据，进行相应的统计计算，以便后面分析;三是实施输出层的反馈要求，对维度数据进行钻取。

以上就是有关于OEE分析系统的多维数据处理流程的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。