III.9. MANIPULATION DES DONNEES MULTIDIMENSIONNELLES
Pour visualise les données multidimensionnelles,
nous pouvons utiliser la représentation sous forme d'une table de
données, qui est la plus courante. Dans une table, nous
représentons les différentes combinaisons des valeurs choisies
pour constituer les noms de lignes et de colonnes.
Néanmoins, quand le nombre de dimensions est
supérieur à deux, l'utilisateur a des problèmes pour
visualiser simultanément l'ensemble de l'information. Pour
résoudre ce problème, nous devons disposer d'opérations
pour manipuler les données et rendre possible la visualisation.
Nous présentons les opérations pour la
manipulation des données multidimensionnelles, en les divisant selon
leur impact sur la façon de présenter les différentes vues des données analysées
III.9.1 Opérations
Classiques
Ces opérations correspondent aux opérations
relationnelles de manipulation des données :
· La sélection : résulte en un
sous-ensemble de données qui respecte certaines conditions
d'appartenance.
· La projection : résulte en un sous-ensemble
des attributs d'une relation, qui sont soit des dimensions, soit des niveaux de
granularité. Dans les systèmes décisionnels, les
opérations de sélection et de projection sont appelées
souvent "slice-and-dice".
· La jointure : permet d'associer les données
de relations différentes.
o Les opérations ensemblistes :
· D'union, d'intersection et de différence
sont des opérations qui agissent sur des relations qui ont le même
schéma. Par exemple, les opérations agissant sur la structure
visent à présenter une vue (face du cube) différente en
fonction de leur analyse, citons :
· La rotation (rotate) : consiste à pivoter ou
à effectuer une rotation du cube, de manière à
présenter une vue différente des données à
analyser.
· La permutation (switch) : consiste à
inverser des membres d'une dimension, de manière à permuter deux
tranches du cube.
· La division (split) : consiste à
présenter chaque tranche du cube en passant d'une représentation
tridimensionnelle à une présentation tabulaire.
· L'emboitement (nest) : permet d'imbriquer les
membres d'une dimension. En utilisant cette opération, nous
représentons dans une table bidimensionnelle toutes les données
d'un cube quel que soit le nombre de dimensions.
· L'enfoncement (push) : consiste à combiner
les membres d'une dimension aux mesures du cube et donc de représenter
un membre comme une mesure.
· L'opération inverse de retrait (pull) :
permet de changer le statut de certaines mesures, pour transformer une mesure
en membre d'une dimension.
· La factualisation (fold) : consiste à
transformer une dimension en mesure(s) ; cette opération permet de
transformer en mesure l'ensemble des paramètres d'une dimension.
· Le para métrisation (unfold) : permet de
transformer une mesure en paramètre dans une nouvelle dimension.
· L'opération cube : permet de calculer des
sous-totaux et un total final.
| 
