OLAP数据表格可以用Excel、Tableau、Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）、Power BI、Apache Kylin、Pentaho、SAP BusinessObjects等工具打开。 其中，Excel是最常见和易于使用的工具之一，因为它不仅支持直接连接到多种数据源，还能通过数据透视表功能实现多维数据分析。Excel的操作界面简单直观，许多人已经对其十分熟悉，因此在处理OLAP数据表格时，使用Excel可以大大降低学习成本。此外，Excel还支持强大的公式、图表和宏功能，能够满足大部分数据分析和展示需求。
一、EXCEL
Excel是一个广泛使用的电子表格软件，在处理OLAP数据时具有强大的功能和灵活性。通过Excel，用户可以导入OLAP数据源，创建数据透视表和数据透视图，进行多维数据分析。Excel支持多种数据源连接，如SQL Server、Oracle、SAP等，这使得它成为处理OLAP数据的理想工具。Excel的数据透视表功能强大，能够轻松实现数据的分组、汇总和筛选，并且支持动态更新。此外，Excel的公式和宏功能可以帮助用户进行复杂的计算和自动化任务。
二、TABLEAU
Tableau是一款强大的数据可视化和分析工具，它能够轻松地与OLAP数据源连接，并提供丰富的图表和可视化选项。Tableau的拖放界面使得数据分析变得直观和高效。Tableau支持多维数据分析，能够快速生成交互式的仪表板和报告，帮助用户从多角度洞察数据。通过Tableau，用户可以轻松地探索数据中的模式和趋势，进行深度分析和决策支持。
三、MICROSOFT SQL SERVER ANALYSIS SERVICES（SSAS）
SSAS是Microsoft SQL Server的一部分，专门用于创建和管理OLAP多维数据集。SSAS提供了强大的数据建模和分析功能，支持复杂的多维数据结构和计算。通过SSAS，用户可以创建数据立方体，定义维度和度量，进行高级的数据分析和挖掘。SSAS还支持数据的多重视图和多层次汇总，能够满足企业级数据分析需求。
四、POWER BI
Power BI是Microsoft推出的一款商业智能工具，能够与多种数据源连接，包括OLAP数据。Power BI提供了丰富的图表和可视化选项，支持数据的实时更新和交互。通过Power BI，用户可以创建动态的仪表板和报告，进行多维数据分析和展示。Power BI的云服务使得用户可以轻松地共享和协作，提升数据分析的效率和效果。
五、APACHE KYLIN
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专门用于大数据环境下的OLAP查询。Kylin能够实现对海量数据的快速多维分析和查询，支持复杂的多维数据模型。通过Kylin，用户可以构建数据立方体，进行高性能的OLAP查询和分析，适用于大数据场景下的业务需求。Kylin还支持与Hadoop生态系统的集成，能够处理大规模数据集。
六、PENTAHO
Pentaho是一款开源的商业智能和数据集成工具，支持多维数据分析和OLAP查询。Pentaho提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过Pentaho，用户可以创建数据立方体，进行多维数据分析和可视化，满足企业的多样化数据需求。Pentaho还支持数据的预处理和清洗，提升数据分析的准确性和效率。
七、SAP BUSINESSOBJECTS
SAP BusinessObjects是SAP公司推出的一款商业智能工具，支持复杂的OLAP查询和多维数据分析。BusinessObjects提供了强大的数据建模和分析功能，支持多种数据源连接和集成。通过BusinessObjects，用户可以创建和管理数据立方体，进行高级的数据分析和报告生成，帮助企业进行数据驱动的决策。BusinessObjects还支持丰富的可视化选项，提升数据展示的效果。
八、COGNOS
Cognos是IBM推出的一款商业智能和绩效管理工具，支持多维数据分析和OLAP查询。Cognos提供了强大的数据建模和报告生成功能，能够与多种数据源连接和集成。通过Cognos，用户可以创建数据立方体，进行多维数据分析和可视化，满足企业级数据分析需求。Cognos还支持数据的实时更新和动态报告，提升数据分析的时效性和准确性。
九、MICROSTRATEGY
MicroStrategy是一款企业级商业智能和数据分析工具，支持复杂的OLAP查询和多维数据分析。MicroStrategy提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过MicroStrategy，用户可以创建和管理数据立方体，进行高级的数据分析和报告生成，帮助企业进行数据驱动的决策。MicroStrategy还支持数据的实时更新和动态报告，提升数据分析的效率和效果。
十、QLIKVIEW
QlikView是Qlik公司推出的一款数据可视化和分析工具，支持多维数据分析和OLAP查询。QlikView提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过QlikView，用户可以创建动态的仪表板和报告，进行多维数据分析和展示，满足企业级数据分析需求。QlikView的关联数据模型使得用户可以轻松地探索数据中的关系和模式，提升数据分析的深度和广度。
十一、SAP HANA
SAP HANA是SAP公司推出的内存数据库和分析平台，支持复杂的OLAP查询和多维数据分析。HANA提供了强大的数据处理和分析能力，能够实现对海量数据的实时分析和查询。通过HANA，用户可以创建数据立方体，进行高级的数据分析和报告生成，帮助企业进行数据驱动的决策。HANA还支持数据的实时更新和动态报告，提升数据分析的效率和效果。
十二、INFORMATICA
Informatica是一款数据集成和管理工具，支持多维数据分析和OLAP查询。Informatica提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过Informatica，用户可以创建和管理数据立方体，进行高级的数据分析和报告生成，帮助企业进行数据驱动的决策。Informatica还支持数据的预处理和清洗，提升数据分析的准确性和效率。
十三、KNIME
KNIME是一个开源的数据分析和集成平台，支持多维数据分析和OLAP查询。KNIME提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过KNIME，用户可以创建和管理数据立方体，进行高级的数据分析和报告生成，帮助企业进行数据驱动的决策。KNIME还支持数据的预处理和清洗，提升数据分析的准确性和效率。
十四、LOOKER
Looker是一个现代化的数据分析和商业智能平台，支持多维数据分析和OLAP查询。Looker提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过Looker，用户可以创建动态的仪表板和报告，进行多维数据分析和展示，满足企业级数据分析需求。Looker的灵活性和扩展性使得用户可以轻松地定制和扩展数据分析功能，提升数据分析的深度和广度。
十五、SAS
SAS是一款广泛使用的数据分析和商业智能工具，支持复杂的OLAP查询和多维数据分析。SAS提供了强大的数据处理和分析能力，能够实现对海量数据的实时分析和查询。通过SAS，用户可以创建数据立方体，进行高级的数据分析和报告生成，帮助企业进行数据驱动的决策。SAS还支持数据的实时更新和动态报告，提升数据分析的效率和效果。
十六、DUNDAS BI
Dundas BI是一款商业智能和数据可视化工具，支持多维数据分析和OLAP查询。Dundas BI提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过Dundas BI，用户可以创建动态的仪表板和报告，进行多维数据分析和展示，满足企业级数据分析需求。Dundas BI的灵活性和扩展性使得用户可以轻松地定制和扩展数据分析功能，提升数据分析的深度和广度。
十七、TIBCO SPOTFIRE
TIBCO Spotfire是一款数据可视化和分析工具，支持多维数据分析和OLAP查询。Spotfire提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过Spotfire，用户可以创建动态的仪表板和报告，进行多维数据分析和展示，满足企业级数据分析需求。Spotfire的灵活性和扩展性使得用户可以轻松地定制和扩展数据分析功能，提升数据分析的深度和广度。
十八、ZOHO ANALYTICS
Zoho Analytics是一款云端数据分析和商业智能工具，支持多维数据分析和OLAP查询。Zoho Analytics提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过Zoho Analytics，用户可以创建动态的仪表板和报告，进行多维数据分析和展示，满足企业级数据分析需求。Zoho Analytics的灵活性和扩展性使得用户可以轻松地定制和扩展数据分析功能，提升数据分析的深度和广度。
十九、JASPERSOFT
Jaspersoft是一款开源的商业智能和数据分析工具，支持多维数据分析和OLAP查询。Jaspersoft提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过Jaspersoft，用户可以创建和管理数据立方体，进行高级的数据分析和报告生成，帮助企业进行数据驱动的决策。Jaspersoft还支持数据的预处理和清洗，提升数据分析的准确性和效率。
二十、GOODDATA
GoodData是一款云端商业智能和数据分析工具，支持多维数据分析和OLAP查询。GoodData提供了丰富的数据连接和集成功能，能够与多种数据源无缝集成。通过GoodData，用户可以创建动态的仪表板和报告，进行多维数据分析和展示，满足企业级数据分析需求。GoodData的灵活性和扩展性使得用户可以轻松地定制和扩展数据分析功能，提升数据分析的深度和广度。
相关问答FAQs：
OLAP数据表格可以用什么打开？
OLAP（联机分析处理）是一种用于数据分析和数据挖掘的技术，通常应用于商业智能（BI）和决策支持系统中。OLAP数据表格通常是以多维数据集的形式存在，包含了多个维度和度量，方便用户快速进行数据分析。要打开和处理OLAP数据表格，可以使用以下几种工具和软件：
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Microsoft Excel：Excel是最常用的数据处理工具之一。它支持通过连接到OLAP数据源（如SQL Server Analysis Services）来直接导入和分析数据。用户可以使用Excel的“数据透视表”功能来创建多维数据视图，进行数据汇总和分析。
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商业智能软件：许多BI工具如Tableau、Power BI、QlikView等，提供了强大的OLAP支持。这些工具能够直接连接到OLAP数据源，允许用户通过图形化界面创建复杂的数据可视化，进行深入分析和报告。
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数据库管理系统：一些数据库管理系统（如Microsoft SQL Server、Oracle等）内置了OLAP功能，用户可以通过其管理工具或SQL查询直接访问和分析OLAP数据。
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编程语言和库：对于需要进行更复杂的数据处理和分析的用户，可以使用编程语言如Python、R等，结合相关数据分析库（如Pandas、NumPy等）来连接OLAP数据源，进行自定义的数据分析和处理。
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专用OLAP工具：市场上还有一些专门的OLAP工具，如SAP BW、IBM Cognos等，能够高效地处理和分析多维数据，适用于大型企业的数据分析需求。
选择合适的工具来打开和分析OLAP数据表格，取决于用户的需求、数据规模以及已有的技术栈。
OLAP数据表格的优势是什么？
OLAP数据表格在数据分析中具备多种优势，使其成为商业决策的重要工具。了解这些优势有助于企业更好地利用数据进行决策支持。
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快速查询和响应时间：OLAP技术允许用户进行快速的数据查询和分析。通过预先计算和存储聚合数据，用户可以在几秒钟内获得所需的信息，而无需等待长时间的计算过程。
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多维数据视图：OLAP能够以多维的方式展示数据，用户可以从不同的维度（如时间、地理、产品等）进行分析。这种灵活性使得用户能够快速识别数据中的趋势和模式。
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易于使用：许多OLAP工具都提供友好的用户界面，非技术用户也可以轻松上手。通过简单的拖放操作，用户可以创建复杂的报告和可视化，极大地降低了数据分析的门槛。
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支持复杂计算：OLAP支持复杂的计算和数据处理功能，例如计算同比增长、环比增长等，可以帮助企业深入理解数据的变化和趋势，从而做出更有信息依据的决策。
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数据整合能力：OLAP可以将来自不同数据源的数据整合到一个多维数据集中，提供全面的视图，帮助企业从全局的角度分析业务表现。
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历史数据分析：OLAP数据表格能够存储历史数据，支持时间序列分析，用户可以轻松地查看过去的数据趋势和变化，为未来的决策提供参考。
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自助分析：OLAP工具通常支持自助服务分析，用户可以根据自己的需求自行创建报表和分析，而不需要依赖IT部门，从而提高了工作效率。
通过充分利用OLAP数据表格的这些优势，企业可以更好地掌握市场动态、优化资源配置、提升决策的科学性。
OLAP数据表格与传统数据表格的主要区别是什么？
在数据分析领域，OLAP数据表格与传统数据表格有着显著的区别。这些区别影响了数据的存储方式、查询效率以及分析能力。
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数据结构：传统数据表格通常采用二维结构（行和列），适合存储平面数据。而OLAP数据表格则采用多维结构，支持多个维度的组合，能够更直观地展示复杂的数据关系。
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数据存储方式：传统数据表格一般是实时存储数据，适合OLTP（联机事务处理）系统。而OLAP数据表格则倾向于存储预计算和聚合的数据，经过优化以提高查询性能，适合OLAP（联机分析处理）系统。
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查询性能：在查询性能上，OLAP数据表格由于其多维数据存储和预计算的特性，能够在极短的时间内响应复杂的查询请求。而传统数据表格在处理复杂查询时，可能需要较长的计算时间。
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分析能力：OLAP数据表格支持复杂的分析功能，如数据切片、切块、旋转等，用户可以从不同的角度分析数据。而传统数据表格的分析能力相对有限，通常需要依赖外部工具进行数据分析。
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用户体验：OLAP工具通常提供可视化和交互式的用户界面，用户可以轻松地进行数据探索和分析。而传统数据表格往往较为静态，用户体验较为单一。
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适用场景：OLAP数据表格适用于需要高频次数据分析和决策支持的场景，如销售分析、市场研究等。而传统数据表格则更适合日常的事务处理和简单的数据记录。
理解OLAP数据表格与传统数据表格之间的区别，有助于企业选择合适的数据分析工具，以满足不同的数据处理需求。
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