属性の理解

Essbaseの属性機能を使用して、ディメンションの観点からだけでなく、それらのディメンションの特性、つまり属性の観点からもデータを取得して分析できます。たとえば、製品の収益性をサイズやパッケージに基づいて分析でき、さらに各市場地域の人口などの市場属性を分析に組み込むことで、より効果的な結論に到達できます。

このような分析により、小規模市場(人口6,000,000未満)では缶で販売されるカフェイン抜き飲料の収益性が予想よりも低いことがわかります。詳細を調べるために、類似の市場セグメントの様々な製品の売上と利益の最小値または最大値など、特定の属性基準で分析をフィルタできます。

次に示すような属性による分析によって、視点に深さと展望がもたらされ、より適切な情報に基づく意思決定が可能になります。

共通の特徴(属性)に基づくデータの選択、集約およびレポートを実行できます。
属性をテキスト型、数値型、ブール型または日付型と定義することによって、AND、ORおよびNOT演算子や、<、>および=比較演算子など、型に関連した関数を使用したデータのフィルタ(選択)が可能になります。
数値属性タイプを使用すると、属性範囲別に統計値をグループ化できます。たとえば、<500,000、500,000–1,000,00、>1,000,000などの人口グループにグループ化できます。
Essbaseによって自動的に作成される属性計算ディメンションによって、属性データの合計、カウント、最小値または最大値、および平均値を参照できます。たとえば、スプレッドシートにAvgとBottleを入力すると、Essbaseによってシート上の列と行のすべての交差のボトル入り製品の平均売上の計算値が取得されます。
計算スクリプトとメンバー式で数値属性値を使用して計算を実行できます。たとえば、サイズがオンスで示された製品についてオンス当たりの収益性を判断できます。
同じディメンションの属性データのクロス集計を作成したり、スプレッドシートで詳細データのピボットとドリルダウンを実行することができます。

属性のクロス集計は、同じディメンションの属性全体のデータ集計を表示するレポートまたはスプレッドシートです。次のクロス集計の例では、製品のパッケージを列で、製品のサイズ(オンス)を行で表示しています。それらの交差には、パッケージ・タイプとサイズの組合せごとの利益が表示されます。

この情報から、Florida市場で最も収益性の高かったサイズとパッケージの組合せがわかります。
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Product Year Florida Profit Actual
        Bottle     Can       Pkg Type
        ======     =====     ========
  32      946        N/A        946
  20      791        N/A        791
  16      714        N/A        714
  12      241      2,383      2,624
Ounces  2,692      2,383      5,075
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