图，如图1所示，该流程包括如下步骤:
[0030]步骤S102，获取待分析展现的原始数据；
[0031]步骤S104，通过联机分析处理OLAP对原始数据进行多维分析展现处理；
[0032]步骤S106，将经过OLAP的多维分析展现结果进行趋势预测处理。
[0033]通过上述步骤，在对数据进行多维分析处理的基础上，进行趋势预测分析处理，相对于相关技术中，两种分析处理方式分别独立进行，不仅解决了相关技术中单独使用多维分析技术或是趋势预测技术均存在优势单一的问题，进而达到了不仅能够了解过去及当前数据的多维度信息，而且还可以对数据将来的发展趋势进行预测，结合了多维度分析和趋势预测的优势，有效地实现了数据的深层研究的效果。
[0034]优选地，通过OLAP对原始数据进行多维分析展现处理依据处理细则的不同，可以采用多种方式，例如，可以采用以下大致处理:先依据选择的立方体，创建实时多维分析模型；确定实时多维分析模型的维度和度量；对确定的维度和度量进行分析操作；将原始数据以进行分析操作之后的维度和度量进行展现。其中，确定实时多维分析模型的维度和度量可以采用以下处理:在切片处选择进行分析的维度，移动维度至行轴；在列轴处，选择进行展现的度量(即，选择度量中的一个或多个度量成员)，调整度量的展现顺序。
[0035]对确定的维度和度量进行分析操作可以包括以下至少之一:选择位置钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点仍然展现，所选父节点的下一级子节点展开，上卷是指在某一维度上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，下钻是指从汇总数据深入到细节数据进行观察；选择替换钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点均被所选父节点的下一级子节点所替换，所有子节点展开；选择排序在前显示的度量、方式及数值(例如，可以是Τ0ΡΝ，且当N为10时，表示某一度量在某一方式下的排序在前的10位度量值)；选择过滤组合条件；选择某一维度上数据的统计类型。
[0036]优选地，在通过OLAP对原始数据进行多维分析展现处理之后，还包括:通过以下方式至少之一导出多维分析展现结果:excel方式、pdf方式、word方式、csv方式,其中，上述各种方式的显式方式均包含表格形式、图形形式、图表形式。
[0037]将经过OLAP的多维分析展现结果进行趋势预测处理时，可以采用以下处理方式:获取多维分析展现结果，例如，可以先获取上述多维分析展现结果的位置，之后再到该位置获取该多维分析展现结果；之后，根据多维分析展现结果，选择预测列及预测数目；最后，在后台采用预定预测算法，对选择的预测列及预测数目进行趋势预测处理。
[0038]在本实施例中还提供了一种数据处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0039]图2是根据本发明实施例的数据处理装置的结构框图，如图2所示，该装置包括获取模块22、第一处理模块24和第二处理模块26，下面对该装置进行说明。
[0040]获取模块22，用于获取待分析展现的原始数据；第一处理模块24，连接至上述获取模块22，用于通过联机分析处理OLAP对原始数据进行多维分析展现处理；第二处理模块26，连接至上述第一处理模块24，用于将经过OLAP的多维分析展现结果进行趋势预测处理。
[0041 ] 图3是根据本发明实施例的数据处理装置中第一处理模块24的优选结构框图，如图3所示，该第一处理模块24包括创建单元32、确定单元34、分析单元36和展现单元38，下面对该第一处理模块24进行说明。
[0042]创建单元32,用于依据选择的立方体,创建实时多维分析模型；确定单元34,连接至上述创建单元32，用于确定实时多维分析模型的维度和度量；分析单元36，连接至上述确定单元34，用于对确定的维度和度量进行分析操作；展现单元38，连接至上述分析单元36，用于将原始数据以进行分析操作之后的维度和度量进行展现。
[0043]图4是根据本发明实施例的数据处理装置中第一处理模块24中确定单元34的优选结构框图，如图4所示，该确定单元34包括第一确定子单元42、第二确定子单元44，下面对该确定单元34进行说明。
[0044]第一确定子单元42，用于在切片处选择进行分析的维度，移动维度至行轴；第二确定子单元44，用于在列轴处，选择进行展现的度量，调整度量的展现顺序。
[0045]图5是根据本发明实施例的数据处理装置中第一处理模块24中分析单元36的优选结构框图，如图5所示，该分析单元36包括以下至少之一:第一选择子单元50、第二选择子单元52、第三选择子单元54、第四选择子单元56、第五选择子单元58，下面对该分析单元36进行说明。
[0046]第一选择子单元50，用于选择位置钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点仍然展现，所选父节点的下一级子节点展开，上卷是指在某一维度上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，下钻是指从汇总数据深入到细节数据进行观察；第二选择子单元52，用于选择替换钻取方式，其中，在进行上卷和下钻时，所选父节点均被所选父节点的下一级子节点所替换，所有子节点展开；第三选择子单元54，用于选择排序在前显示的度量、方式及数值；第四选择子单元56，用于选择过滤组合条件；第五选择子单元58，用于选择某一维度上数据的统计类型。
[0047]图6是根据本发明实施例的数据处理装置的优选结构框图，如图6所示，该装置除包括图2所示的所有模块外，还包括展现模块62，下面对该展现模块62进行说明。
[0048]展现模块62，与上述第一处理模块24和第二处理模块26连接，用于通过以下方式至少之一导出多维分析展现结果:excel方式、pdf方式、word方式、csv方式,其中，上述各种方式的显式方式均包含表格形式、图形形式、图表形式。
[0049]图7是根据本发明实施例的数据处理装置中第二处理模块26的优选结构框图，如图7所示，该第二处理模块26包括:获取单元72、选择单元74和预测单元76，下面对该第二处理模块26进行说明。
[0050]获取单元72，用于获取多维分析展现结果；选择单元74，连接至上述获取单元72，用于根据多维分析展现结果，选择预测列及预测数目；预测单元76，连接至上述选择单元，用于采用预定预测算法，对选择的预测列及预测数目进行趋势预测处理。
[0051]在本实施例中，提供了一种实现实时多维分析与趋势预测联动分析并展现数据的方法，该方法有利于帮助用户进行多角度、灵活动态地分析数据的同时，将实时的多维度、多度量组合的分析结果作为基础数据在多个维度上采用合适的算法进行趋势预测，两者结果联动展现不仅能够帮助用户了解过去及当前的多方位信息，还能为后续产品定位及推广提供一定的参考价值，将多维分析和趋势预测的优势结合起来，解决其中任意一种技术的单一性问题。该方法主要包括如下步骤:
[0052]数据提取、转换和加载(Extract1n-Transformat1n-Loading,简称为ETL)组件获取原始数据文件并转换数据文件；将转换数据文件传递给OLAP组件；该OLAP组件分析展现数据；将分析展现数据结果传递给趋势预测组件；趋势预测组件分析并展现数据。
[0053]较佳地，OLAP组件分析展现数据可以包含以下步骤:选择合适的模型文件，创建立方体；选择立方体，创建实时多维分析；打开分析，设置维度和度量；对已设置维度和度量的分析进行钻取、Τ0ΡΝ、过滤、小计等分析操作；数据以表格形式展现；对已设置维度和度量的分析进行图片配置；数据以图形形式或以图表共存形式展现；对分析结果导出保存。
[0054]较优地，打开分析，设置维度和度量可以采用以下操作:在切片处选择需要进行分析的维度，移动所选维度至行轴，维度设置完毕；在列轴处，选