关于多维数据集
多维数据集是通过由若干维度层次结构提供的查询进行的对标识列表的同时细分（最常见是战略性细分市场）。在创建多维数据集后，您可以查看细分市场交叉表报告，此报告在任何给定时间钻取到多维数据集的两个维度。
在您创建多维数据集之前，必须执行以下预备任务：
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创建战略性细分市场
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创建基于战略性细分市场的维度
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以下准则适用于多维数据集：
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多维数据集度量可以定义为任何 Campaign 表达式，带有以下限制：
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您可以指定无限数量的附加数字度量，然后 Campaign 将计算其最小值、最大值、总和以及平均值。所选度量可能是派生字段或持久派生字段。
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自动计算单元计数的聚集函数（最小值、最大值、平均值、总数百分比等）。
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属性值的聚集函数（例如，avg(age)）自动计算最小值、最大值、总和以及平均值。
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在派生字段中支持包含多个属性值（例如，attribute1 + attribute2）的表达式。
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多维数据集过程支持派生字段以及持久派生字段。
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在派生字段中支持 Groupby 表达式（例如，groupby_where（标识、余额、平均值、(trxn_date > reference_date)））。
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派生字段以及持久派生字段中支持涉及用户变量的表达式（与多维数据集过程定义在同一流程图中且披露给 Distributed Marketing）。（有关分布式市场营销的更多信息，请参阅《分布式市场营销用户指南》。）
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在使用原始 SQL 定制宏的派生字段中支持使用原始 SQL 的表达式
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在派生字段中支持使用定制宏的表达式。
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虽然多维数据集最多由三个维度组成，但是一次只能为两个维度显示度量值。仍然在服务器上计算和存储未显示的第三维度，但是该维度没有用于该特定报告的可视选择/报告。
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可以基于单元以及细分市场构建多维数据集（例如，可以在事务级别将其创建）。但是，如果基于单元构建多维数据集，那么该多维数据集仅在该流程图上可用。因此，您可能希望将多维数据集基于战略性细分市场。
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除非您的表规范化，否则使用与受众级别的多对多关系来定义维度可能产生意外的结果。多维数据集算法依赖于规范化表。您选择并构建多维数据集之前，通过将数据上滚（例如，通过数据准备会话上滚到客户级别）来将其规范化。
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如果您基于非规范化维度构建多维数据集，那么交叉表报告中的总和计数将因 Campaign 处理维度标识的方式而出错。如果您必须使用非规范化的维度，请只使用两个维度来构建多维数据集，并将事务用作非规范化维度的最低级度量值（而不是客户标识），因为事务总和正确无误。
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创建多维数据集维度时，您必须将对应于维度的名称、受众级别和表给予维度。 稍后，处理会话或营销活动流程图时，您就像在映射数据库表一样映射此维度。
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应在用户没有访问多维数据集时对其进行构建，一般在营业时间之后以及在周末。
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