您可通过将属性拖动到行、列或筛选器(统称为“轴”)的网格部分，或将属性和度量值拖出网格，从而继续研究这些结果。将对象添加到轴以优化查询的过程称为“BI 用户分割与切片”，这也是在无需编写任何代码的情况下查询数据非常快速的方法。例如，若要按年分隔，则将 Order Date.Year 拖到标记为 Drop Row Fields Here 的部分。
因为 Order Date.Year 是由一个金字塔形图标指示的层次结构，所以您可以通过展开一个或多个年份，向下钻取以按季度进行分割。同样，您也可以通过将 Categories 拖到度量值上面的列轴来按类别进行切片。
将对象置于行或列上之后，您可通过单击标题中的箭头，对项目列表进行筛选。若要删除网格中的“组件”，请单击 Category 标题中的箭头，清除“组件”复选框并单击“确定”。接下来，若要简化视图，请将 Internet Sales 和 Reseller Sales 拖出网格。现在，您可轻松将 Internet 渠道和 Reseller 渠道的收益按年份、季度和产品类别进行比较，如图 9 中所示。
图 9 按年份、季度和类别显示的销售渠道收益
与用户共享多维数据集
默认情况下，只有服务器管理员才可访问多维数据集。但是，将您的多维数据集部署到 Analysis Server 之后，您即可设置权限，以授予用户访问多维数据集的权限，并允许用户使用自己喜欢的工具浏览多维数据集。Microsoft Excel 2007 是进行交互性浏览的常见选择，但您也可以使用 Reporting Services 来基于多维数据集数据分发报表，对此我会在以后的文章中作出解释。
应用您的新技能
现在，您已使用示例 AdventureWorks 数据构建了一个小型数据库，您应该通过构建一个简单的多维数据集，将所学的技能应用到您自己的数据中。如果您具有一个简单的设计和相对较小的数据集(例如，不到几百万行)，则您无需构建和维护数据市场，即可构建一个数据库。只需设置一个数据源视图，便可使用将数据尽可能构造为星型架构的命名查询来查询源。当您的数据源具有新数据时，您只需对 SSAS 数据库执行完全处理，即可使其与数据源保持同步。
如果您有更多数据要放入多维数据集中，则应在联机丛书中阅读有关 SSAS 的更多内容以及其他资源，因为本文解释的只是您构建简单多维数据集需要知道的最基本的知识点。例如，在本文开头，我提到了 SSAS 的一大好处是聚合管理，而要更多解释这个主题则超出了本文的范围。
通过阅读最近由我的一位好友 Scott Cameron(多年前就与我一起开始了其商业智能生涯)出版的“Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services Step by Step”(《Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services 循序渐进》，Microsoft Press，2009)，您可了解到有关聚合及其他高级主题的更多信息。现在，您既已构建了首个多维数据集，请继续增强您的技能，以便可以开发更高级的多维数据集并充分利用 Microsoft BI 平台。
