多维分析是指在分析型系统中，用户可以通过拖拽维度（Dimension）来汇总度量（Measure）以方便使用者可以从不同角度观察数据。如果从报表的角度来看，多维分析类似自助报表，业务人员基于一个事先准备的结果集进行动态报表查询，可以进行切片、钻取、旋转（行列变换）等操作。

多维数据分析通常包括以下几种分析方法：

切片

在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作就是切片（slice），切片的结果是得到一个二维的平面数据。

切块

在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选择操作就是切块（dice），切块的结果是得到一个子立方体。

上卷

维度是具有层次性的，如时间维可能由年、月、日构成，维度的层次实际上反映了数据的综合程度。维度的层次越高，所代表的数据综合度越高，细节越少，数据量越少；维度的层次越低，所代表的数据综合度越低，细节越充分，数据量越大。上卷（roll-up）也称为数据聚合，是在数据立方体中执行聚集操作，通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。

下钻

下钻（drill-down）也称为数据钻取，实际上是上卷的逆向操作，通过下降维级别或通过引入某个或某些维来更细致地观察数据。

旋转

通过数据旋转（pivot or rotate）可以得到不同视角的数据。数据旋转操作相当于基于平面数据将坐标轴旋转。例如，旋转可能包含行和列的交换，或是把某一维旋转到其他维中去。