多维数据分析方法主要包括切片、切块、上卷和旋转等操作。这些操作都可以帮助分析师从不同的角度审视数据，以发现其中隐藏的模式和趋势。
切片是在给定的数据立方体的一个维上进行的选择操作。通过切片可以得到一个二维的平面数据，以便更深入地了解数据的特定方面。例如，在分析2012年各地区产品销售额时，可以选择切片出某一地区的销售数据，以观察该地区的产品销售额与其他地区的差异。
切块则是在给定的数据立方体的两个或多个维上进行的选择操作。通过切块可以得到一个子立方体，以便更全面地了解数据的不同方面。例如，在分析各地区各产品类型的销售额时，可以选择切块出某一地区各产品类型的销售额数据，以观察该地区各产品类型的销售情况与其他地区的差异。
上卷是通过增加维度的层次来提高数据的综合程度。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。例如，在分析各地区总销售额时，可以选择上卷到年维度，以观察各地区每年的总销售额情况。
旋转是通过数据旋转得到不同视角的数据。通过旋转可以将平面数据的坐标轴旋转，或者将三维或多维数据的某一维旋转到其他维。例如，在分析各地区各产品类型的销售额时，可以选择旋转数据，将时间维度旋转到其他维上，以观察不同时间点的销售额情况。
多维数据分析方法是一种强大的工具，可以帮助人们从不同的角度审视数据并发现隐藏在数据背后的模式和趋势。通过对数据的切片、切块、上卷和旋转等操作，我们可以更全面地了解数据的不同方面，并从中提取有价值的信息。
