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传统的多维分析是维值为确定的一种分析方法,但在实际分析过程中,由于环境的复杂不确定性,分析人员常常提出一些维值不确定的分析需求.在分析讨论多维模糊分析概念的基础上,采用模糊隶属度函数的概念,通过将维表数值的模糊化处理和基于模糊化维值完成事实表转换,提出了一种基于数据仓库的多维模糊分析方法,给出了相应的转换过程和算法.分析结果表明,基于数据仓库的多维模糊分析方法可有效提高多维分析的灵活性和适应性.