多维联机分析处理（OLAP）是一种针对大规模数据集和高并发查询的数据处理技术，它通过多维数据模型和预先计算的聚合数据来快速响应复杂的分析查询。下面我将从数据处理方法、技术工具和案例应用等方面进行详细解答。
数据处理方法：
多维数据模型：OLAP使用多维数据模型来组织数据，将数据按照不同维度进行分层存储，例如时间、地域、产品等，这样可以方便用户进行多维度的分析。预先计算的聚合数据：OLAP会事先计算并存储一些聚合数据，如总和、平均值等，以加快查询响应速度，特别是对于复杂的多维分析查询。并发查询处理：OLAP系统需要具备高并发查询处理能力，能够同时处理多个用户的复杂分析查询请求，因此需要采用一些并发控制和资源调度策略。技术工具：
多维数据库管理系统（MDDBMS）：MDDBMS是专门用于存储和处理多维数据的数据库管理系统，它提供了针对OLAP的优化存储和查询引擎。OLAP服务器：OLAP服务器是用于提供OLAP查询和分析功能的软件，它能够对多维数据进行快速的分析和查询，如微软的Analysis Services、IBM的Cognos等。数据挖掘工具：数据挖掘工具可以与OLAP系统结合使用，帮助用户从大规模数据中发现潜在的模式和关联，进行更深入的分析。案例应用：以零售行业为例，一家超市使用OLAP系统来进行销售数据分析。他们可以通过OLAP系统轻松地分析每个产品在不同时间段、地域的销售情况，找出最畅销的产品和最佳的促销时机；同时也可以分析不同顾客群体的购买习惯，制定精准的市场营销策略。通过OLAP系统，他们能够更快速、更准确地做出决策，提高运营效率和市场竞争力。
综上所述，多维联机分析处理通过多维数据模型、预先计算的聚合数据和并发查询处理等方法，结合多维数据库管理系统、OLAP服务器和数据挖掘工具等技术工具，能够有效处理大规模数据集和高并发查询，为企业决策提供有力支持。