多维联机分析处理（OLAP）与传统数据分析方法有着一些明显的不同之处，主要体现在以下几个方面：
数据结构：传统数据分析方法通常使用二维表格结构来存储和分析数据，而OLAP则采用多维数据模型，可以更好地反映现实世界中的多维关系，例如时间、地理位置、产品类别等。
数据处理：传统数据分析方法需要事先进行复杂的数据转换和汇总，才能进行分析，而OLAP可以实现快速的多维数据分析，用户可以根据需要灵活地对数据进行切片、钻取、旋转等操作，以便更好地发现数据之间的关联。
用户交互性：OLAP系统通常具有较强的用户交互性，用户可以通过简单的操作快速获取所需的数据分析结果，而传统数据分析方法则需要编写复杂的查询语句或者依赖专业的数据分析人员来完成。
数据存储和计算：OLAP系统通常采用预先计算和存储的方式，以提高数据访问和计算的效率，而传统数据分析方法则更多地依赖实时计算和查询。
在实际应用中，OLAP系统可以帮助管理者更好地理解和分析企业的业务数据，进行销售额分析、市场份额分析、产品利润分析等，从而帮助管理者做出更加准确的决策。
综上所述，多维联机分析处理与传统数据分析方法相比，具有更加灵活、交互性强、能够更好地反映现实世界复杂关系等优势。
摘要：多维联机分析处理（OLAP）与传统数据分析方法的不同主要体现在数据结构、数据处理、用户交互性和数据存储计算等方面。
关键字：OLAP，传统数据分析方法，多维数据模型，用户交互性，数据存储计算