多维数据集组成BI分析核心结构

动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中，Kylin 负责构建高效的多维数据集（Cube）。

数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。

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人员结构的数据表挺适合做可视化练手的，像 Power BI、Tableau 都能直接导入，字段清晰，没那么多乱七八糟的清洗步骤，直接就能开干。文件名是《人员信息表(Power BI 练习数据集).xlsx》，表结构干净，字段像性别、学历、部门都已经标准化，起来比较顺手。 用 Power BI 做员工分布图、学历占比这些图表，几乎不用写 DAX，直接拖拖拽拽就有东西，效率挺高。尤其是你要写文章、做展示用的数据，格式统一真的是太省事了。 文章原始目的是 HR 数据，但你拿它做图表练手、测组件样式、搞动画联动都合适。其实换个角度看，它就是个小型组织架构+人事维度的数据模拟集，不大不小刚刚好。 如果你

掌握SQL Server 2012多维数据集开发技能 学习使用SQL Server 2012开发完整的商业智能解决方案。 理解表格内存模型和OLAP多维数据集之间的区别，以及何时使用哪种模型。 在商业智能模型中添加高级功能，例如关键绩效指标（KPI）和计算度量。 通过简单的分步示例，从零基础成为能够构建现实世界项目的开发人员。 深入了解多维数据集在现代商业智能解决方案中的应用。 作者：Simon Lidberg出版日期：2013年9月13日

标题"Apache Spark核心阶段练习数据集"暗示这个压缩包主要用于学习和实践Apache Spark核心功能，这是Spark框架的基础部分，专注于大数据处理。数据集可能被设计用于教授如何在Spark上进行数据加载、转换和计算。下文详细讨论了Spark核心及这两个CSV文件可能涉及的数据处理操作。Apache Spark核心是Spark框架的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复以及与其他Spark模块交互的基本功能。Spark核心通过In-Memory Computing支持数据存储在内存中，允许快速重用和多次计算，显著提高了处理速度。两个CSV文件名"BeijingPM201

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。

多维数据集的自动生成，算是 SQL Server 2005 BI 工具里蛮好用的一招了。点几下就能把事实表、维度表都扫出来，还能顺手把时间维度也配好，适合不想写太多手动配置的你。向导式操作挺直观的，选数据源视图、确认表结构、配维度，一步步点过去就能生成一个初始的 多维数据集。，后面想调结构、加指标也是可以手动改的。像时间维度这一块，向导会自动识别时间表，不过你也可以指定，比如你有个dim_date表，那就直接选它，系统会自动把字段映射好，比如year、month这些。整体用下来还挺省事的，尤其是你前期在做 ETL 把数据整理得比较规范时，系统识别的准确率也高。如果你刚接触 SQL Server

数据挖掘里的关联，属于那种看起来有点复杂，但上手后就挺有意思的技术。尤其像用train.csv这种交易记录的数据集，拿来做市场篮子真的还蛮合适的。 Apriori 算法是比较经典的一种做法，逻辑上也不难理解。它主要是通过频繁项集来筛选出有关系的东西，比如“买了 A 的人也容易买 B”。嗯，说白了就是找出有意思的购物搭子组合。 数据预这块，别跳过，挺关键。像清洗数据、编码、转换这些步骤做得扎实，后面跑算法才能顺利。尤其是编码，不转成数值格式，多库都直接报错。 规则筛选时你可以根据支持度和置信度设个阈值，比如支持度低于 0.1 就别要了。规则多的时候还可以用可视化工具来过滤一下，图表或交叉表都还不