立方体实例：数据挖掘技术及应用

如果你做过数据仓库相关的项目，应该对数据立方体不陌生。这个立方体实例展示了美国电视销售数据，通过多维展现了不同时间段、不同地区、不同产品的销售总额。可以看到，表格的结构简单直观，但的数据量和维度挺庞大的。数据仓库和数据挖掘技术结合得好，不仅能你整理数据，还能从中挖掘出有价值的商业洞察。 你如果正在做类似的，建议多看看这些资源，像《Matlab 绘制立方体及其标注技巧》这样的文章就挺实用的，能够你理解如何通过图形化展示立方体数据。如果想进一步深入了解立方体技术，可以参考《SSAS+数据立方体的开发与部署技巧》这篇文章，里面详细了如何用 SSAS 开发数据立方体。哦，对了，记得了解一下《数据仓库实

数据立方体是大数据中一个实用的概念，像一个多维的方体，每一维代表着不同的数据维度。比如时间、地点、供应商等都可以作为维度来构建不同的视角，理解和数据。浙大的数据立方体，结合了实际应用场景，挺适合想深入了解数据和的你。你可以通过它来掌握如何从多维角度解析海量数据，像是搞清楚某产品在不同时间、地点和供应商间的表现，起来会更有深度。除此之外，浙大关于数据立方体的有效计算也是一个不错的学习资源，了如何用优化算法提高计算效率。如果你对 SSAS（SQL Server Analysis Services）也有兴趣，可以参考一下它的开发和部署技巧。，数据立方体是大数据的基础之一，对数据建模、查询优化等方面有

数据立方体的计算其实并不复杂，尤其在多维数据时，挺实用的。比如，假设你要 AllElectronics 的销售数据，涉及到不同维度：商品、城市、年份、销售额。你可以按不同维度来分组，像按年份分组、按商品分组、按城市分组，或者组合多个维度进行计算。这样就能高效地得到每个维度的汇总信息。通过数据立方体，不仅能提高计算效率，还能让数据变得更加灵活。实际操作中，像DMQL这种查询语言就挺方便的，直接用来多维数据模型。而且，你能根据业务需求自由组合维度，挺方便的。如果你想更深入了解，可以参考一些案例，像SSAS和Matlab的相关资源都可以给你一些启发。

极速超立方体白皮书详细阐述了其技术特性和应用场景。

利用Matlab绘制立方体时，可以选择填充不同颜色。同时，添加标注可以帮助用户更好地理解绘图过程和结果，具有实用性和教学意义。

在使用SSAS之前，建议先创建必要的事实表和维度表或视图。通常情况下，右键点击数据源视图，选择新增数据源视图，在向导中选择所需对象，将其从可用物料区域移动到包含的物件区域。对于时间维度数据表，选择BI_DIMS_DATE，并继续下一步操作。

数据立方体可以被看作是一个方体的格局。最底层的方体是基本方体，最顶端的方体（顶点）只包含一个单元的值。对于一个n维的数据立方体，每维L层，可能产生的方体总数是多少？数据立方体的物化有三种方式：预先计算所有方体（全物化）、不预先计算任何“非基本”方体（不物化）、有选择的计算一个适当子集的方体（部分物化）。在确定物化哪些方体时，需要考虑工作负荷下的查询频率及其开销等因素。

《专家立方体开发与SSAS多维模型》，第二版：2014年2月 PDF，全文英文清晰。

数据挖掘的技术和工具，挺适合想从数据里挖点“真东西”的开发者。数据库嘛，用来存和查数据确实稳，但要是想预测趋势、行为，还得靠数据挖掘。像用户购买习惯、推荐系统，都是靠它搞出来的。嗯，别觉得复杂，其实有现成的工具，拿来改改就能用，挺方便的。系统里数据一多，看着头都大。用数据挖掘算法可以从中发现那些你肉眼看不到的规则，比如哪两件商品总是一起买，或者某类用户更点什么广告。推荐你看看这篇 《数据挖掘知识发现算法》，例子也讲得还不错。知识发现其实也是数据挖掘的一部分，像是从杂乱的信息里找出结构和意义。比如用户留言，找出热门话题、情绪倾向这种。这篇 《探索知识宝藏》讲得比较轻松，有兴趣可以顺便扫一眼。还有