多维数据集与存储模型

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

分享一个用于ARIMA模型学习的实践数据集，该数据集关联一篇博客中的代码案例，可用于模型学习和测试。

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）。

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

多维数据集的逻辑结构，像是 BI 的发动机核心，负责把业务数据变得“能看懂、能拆解”。维度和度量值的搭配，就像表格的行和列，一个管分类，一个算结果，组合起来效率还挺高。平时做销售、用户行为追踪，少不了靠这些。Cubes的概念比较实用，它就是维度和度量的打包体，方便你快速切换角度。OLAP就是让你随便切片、筛选还能保持性能，嗯，响应也快，适合数据量大的时候用。

信用卡评分模型源数据对金融行业有用，能建立预测客户信用风险的模型。数据集包括训练集和测试集文件，能让你用来建立和验证模型。cs-training.csv和cs-test.csv文件分别用于训练和测试，包含客户的年龄、收入等信息，以及是否违约的目标变量。Data Dictionary.xls了数据中每个字段的详细解释，你更好地理解和数据。如果你在进行信用卡评分模型的开发，数据预、特征选择、模型训练与评估的流程都重要。模型训练过程中，可以尝试使用逻辑回归、决策树等算法，最终在测试集上评估模型的准确性。需要注意的是，在应用这些数据时，数据的清洗和是关键，多时候需要缺失值和转换非数值特征。此外，模型的

介绍了在C#中使用ADOMD.NET查询多维数据集的具体实现方法，为读者提供参考。ADOMD.NET是Microsoft .NET Framework提供的用于与Microsoft SQL Server Analysis Services通信的数据访问接口，它支持通过TCP/IP或HTTP连接与分析数据源进行通信，使用XML for Analysis协议传输和接收符合XML for Analysis规范的SOAP请求和响应。用户可以通过多维表达式(MDX)和数据挖掘扩展插件(DMX)，结合Analysis Services，来实现多维数据集的查询。

ADM2017 的代码仓库是那种你看一眼就会想 fork 下来的资源。它围绕STEM 职业预测这个话题，结合了深度知识跟踪（DKT）和机器学习模型，目标挺有意思：预测一个学生未来是不是会从事 STEM 相关的工作。更妙的是，它不是拍脑袋预测，而是用学生在中学阶段的点击流数据来做，挺实在。 用过DKT的人会知道，它是个专门拿来跟踪学生知识掌握状态的模型。作者还整合了一个增强版DKT+，效果上有不少提升。你可以先拿这些模型把学生的知识状态给估出来，再搭配学生背景信息，喂进机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林之类，去预测学生将来的职业方向。 整个流程蛮清晰：先建知识状态、再拼特征、跑预测。而且代码写

探讨了数据仓库实施的方法和技术，并详细介绍了OLAP系统的建立过程。