多维度分析

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维度成员属性的维度名用法，算是老 MDX 开发绕不开的基础知识了。维度的维度名写法讲得蛮细，比如DIMENSION PROPERTIES [.].ID这种格式，怎么写、哪种情况该加上级别名都举例了。对刚接触多维表达式（MDX）的同学挺友好，语法没绕口，结构也清楚。属性值的定义方式，配合5.1 章节里的例子看，思路比较清晰。你如果之前在报表或做 OLAP 查询时踩过坑，看完这个率会恍然大悟。建议搭配下面几篇看：像《MDX 中的聚合函数》和《数据挖掘中的 MDX 解析》，能把 MDX 在不同应用场景下的玩法串起来，学起来会更有体系感。哦对了，记得注意维度和级别名的顺序和格式，不然报错信息可不太好查

随着信息时代的深入，处理多粒度和多视图的新闻数据变得至关重要。介绍了一种创新的方法，有效聚合和分析不同视角下的新闻信息，以提升信息处理效率和准确性。

visit表查询语句优化：SELECT * FROM visit WHERE user=‘A’ tproducttusertinfo tCoca-ColatAt… tpepsitCt… tFantatDt… tCoca-ColatAt… tCoca-ColatCt… tFantatBt… t7UptDt… tpepsitAt… tproducttusertinfo tCoca-ColatAt… tCoca-ColatCt… tproducttusertinfo tpepsitCt… tpepsitAt… tproducttusertinfo tFantatDt… tFantatBt… tpro

Kylin多维分析知识深入探讨####一、Apache Kylin简介及多维分析概念- Apache Kylin：Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，它基于Hadoop/Spark，提供SQL查询接口和多维分析（OLAP）能力，支持快速查询大规模数据集。该项目由eBay Inc.开发，于2014年捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目。 - 多维分析：多维分析能从多个角度和维度（至少包括两个）分析数据，使分析师能灵活探索数据的多个侧面，深入理解数据背后的故事。 ####二、Kylin核心功能详解#####外部功能： - 可扩展的大数据OLAP引擎：Kylin支持PB级数据规

切片和切块技术使用户能够更改数据维度并选择感兴趣的数据子集进行分析。 这种分析方法涉及多个维度和多个数据项类别，揭示： 典型的业务行为和规则 例外事件 异常活动

日期维度的自动生成脚本，真的挺实用的。尤其是你在做报表或者数据仓库项目时，没个完整的日期表就像开车没方向盘。用这段语句一跑，年、季、月、周、日全有，节假日你也能自己补。写 SQL 的同学应该知道，手撸这些字段又臭又长，用这个直接搞定，省时省力。

本数据库采用 Access 格式，提供日期维度数据，包括： 年份 月份 日期 季度 星期

SQL Server 2008 的多维功能，挺适合用来做 BI 报表的底层模型。是用 SSAS 搭立方体的时候，你能清晰地理出哪些是维度、哪些是度量值，结构也蛮清晰。整个过程从数据源视图开始，到部署和权限配置，基本一条龙搞定。教程里讲得还挺细，连怎么定义层级、怎么数据都带着例子讲了。适合刚接触 SSAS 或者准备上手做个项目的同学。压缩包里还有些项目模板，用起来方便多了。

利用fnn求解嵌入维度，非线性时间序列、混沌数据分析。