立方体实例

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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。

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

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

拉丁超立方体采样 (LHS) 是一种常用的实验设计方法，用于在多维空间中生成样本点。本研究提出了一种基于约束条件的 LHS 算法，用于在满足特定约束条件的情况下生成样本点。该算法可以有效地提高样本点的代表性，并减少实验次数。

电子书《专家立方体开发SQL 2008》详细介绍了SQL 2008版本的专家立方体开发技术，深入探讨了其应用场景和操作技巧。