多维度观点

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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

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

利用fnn求解嵌入维度，非线性时间序列、混沌数据分析。

用户资源移至网络端，成为判断云计算的重要指标之一。其可伸缩性超越分钟级，性价比提升至五倍以上。

信息质量（InfoQ）的定义涉及使用特定的经验分析方法来实现科学或实际目标的数据集潜力。 InfoQ不同于数据质量和分析质量，但它们之间存在密切关系。本研究探讨了在研究设计和数据收集后阶段增强InfoQ的统计方法，并分析了它们与InfoQ之间的相互作用。我们提出了八个评估InfoQ维度的关键因素：数据分辨率，数据结构，数据集成，时间相关性，可概括性，数据与目标的时间关系，操作性结构和沟通效果。通过在线拍卖案例研究，我们展示了InfoQ的概念及其在实际应用中的作用。我们建议正规化InfoQ的概念，以增强统计分析的价值，并促进数据挖掘的理论与实践结合。

贝叶斯估计的思路挺的，属于那种一上手就能让人眼前一亮的类型。它不把概率当成现实中发生的频率，而是当成你对某件事的信心值——比如你觉得模型参数是多少，就可以用分布来表达。参数不再是死板的定值，而是有了“性格”的变量，你可以给它们分布，做推断，甚至算个区间，挺有弹性的。点估计、区间估计这些东西在贝叶斯里用起来顺手多了。如果你是搞机器学习、数据挖掘或者对概率建模感兴趣的前端或工程类选手，那这个资源还蛮值得一看。顺手放几个还不错的相关文章，比如状态估计的 Matlab 实现，或者是区间估计在 ANSYS 工程里的应用，都是实用的例子。建议你在用的时候注意一点，贝叶斯方法虽然灵活，但计算量也不小，尤其是