多维应用

深入挖掘多维数据 在商业分析中，销售数据通常以多维形式呈现，例如销售额与产品、月份和地区的关联性。这种多维数据结构提供了对业务的全面洞察，可以通过数据挖掘技术进行深入分析。 维度示例： 产品 地理位置 时间 层级汇总路径： 行业 - 区域 - 国家 - 城市 - 办事处 年 - 季度 - 月 - 周 - 日 产品类别 - 产品 通过数据挖掘，我们可以探索这些多维数据的复杂关系，发现隐藏的模式和趋势，从而优化业务决策。

多维数据的结构清晰，维度组织逻辑清楚，适合做数据挖掘和商业智能。像产品-地区-月份这样的组合，用来销量趋势就挺直观的。维度还能分层级，比如国家-省份-城市，汇总也方便。 用多维数据建模的时候，可以考虑配合星型模型，在时间维度里搞点文章。比如按季度汇总，再细化到日。时间维度的设计其实蛮关键，多报表都绕不开。 如果你对数据仓库感兴趣，MySQL下搭建维度模型也不难。网上有不少教程，比如下面这些资源，挺值得一看： 多维度数据概览：多维基础概念整理得还不错 解码星形模式：时间维度的有不少细节，值得参考 Access 日期维度：老工具也能玩出花 维度模型加载流程解析：适合初学者 M

多维数据里的 MDX 表达式，是个挺实用的东西。你要是搞 BI（商业智能），像做报表、数据透视这些，就少不了和 MDX 打交道。网上这份资源整理得还蛮系统，常用的表达式、语法结构都有，翻起来方便，应用场景也不少。表达式的结构其实和 SQL 有点像，不过维度、层级这些概念多了点，比如要汇总某个地区今年的销售额，就得用类似SUM、FILTER这些函数去。这个时候有个表达式清单就挺省事，查得快，用得顺。你要是对 MDX 还不太熟，可以先看看《多维表达式（MDX）中的聚合函数》，讲得挺细；想进阶点的也有《深入解析数据挖掘中的多维表达式（MDX）》，更贴近实际场景。还有个小建议，写表达式时别一口气嵌套太

网格文件在多维查询中展现了显著的优势：对于特定点的查找，仅需一次I/O操作，避免了溢出块的影响；在部分匹配中，可能需要检索桶矩阵的特定行或列，因此I/O操作的数量可能较大；而在范围查询中，能够高效地识别与范围区域有交集的所有桶。

多维多项式插值和逼近工具 - polymake.m 用于计算多项式插值系数。polyeval.m 用于计算给定点的多项式值。polycomb.m 提供支持功能。pexample.m 包含简单的示例。详细信息，请参阅示例文件pexample.m 或查看函数polymake.m 的帮助文本。

在进行多维关联规则挖掘之前，通过概念层次进行静态离散化处理是必要的步骤。

ORACLE 的 nIDAYE 教程挺有料的，尤其是对多维和性能优化有需求的你，建议抽空看看。内容基本围着官方的脉络走，文档结构也比较清晰，适合想系统搞懂 Oracle 底层玩法的人。讲 Essbase 和 OLAP 那块，不止是原理，还有落地方案，搭配的参考文章也都蛮实用的。 ORACLE 的官方教程写得还挺全面，尤其是对数据库性能卡顿、查询慢这些老问题，它讲得挺到位。你会看到不少关于Oracle Engine实现细节的资料，像engine-oracle.c源码那篇，就挺适合想搞明白引擎内部逻辑的同学。 像你要搞Oracle OLAP或Essbase，推荐直接看《Oracle 多维方案指南》

Matlab作为一种强大的数学软件，其多维数组功能不仅限于简单的数据存储和计算，还涵盖了广泛的应用领域。从科学研究到工程设计，多维数组在Matlab中的灵活运用，极大地提升了数据处理和分析的效率与精度。

多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

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