Cube建模

SSAS（SQL Server Analysis Services）开发与部署Cube 1. 数据结构 在使用SSAS之前，需要建立好相应的事实表和维度表。事实表存储度量值，维度表存储维度信息。 2. 新建项目 开启Visual Studio（VS），新增SSAS项目。 3. 选择项目模板 在模板中选择Analysis Services项目模板，并按功能命名项目。 4. 目录结构 模板会在方案管理器中生成相应的目录结构，以组织和管理数据。 5. 添加数据来源 右键点击数据来源，选择新增数据来源，连接到数据源。 6. 数据连接 在数据连接处显示以往的连接，可以选择已有的或新增连接。 7. Ora

分钟级实时的刚需场景，用Kylin Streaming Cube来做，体验确实不错。你要是之前用过 Kylin 做批量，应该会挺快上手。Streaming Cube 架构保留了之前批的扩展性，但做了不少优化，像 Kafka 接入、HDFS 落盘这些流程也都挺顺的。 构建方面，Streaming Cube 能上亿条记录不带卡的，性能方面靠得住。你可以按需设置构建频率，比如白天 5 分钟一跑，晚上整点跑一次，灵活。部署的话，它还能复用 Hadoop、Spark 这些生态，节省不少资源，性价比也高。 再说查询部分，Cube 构建好后，直接就能用 API 或者像 Zeppelin 这样的工具跑报表，响

GROUP BY 的几种用法，其实没你想的那么复杂。ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS看着像高阶操作，实则只是在你原有分组的基础上，多加了点组合输出的“套路”。嗯，用对了，它们确实能帮你省不少代码量，尤其是报表时，真挺爽的。 基础的 GROUP BY是最常用的，用来对一列或多列进行分组。比如： SELECT zt, qylx_dm, SUM(zczb), COUNT(bs) FROM dj_zt GROUP BY zt, qylx_dm; 这段代码就按照zt和qylx_dm来分组，统计每组的总注册资本和数量。简单好用，没什么坑。 ROLLUP就像是在原始分组结果后，自动多帮你算

数据项目里的性能瓶颈，多时候卡在了立方体（Cube）设计上。Chris Webb这本《Expert Cube Development With Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services》讲得挺系统，是多维模型优化那块，讲透了不少你平时忽略的细节。 书里的分区技巧挺实用，像按日期分表、按地域拆库这些场景，说得接地气，不是那种纸上谈兵的讲法。哦，还有MDX调优那一章，配合 SQL Profiler 追踪，效果挺的，查个报表数据也能快好几倍。 缓存策略这部分也值得看。讲了怎么合理利用 SSAS 的缓存机制来提升响应速度，还有些大量维度属性的窍门，像隐藏层

在SQL Server中，使用group by列名结合[rollup|cube]可以实现多层次的数据分组展示。Group by用于按列进行数据分组，rollup用于分层次汇总数据，cube则展示所有可能的组合。了解这些概念对于有效利用SQL语句非常重要。

Cube Explorer 5.00中文操作手册.pdf 是一份详细介绍Cube Explorer 5.00操作方法的文件。

MapReduce 和 Spark 的 Cube 计算，其实没你想的那么神秘，背后就是分批+多层聚合的套路。Apache Kylin在这方面做得还挺顺，搭配 HBase、Hive 啥的，搞个 OLAP 挺香的。Cube 构建基本上就是一套 ETL 流程，先提维度、再编码聚合，一股脑塞进 HFile。等你习惯了流程，写起BatchCubingJobBuilder2.java也不难，逻辑还蛮清晰。

在SQL Server 2008的学习中，了解如何使用CUBE关键字进行数据分组是至关重要的一步。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。