立方体实例：数据挖掘技术及应用

数据立方体可视化交互探索

数据立方体浏览 通过可视化赋能的在线分析处理 (OLAP) 功能，用户能够以交互方式操作和分析数据立方体，从而洞察复杂数据集。

数据挖掘 4 2024-05-24

极速超立方体白皮书

极速超立方体白皮书详细阐述了其技术特性和应用场景。

spark 5 2024-05-13

Matlab绘制立方体及其标注技巧

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。

Matlab 0 2024-08-24

SSAS+数据立方体的开发与部署技巧

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。

SQLServer 3 2024-07-19

浙大关于数据立方体有效计算的探索

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。

Memcached 2 2024-07-30

SSAS多维模型下的专家立方体开发.pdf

《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。

SQLServer 3 2024-07-24

基于约束条件的拉丁超立方体采样算法

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。

Matlab 5 2024-05-29

探索数据立方体：交互式操作与可视化分析

数据立方体的浏览依赖于强大的在线分析处理（OLAP）能力， 其核心在于支持用户进行交互式操作， 以多维度、多层次的方式深入挖掘数据价值。 通过可视化工具， 用户可以直观地探索数据、 发现隐藏的模式和趋势。

Hadoop 2 2024-05-15

深入解析SQL 2008专家立方体开发电子书

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。

SQLServer 2 2024-07-20