SQL 数据中的多维数据汇总

详细探讨了数据挖掘中的多维表达式（MDX），从基础概念出发，并与SQL语言进行了对比，介绍了其高级应用。

tCompute(by)的查询和汇总方法。

掌握SQL Server 2012多维数据集开发技能 学习使用SQL Server 2012开发完整的商业智能解决方案。 理解表格内存模型和OLAP多维数据集之间的区别，以及何时使用哪种模型。 在商业智能模型中添加高级功能，例如关键绩效指标（KPI）和计算度量。 通过简单的分步示例，从零基础成为能够构建现实世界项目的开发人员。 深入了解多维数据集在现代商业智能解决方案中的应用。 作者：Simon Lidberg出版日期：2013年9月13日

本页面为您提供多项数据查询功能，并以区块形式展示每日及每月累计数据。

介绍了在C#中使用ADOMD.NET查询多维数据集的具体实现方法，为读者提供参考。ADOMD.NET是Microsoft .NET Framework提供的用于与Microsoft SQL Server Analysis Services通信的数据访问接口，它支持通过TCP/IP或HTTP连接与分析数据源进行通信，使用XML for Analysis协议传输和接收符合XML for Analysis规范的SOAP请求和响应。用户可以通过多维表达式(MDX)和数据挖掘扩展插件(DMX)，结合Analysis Services，来实现多维数据集的查询。

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。

冒号运算符创建集合，其中包含两边的成员。集合的维数由各个元组的维数表示。元组的顺序很重要。集合中的元组必须具有相同的维顺序。

多维矩阵的定义不仅限于二维，还可以扩展到三维甚至更高维度的数组。例如，可以将多个相同维数的矩阵A1, A2, ..., Am 依次叠加在一起，形成三维数组。

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。