MATLAB 2014a代码-MFMDA多因素多维分析

Kylin多维分析知识深入探讨####一、Apache Kylin简介及多维分析概念- Apache Kylin：Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，它基于Hadoop/Spark，提供SQL查询接口和多维分析（OLAP）能力，支持快速查询大规模数据集。该项目由eBay Inc.开发，于2014年捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目。 - 多维分析：多维分析能从多个角度和维度（至少包括两个）分析数据，使分析师能灵活探索数据的多个侧面，深入理解数据背后的故事。 ####二、Kylin核心功能详解#####外部功能： - 可扩展的大数据OLAP引擎：Kylin支持PB级数据规

这个存储库包含了MATLAB 2014a中多种数值优化方法的实现，涵盖了单变量和多元优化的多种技术。代码实现了分牛顿法、割线法、黄金分割搜索等非平滑和平滑优化方法，适用于广泛的数学和工程应用。

该资源提供了 MATLAB 2014a 版本的许可证文件，使用户能够激活和使用该软件。

动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中，Kylin 负责构建高效的多维数据集（Cube）。

介绍了如何在读写分离架构下构建基于 Kylin 的多维分析平台，并分享了实践经验。

固定效应因素：仅样本中的水平可用于分析，无需推论其他水平。随机效应因素：由于人为控制限制，无法观察和控制所有水平，需要进行随机抽样。混合效应模型：同时包含固定效应和随机效应因素。

此培训资料提供全方位分析应用支持，涵盖：- Hyperion Essbase 分析- 查询和报表仪表盘- 第三方集成- 客户分析- 供应链分析- 物流分析- 预算制定- 财务报表合并- 预测和盈利分析

互联网、移动互联网和物联网的迅猛发展，将我们带入了一个前所未有的海量数据时代。面对数据规模的爆炸式增长，如何高效地分析和挖掘数据价值成为亟待解决的关键问题。 Hadoop 平台凭借其卓越的可伸缩性、健壮性、计算性能以及成本优势，已成为当前互联网企业构建大数据分析平台的首选方案。依托 Hadoop 生态系统，可以构建一个强大的多维分析和数据挖掘平台，以应对海量数据的挑战。 该平台架构的核心在于利用 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）存储海量数据，并借助 MapReduce、Spark 等计算框架实现高效的数据处理和分析。同时，整合机器学习、数据挖掘等算法库，可以进一步挖掘数据背后的潜在价值

通过Presentation向导，实现多维分析的数据获取、管理和展现，为Oracle数据仓库提供全面解决方案。