MDX（多维表达式）是专用于查询多维数据集的语言，在数据分析和商业智能领域应用广泛。深入探讨了15个经典MDX查询示例，重点关注美国某公司产品销售分析预测的场景。首先介绍了创建自定义集合[SoldInUSA]，过滤全美范围内Unit Sales为空值的品牌，并使用Filter、IsEmpty和iif函数判断产品在各州的销售情况。其次，利用TopCount函数查询销售前10名的产品类别，并展示了如何动态定义时间集合来查询在美国过去三个季度都有销售的食品和饮料。文章还涵盖了Exists、DrilldownLevel、NonEmpty、Aggregation、StrToSet、Calculated Members、Subsets、Except、CurrentMember、Rollup、RollupChildren、Lag和ParallelPeriod函数的应用，展示了MDX在处理复杂多维数据集时的强大能力。
15个经典MDX查询示例详解
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“MDX查询工具1”可能是一个用于创建、管理和分析MDX查询结果的应用程序。MDX是一种用于OLAP系统的查询语言，主要用于检索多维数据集。该工具设计用来简化用户对MDX查询的操作，可能包含自定义查询、数据可视化功能以及报告生成等特性。它与Microsoft Access兼容，用户可以通过.MDA文件获取其宏功能，用于自动化数据分析任务。此外，该工具可能提供源代码，供开发人员学习和定制。如果您需要深入学习MDX语言、掌握OLAP概念或者自动化Access中的数据分析，这将是一个有用的资源。
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SAS经典图形每页15个图的MATLAB旋转代码
图形的旋转MATLAB代码，适用于utl_sas_classic_graphics_15_plots_on_a_page。这是针对SAS程序员的解决方案。更多信息请查看图形链接：SAS图形链接和GitHub项目。关键字包括：sas sql、合并、大数据分析、宏、oracle、teradata、mysql、sas社区、stackoverflow、statistics、人工智慧、AI、Python、R、Javascript、WPS、Matlab、SPSS、Scala、Perl、CC#、Excel、MS Access、JSON、图形映射、NLP、自然语言处理、机器学习、igraph、DOSUBL、DOW循环等。
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50个SQL查询语句常用示例
在数据库管理中，SQL语言是处理和管理关系数据库的重要工具。以下是50个常见的SQL查询语句示例，帮助您快速掌握数据库操作技巧： ### SQL基本概念####表定义- Student(S#, Sname, Sage, Ssex)：学生表，包含学号（S#）、姓名（Sname）、年龄（Sage）、性别（Ssex）。 - Course(C#, Cname, T#)：课程表，包括课程编号（C#）、课程名称（Cname）、教师编号（T#）。 - SC(S#, C#, score)：选课表，记录学生的学号（S#）、课程编号（C#）及分数（score）。 - Teacher(T#, Tname)：教师表，包括教师编号（T#）、教师姓名（Tname）。 ### SQL语句解析与应用实例####实例1:比较两门课程的成绩sql SELECT a.S# FROM (SELECT s#, score FROM SC WHERE C#='001') a, (SELECT s#, score FROM SC WHERE C#='002') b WHERE a.score > b.score AND a.s#=b.s#; - 功能：找出在课程编号为“001”的课程成绩高于课程编号为“002”课程成绩的学生学号。 - 解析：首先通过子查询分别获取两门课程的成绩信息，然后在外层查询中比较成绩，并返回成绩高的学生的学号。 ####实例2:计算每名学生的平均成绩（大于60分） sql SELECT S#, AVG(score) FROM SC GROUP BY S# HAVING AVG(score) > 60; - 功能：计算每个学生的平均成绩，只显示平均成绩大于60分的学生信息。 - 解析：使用AVG()函数计算平均成绩，并用GROUP BY按学生分组，最后通过HAVING子句过滤出平均成绩大于60分的学生。 ####实例3:查询学生基本信息及所选课程数量、总成绩sql SELECT Student.S#, Student.Sname, COUNT(SC.C#), SUM(score) FROM Student LEFT OUTER JOIN SC ON Student.S#=SC.S# GROUP BY Student.S#, Sname;
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MDX与SQL：两种数据查询语言的差异
MDX和SQL都是用于查询数据的语言，但它们的设计目标和应用场景有所不同。 SQL适用于关系型数据库，而MDX则专为多维数据结构而生。
维度处理能力： MDX能够灵活处理包含任意数量维度的多维数据，而SQL则更常用于处理二维的关系型数据表。
查询结构： 在MDX中，SELECT子句用于定义多个轴维度，而WHERE子句则用于筛选特定维度或成员的数据。每个WHERE子句成员都代表着来自不同维度的数据片段。
多维数据集结构： 使用MDX构建查询时，通常需要预先理解和定义多维数据集的结构，以便查询能够准确地填充数据。
结果集可视化： 由于MDX结果集可能包含三个甚至更多维度，因此其可视化呈现比二维的SQL结果集更为复杂。
MDX相较于SQL的主要特点：
专为多维数据查询而设计。
能够处理包含任意数量维度的多维数据集。
查询结构灵活，支持多轴维度定义和成员筛选。
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