维度建模

深入理解数据仓库维度建模的权威指南，涵盖：

在数据仓库的构建过程中，维度建模是一个至关重要的环节。它帮助我们组织和理解业务数据，创建高效的数据分析结构。以下是维度建模的核心要素： 维度：数据仓库中的维度代表业务的描述性信息，如时间、地区、产品等。它们帮助用户通过不同的角度来分析事实数据。 事实表：事实表通常包含了可以量化的数字数据（如销售额、交易量等）。它与维度表相连，形成数据模型。 星型模型：星型模型是一种常见的维度建模方法，其中一个中心的事实表通过外键连接到多个维度表。 雪花型模型：与星型模型类似，但维度表本身可能会进一步规范化，形成多层次结构。 维度建模的最佳实践： 明确业务需求，确保建模与业务目标一致。 保持数据模型的简洁性，避免过度复杂。 定期与业务人员沟通，确保数据仓库的实际应用价值。 通过正确的维度建模，可以使得数据仓库的查询更加高效，同时也能确保数据分析的精确性。

本书提供维度建模的深入指南，涵盖数据仓库设计、建模技术和最佳实践。

本数据库采用 Access 格式，提供日期维度数据，包括： 年份 月份 日期 季度 星期

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利用fnn求解嵌入维度，非线性时间序列、混沌数据分析。

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。

客户基本信息模块 模块功能: 用于分析客户数量和客户属性。 事实表: 客户信息事实表 度量: 客户数量 数据粒度: 每个客户每月计算一次收益，事实表每条记录代表一个客户的属性。事实表存放一年以内的数据，超过十年的数据按月滚动，最初的数据汇总后从事实表卸出。 相关维度: 客户详细资料维度 客户性别维度 客户年龄层次维度 客户在网时间维度 客户消费层次维度 客户信用度层次维度 是否大客户维度 交费类型维度 地理维度 客户流失概率层次维度 客户挽留价值层次维度 成为大客户概率层次维度

表 11.2 提供了实时维度管理系统的对比矩阵。这些系统需要与实时应用程序集成，而批处理数据集成也可以实现集成。

分形维度（FD）图像通过将原始CT图像中的每个像素视为从其7x7邻居估计的单个分形维度而生成。FD生成的图像显着增强了组织纹理，使内部细微结构更加明显，有助于医生更准确地描绘出肿瘤边界，特别是在周围正常组织中。此外，对感兴趣的肿瘤区域进行的平均分形维度分析还能够指示肿瘤的侵袭程度。详细信息可参考OS Al-Kadi和D. Watson的研究《侵袭性和非侵袭性肺肿瘤CE CT图像的纹理分析》，发表于IEEE生物医学工程期刊，卷55，第1822-1830页，2008年。