多维数据

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多维度数据概览
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。
多维数据集与存储模型
数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中,多维数据集是数据仓库数据的子集,以多维结构组织。定义多维数据集时,需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列,再选择提供描述性信息的维度表。
多维数据存储实施策略详解
探讨了数据仓库实施的方法和技术,并详细介绍了OLAP系统的建立过程。
探索多维数据:数据挖掘技术应用
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。
SQL 数据中的多维数据汇总
本指南介绍了使用 SQL 中的 CUBE 和 ROLLUP 运算符来汇总多维数据。这些运算符用于创建多级汇总,从详细级别到总体级别。该指南包括示例查询,说明如何按部门和员工类别汇总员工人数,并提供了对 CUBE 和 ROLLUP 之间差异的解释。
多维数据分析:切片与切块
切片和切块技术使用户能够更改数据维度并选择感兴趣的数据子集进行分析。 这种分析方法涉及多个维度和多个数据项类别,揭示: 典型的业务行为和规则 例外事件 异常活动
多维索引PPT优化方案
多维索引PPT介绍了网格索引结构(类散列结构)、kd树(类树结构)、四叉树(类树结构)以及R树(类树结构)的应用。
MATLAB多维数组教程PPT
MATLAB中的数据类型中,向量被视为一维数组,矩阵被视为二维数组,超过2维的数组被称为多维数组(N-D Arrays)。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。
数据仓库与数据挖掘的多维模型综述
多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。
使用 Kylin 构建 OLAP 多维分析数据集
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)。