多维度分析

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。

随着信息时代的深入，处理多粒度和多视图的新闻数据变得至关重要。介绍了一种创新的方法，有效聚合和分析不同视角下的新闻信息，以提升信息处理效率和准确性。

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级数据规模，能在亚秒级完成对Hive表的查询。 - 交互式查询：支持即时分析。 - 实时OLAP：实现实时或接近实时的数据分析。 - Hadoop ANSI SQL接口：支持标准SQL查询。 - 多维立方体（MOLAP Cube）：通过预计算和存储多维数据的聚合结果，加速查询速度。 - 与BI工具无缝集成：兼容Tableau、SuperSet、Hue、PowerBI等商业智能工具。 #####内部功能： - 任务管理与监控：提供任务调度和监控功能，保障数据分析任务的高效执行。 - 数据压缩与编码：采用高效的数据压缩技术，减少存储空间需求。 - 增量更新/全量更新：支持实时或批量数据更新。 - HBase Coprocessor索引机制：通过HBase的Coprocessor实现高效索引操作。 - 基于HyperLog的DistinctCount近似算法：提供高效的近似计数方法，提升查询性能。 - 友好的Web界面管理：提供易用的图形化用户界面，简化数据分析流程。 - 项目及权限控制：支持细粒度的权限管理，确保数据安全和合规性。 - 支持SSO、LDAP、Spring：集成单点登录、轻量目录访问协议和Spring框架，增强系统安全性和灵活性。 ####三、产品架构图及关键特性详解

visit表查询语句优化：SELECT * FROM visit WHERE user=‘A’ tproducttusertinfo tCoca-ColatAt… tpepsitCt… tFantatDt… tCoca-ColatAt… tCoca-ColatCt… tFantatBt… t7UptDt… tpepsitAt… tproducttusertinfo tCoca-ColatAt… tCoca-ColatCt… tproducttusertinfo tpepsitCt… tpepsitAt… tproducttusertinfo tFantatDt… tFantatBt… tproducttusertinfo t7UptDt…

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

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

利用fnn求解嵌入维度，非线性时间序列、混沌数据分析。

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）。

随着数据分析方法的不断优化，建立维度指标及埋点体系已成为数据分析的重要环节。这一过程涉及到如何有效收集和解读数据，确保数据质量和分析准确性。维度指标的建立不仅有助于深入了解业务运作的各个方面，还能为决策提供有力支持。

针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。