Hyperion分析

Hyperion BPM解决方案提供强大的报表分析功能，助力企业深入洞察数据，优化决策流程。 动态、多维度数据展现和分析： 用户可使用预设模板或灵活自定义报表，满足多样化分析需求。 高效便捷的操作体验： 后台支持批量执行报表、打印和发送，简化操作流程。 直观的图形化分析工具： 通过图表清晰展示数据趋势和关联，提升数据解读效率。 灵活的发布和分享方式： 支持Web发布，提供HTML/PDF打印格式，结果可通过电子邮件发送，方便信息共享。 强大的Excel集成： 用户可以直接从Excel连接到系统，进行数据的读取、分析和修改，实现无缝数据衔接。

本课程结束后，您将能够：描述Hyperion报告的分层架构；列举Hyperion报告的关键特性；启动Hyperion报告Windows客户端；在Windows客户端和Web Viewer中打开和查看现有报告；使用Hyperion报告创建报告。

Oracle Hyperion Essbase - Essbase介绍 - 培训资料 在本课程结束时，您应该能够：1. 描述Hyperion分析解决方案2. 列出Essbase产品的关键特性3. 描述Essbase产品的架构4. 列出Essbase产品的组件

这是一本非常优秀的MDX书籍！ 致谢 xxi 引言 xxiii 第1章 MDX的第一次介绍 1 什么是MDX？ 1 查询基础 2 轴框架：名称和编号 5 大小写敏感性和布局 6 简单的MDX构造 7 逗号（,）和冒号（:） 7 .Members 9 使用.Children获取成员的子级 10 使用Descendants()获取成员的后代 11 从查询结果中删除空片 14 MDX中的注释 16 MDX数据模型：元组和集合 17 元组 18 集合 20 查询 21 零轴查询 22 仅轴查询 23 更多基本词汇 23 CrossJoin() 23 Filter() 25 Order() 28 查询成

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。