多维度卷积

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。

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…

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。

该GUI图形化地演示卷积过程，让用户可以交互式地探索连续时间卷积。

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。

这一函数专为快速处理大向量的卷积而设计。通过使用两次快速傅里叶变换（FFT）和一次逆变换（IFFT），显著提高了处理速度。如果您希望了解如何使用这个程序，请将其保存在您的工作目录中，并键入“help fconv”。

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。