多维应用

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。

网格文件在多维查询中展现了显著的优势：对于特定点的查找，仅需一次I/O操作，避免了溢出块的影响；在部分匹配中，可能需要检索桶矩阵的特定行或列，因此I/O操作的数量可能较大；而在范围查询中，能够高效地识别与范围区域有交集的所有桶。

在进行多维关联规则挖掘之前，通过概念层次进行静态离散化处理是必要的步骤。

Matlab作为一种强大的数学软件，其多维数组功能不仅限于简单的数据存储和计算，还涵盖了广泛的应用领域。从科学研究到工程设计，多维数组在Matlab中的灵活运用，极大地提升了数据处理和分析的效率与精度。

多维多项式插值和逼近工具 - polymake.m 用于计算多项式插值系数。polyeval.m 用于计算给定点的多项式值。polycomb.m 提供支持功能。pexample.m 包含简单的示例。详细信息，请参阅示例文件pexample.m 或查看函数polymake.m 的帮助文本。

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。

多维关联规则挖掘是根据是否允许同一个维度重复出现，可分为维间的关联规则（不允许同一维度重复出现）和混合维关联规则（允许维度在规则的左右同时出现）。

数据仓库技术演进的必要性 随着数据仓库规模的不断扩大和使用方式的转变，传统的数据库管理系统（DBMS）技术可能无法满足新的需求。因此，我们需要重新审视DBMS技术，并考虑采用新的技术方案。 推动DBMS技术革新的因素： 早期构建数据仓库时采用的DBMS技术可能已经过时。 数据仓库规模的急剧增长，需要更强大的技术支撑。 数据仓库的使用方式更加多样化，需要更灵活的技术支持。 选择新的DBMS技术需要考虑的因素： 新技术是否能够满足可预见的需求？ 如何将旧系统迁移到新系统？ 如何调整数据转换流程？ 其中，数据转换流程的调整是最复杂和关键的环节。 多维DBMS与数据仓库的结合 多维数据库管理系统（Multidimensional DBMS），也称为数据集市，为数据仓库提供了一种灵活的信息系统架构。它允许用户从多个维度对数据进行切片、分割，并动态地分析汇总数据和细节数据之间的关系。多维DBMS不仅提供了灵活性，还支持终端用户管理，非常适合决策支持系统（DSS）环境。 多维DBMS与数据仓库之间存在着互补的关系： 数据仓库：存储大量的历史数据，用于分析和挖掘。 多维DBMS：提供灵活的数据访问和分析功能，帮助用户更好地理解数据。 两者结合的优势： 提高数据分析的效率和灵活性 增强决策支持能力 提供更全面的数据视图