多维数据集开发

SQL Server 2012多维数据集开发入门指南

掌握SQL Server 2012多维数据集开发技能 学习使用SQL Server 2012开发完整的商业智能解决方案。 理解表格内存模型和OLAP多维数据集之间的区别，以及何时使用哪种模型。 在商业智能模型中添加高级功能，例如关键绩效指标（KPI）和计算度量。 通过简单的分步示例，从零基础成为能够构建现实世界项目的开发人员。 深入了解多维数据集在现代商业智能解决方案中的应用。 作者：Simon Lidberg出版日期：2013年9月13日

SQLServer 3 2024-04-29

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。

SQLServer 5 2024-05-15

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）。

Hadoop 5 2024-05-23

C#中查询多维数据集的ADOMD.NET实现方法

介绍了在C#中使用ADOMD.NET查询多维数据集的具体实现方法，为读者提供参考。ADOMD.NET是Microsoft .NET Framework提供的用于与Microsoft SQL Server Analysis Services通信的数据访问接口，它支持通过TCP/IP或HTTP连接与分析数据源进行通信，使用XML for Analysis协议传输和接收符合XML for Analysis规范的SOAP请求和响应。用户可以通过多维表达式(MDX)和数据挖掘扩展插件(DMX)，结合Analysis Services，来实现多维数据集的查询。

数据挖掘 2 2024-07-16

高效处理多维数据优化速度的MATLAB开发工具

这里介绍的notsum工具专为高速度而设计，能够在MATLAB中处理任意数量的维度数据，完全避免了使用for循环。它仅使用索引操作来完成计算，适用于多图像处理，每个图像仅需一次迭代。工具虽然未提供错误检查，但要求所有输入图像具有相同尺寸，并确保像素值在0至255之间。

Matlab 2 2024-07-29

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。

Access 3 2024-05-24

Spark快速大数据开发示例集

汇集了一系列Spark快速大数据开发的实用示例，助力您高效学习。

spark 2 2024-05-16

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。

Oracle 3 2024-07-24

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。

Hadoop 2 2024-05-12

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。

SQLServer 2 2024-06-01