维度模型
当前话题为您枚举了最新的 维度模型。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
客户信息主题维度设计模型
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
数据挖掘
4
2024-05-19
数据仓库中维度模型加载流程解析
本章主要讨论有效的加载数据仓库的目的和功能。回顾第二章,找到更多一个维度模型中的不同类型的表的信息。以下是一个假设的数据集市的加载过程的顺序位置指导:
子维度(支架)
维度
桥连接表
事实表
层次映射
聚合(缩小的)维度
聚合事实表子维度
SQLServer
0
2024-10-31
简化数据仓库导航的维度模型应用指南
数据仓库文献中常讨论的标准主题,利用简单的维度模型进行了深入阐述。在适当设计的数据仓库环境中,多组聚合表在关键维度中体现常用的聚合级别。聚合导航器作为中间件的一部分,位于客户端和DBMS之间,解释并转化SQL查询,实现对基础粒度数据的访问。
SQLServer
0
2024-08-10
Access 日期维度
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
Access
4
2024-04-30
SQL Server 2008基础教程数据仓库设计与维度模型
在进行数据仓库设计时,必须考虑使用维度模型作为其结构基础。每个维度模型在数据仓库中都包含一个事实表,用于存储度量数据,以及多个描述性维度表,例如时间、产品类型和员工等。事实表可包含库存、费用等数据。
SQLServer
1
2024-07-31
fnn确定嵌入维度
利用fnn求解嵌入维度,非线性时间序列、混沌数据分析。
算法与数据结构
2
2024-05-26
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
实时维度验证决策矩阵指南
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。
SQLServer
2
2024-05-31
分形维度基于盒计数算法生成像素级分形维度图像-MATLAB开发
分形维度(FD)图像通过将原始CT图像中的每个像素视为从其7x7邻居估计的单个分形维度而生成。FD生成的图像显着增强了组织纹理,使内部细微结构更加明显,有助于医生更准确地描绘出肿瘤边界,特别是在周围正常组织中。此外,对感兴趣的肿瘤区域进行的平均分形维度分析还能够指示肿瘤的侵袭程度。详细信息可参考OS Al-Kadi和D. Watson的研究《侵袭性和非侵袭性肺肿瘤CE CT图像的纹理分析》,发表于IEEE生物医学工程期刊,卷55,第1822-1830页,2008年。
Matlab
0
2024-08-23
信息质量的研究 维度和应用
信息质量(InfoQ)的定义涉及使用特定的经验分析方法来实现科学或实际目标的数据集潜力。 InfoQ不同于数据质量和分析质量,但它们之间存在密切关系。本研究探讨了在研究设计和数据收集后阶段增强InfoQ的统计方法,并分析了它们与InfoQ之间的相互作用。我们提出了八个评估InfoQ维度的关键因素:数据分辨率,数据结构,数据集成,时间相关性,可概括性,数据与目标的时间关系,操作性结构和沟通效果。通过在线拍卖案例研究,我们展示了InfoQ的概念及其在实际应用中的作用。我们建议正规化InfoQ的概念,以增强统计分析的价值,并促进数据挖掘的理论与实践结合。
数据挖掘
2
2024-07-18