多维数据集

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

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

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

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

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

多维数据分析：切片与切块

切片和切块技术使用户能够更改数据维度并选择感兴趣的数据子集进行分析。 这种分析方法涉及多个维度和多个数据项类别，揭示： 典型的业务行为和规则 例外事件 异常活动

算法与数据结构 2 2024-05-31

多维索引PPT优化方案

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。

SQLServer 2 2024-07-28