一、维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型1、星型模型星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维度表，事实与纬度表通过主键外键相关联，维度之间不存在关联关系，当所有纬度都关联到事实表时，整个图形非常像一种星型的结构，所以称之为“星型模型”。注：事实表中只存外键和度量值。 2、雪花模型当一个或多个纬度表没有直接连接到事实表，而是通过其他维度表连接到事实表时，其图解就像多个雪花连
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2023-09-15 22:06:09
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目录1 事实表、维度表1.1 什么是事实表呢？1.2 什么是维度表呢？2 数据库三范式2.1 首先看第一范式(1NF):2.2 第二范式(2NF)2.3 第三范式(3NF)3 维度建模模型3.1 星型模型和雪花模型3.1.1 星型模型3.1.2 雪花模型4 数据仓库分层设计1 事实表、维度表首先我们来看两个名词：事实表和维度表1.1 什么是事实表呢？事实表是指保存了大量业务数据的表，或者说保存了一
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2024-04-11 20:45:57
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概念所谓数组，是有序的元素序列。组成数组的各个变量称为数组的元素。 对于Excel中的“数组”，可以理解为有着行、列标识并有着尺寸特征的集合。一个单元格的数据就可以是一个数组， 即单元素数组；单行数据或者单列数据，是一维数组；多行多列数据是多维数组。特点所有的数组，都能在一定连续单元格区域表示出来。数组的尺寸由构成数组元素的个数来确定同一维度的数组，要注意尺寸特征，同一数组中，不存在尺寸不同的行或
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2024-01-11 22:25:47
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数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
SOLAP产品是润乾公司为满足决策支持和多维环境特定查询和报
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2024-08-03 14:04:29
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多维分析(OLAP)是企业经营分析的核心内容，可以帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态、下钻上卷的分析业务数据。Smartbi 多维分析-(OLAP)工具简单易用，无需编写任何的代码，用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。同时具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。产品优势：
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2023-11-11 20:29:23
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前一讲，和你探讨了描述性统计的分析方法，通过描述性统计来快速评估指标特征，以及找到分析的方向和突破口。那下一步，自然就需要分析指标变化的原因了。这时就需要多维分析法和相关性分析法，它们也是在数据化运营中应用频率最高、应用场景最广的分析方法。今天，我们先深入探讨多维分析。“多维分析”看似像是个专业数据分析名词，隐晦、不务实，实则不然。基本上在产品运营的所有常见场景，通过多维分析都能有效地找到指标变化
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2024-01-30 22:12:46
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在日常的可视化展示中，大家时常需要在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。这样可以在展示数据时，根据需要切换不同的维度/度量，来查看不同的数据组合情况。本次以Sugar BI为例，为大家介绍，在日常数据展示中，如何在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。我们可以在「饼状图，交叉透视表，普通表格，柱状图，折线图」组件中，来实现浏览状态下图表的动态维度和度量切换，更加灵活地按需切换字段进行数据分析
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2024-01-16 01:40:51
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维度建模是数据仓库建设中的一种数据建模方法，将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文，Kimball 最先提出这一概念Kimball数据仓库的另一位开拓者。提倡多维模型优点：容易快速建立，快速得到投资回报，灵活缺点：不利于维护，产生冗余，有些数据集市不容易集成维度建模一种逻辑设计技术，该技术试图采用某种直观
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2024-08-24 10:44:48
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一、什么是多维度折解法说到多维度拆解法，那我们首先要理解两个关键词：维度和拆解，下面咱举个栗子：这马上过年了，相信大部分朋友已经在回家的路上了，有的甚至在家葛优躺好几天了。回到家了七大姑八大姨最喜欢问你什么呀？七大姑八大姨：听你妈说你还没对象呢，给你介绍一个吧，我这儿有个特别优秀的，第一，他个子高，第二，家庭条件很好，第三，长的特别的帅。那在这个例子里，拆解维度就是把优秀拆分成三个维度即个子高、家
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2024-01-14 15:58:08
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# 多维度数据分析：开启数据洞察之门
在现代社会，数据已经成为推动各行各业发展的重要资源。通过对数据的多维度分析，我们可以洞察潜在趋势、发现问题，并最终做出科学决策。本文将探讨多维度数据分析的基本概念、实际应用及实现方法。我们还将通过代码示例来帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 什么是多维度数据分析？
多维度数据分析是指通过对多种属性和指标进行分析，以理解数据之间的关系。传统的二维数据分
原创
2024-09-29 04:58:27
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多维度拆解法1、概念维度：看问题的角度拆解：就是做加法，A=维度1+维度2+···多维度拆解法：通过不同的维度（角度）去观察同一组数据，从而洞察数据背后波动的原因。从哪些维度进行拆解**从指标构成拆解：**分析单一指标的构成。比如单一指标为用户，而用户又可以拆解为新用户、老用户；也可以按照性别拆分为男用户、女用户。**从业务流程来拆解：**按业务流程来进行拆解分析，比如不同渠道的用户付费率、不同城
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2023-09-15 17:25:52
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【51CTO.com快译】联机分析处理(OLAP)需要有即时的响应，因此其性能是至关重要的。虽然其结构较为简单，但是在处理各种大的数据立方体(data cubes)时，会涉及到大量的计算。常被称为OLAP(联机分析处理)的多维分析是一种交互式的数据分析过程，它包括：对于数据立方体(data cube)进行旋转(rotation)、切片与切块(slice and dice)、钻取(drill-dow
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2023-12-27 20:21:41
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Excel图表相信许多朋友都操作过，图表能够更加形象和生动的展示出我们的数据趋势和差异。但在做图表的过程中，相信许多朋友都碰到过一个尴尬的问题，那就是对多组数据进行图表展示的时候，图表就会堆积到一起，显得非常难看。 如上图所示，我们用折线图展示五个人四个季度的数据的时候，这样多维度的数据展示，折线图显示的时候都会堆积到一起，看起来非常的难看。下面我们来学习一种特殊的多维度折线图，让大家
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2023-08-10 10:08:12
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1. 简单代码：axPivotTable1.ConnectionString ="Provider=MSOLAP.3;Data Source=localhost;Initial Catalog=AdventureWorks DW ".
axPivotTable1.DataMember = cubeName;2. &n
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2024-01-05 10:30:02
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理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表一、事实表在多维数据仓库中，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”。一个按照州、产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列，概念上与下面的示例类似。 SateProductMouthUnitsDollarsWAMountain-100January37.95WACable LockJanuary47.32ORMountain-100J
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2024-02-29 11:05:54
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简介：Panel数据结构从pandas库中移除，使用MultiIndex实现低维度形式处理高维度数据本质是在索引端增加维度，变身“高维度数据”
data = pd.Series(np.random.randn(5),
index=[['a', 'a', 'a', 'd', 'd'],[1, 2, 3, 1, 2]])
mindex = data.index
属性
mindex.levels # 不
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2023-12-13 04:54:53
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对于Excel中的“数组”，可以理解为有着行、列标识并有着尺寸特征的集合。一个单元格的数据就可以是一个数组，即单元素数组；单行数据或者单列数据，是一维数组；多行多列数据是多维数组。其特点是：1. 所有的数组，都能在一定连续单元格区域表示出来。2. 数组的尺寸由构成数组元素的个数来确定。3 同一维度的数组，要注意尺寸特征，同一数组中，不存在尺寸不同的行或列。
多维立方体概述: 实际生产中，各种指标的报表统计，往往都会设计到多维分析，比如: 统计日活数量，日会话数量，日会话次数，日回头访问数，日新增，日用户平均访问时长，访问深度等，都可以从以下纬度来分析:时间段省市区等地域纬度设备类型操作系统
App版本
App下载安装渠道而数据分析师，可能会提出各种各样的"纬度组合"下的指标统计需求省: 日活总数省、市:日活总数手机型号，日活总数省，手机型号，日活总数
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2023-12-21 13:47:25
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在我探索“多维度分析 Python”的过程中，我逐渐形成了一整套解决思路，从环境的预检、部署架构到具体的安装和配置，都进行了详细的梳理。以下便是这一过程的详细记录。
## 环境预检
在进行多维度分析之前，我首先需要确保我的开发环境符合所有的要求。通常，我会创建一个思维导图来明确各个环境要素，包括操作系统、Python 版本、依赖库等。
```mermaid
mindmap
root((环
# Hive 多维度计数求和实现指南
在数据分析的过程中，特别是在处理大数据时，Hive 是一个非常有用的工具。本文将带领你一步一步实现 Hive 中的多维度计数与求和，帮助你熟悉 Hive 的基本操作和用法。
## 整体流程概览
我们首先来了解实现多维度计数与求和的整体流程。可以归纳为以下步骤：
| 步骤 | 操作
