Power Query支持数据模型，可以将多种数据添加到数据模型，然后建立关联关系并进行后续分析。有些时候会使用类似于数据仓库星形模型的方式进行关联，这里常用的两类表为维度表和事实表。维度表是维度属性的集合，是分析问题的一个窗口；事实表通常是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。更详细的内容请参阅相关资料。维度表从概念上理解似乎有些抽象，接下来举个例子。Excel工作表销
目录一.背景二.维度爆炸&下游易用三.如何优化1.grouping sets字句2.lateral view + 自定义维度list3.通过配置文件,维护维度list一.背景数仓建设中经常会有多个维度灵活组合看数的需求，这种多维分析的场景一般有两种处理方式即时查询适合计算引擎很强，查询灵活，并发量不大的场景数据链路：明细数据hive表-> MPP计算引擎预计算适合有固定模式的聚合查询
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2023-12-03 14:10:01
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评估是任何有效绩效管理策略的关键部分。虽然传统的绩效评估允许主管向他们的直接下属提供反馈，但从组织不同级别的多个来源收集反馈可能是一种更有效的员工发展方法。全方位的具体、实时反馈对话，向上、向下和同行显得非常重要。毫无疑问，360 度评估是从组织各级利益相关者那里收集反馈并利用这些反馈来推动个人和团队的绩效、发展和成长的绝佳方式。但是，究竟什么是 360 度评估——它们能给您的组织带来什么样的好处
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2024-01-15 05:55:50
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大家好，我是云祁！今天和大家聊聊数据仓库中维度表设计的那些事。维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术。维度变化维度表的数据通常来自于前台业务系统，比如商品维度表可能来自于 ERP 或者超市 POS 系统的商品
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2023-10-03 20:23:05
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# 理解与实现 Python 中的多维度列表
在 Python 中，多维度列表（通常称为嵌套列表）对于存储和组织数据十分有用。无论是用于处理矩阵、游戏地图，还是其他复杂数据结构，理解如何创建和使用多维度列表是基础且重要的技能。接下来我们将详细介绍如何实现多维度列表。
## 1. 整体流程
在实现多维度列表时，我们可以将整个过程分为几个简单的步骤。以下是这些步骤的概览：
| 步骤编号 | 步
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
福哥答案2021-01-12：这个面试题很偏，连题意都不知道。多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysi
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2023-11-23 18:41:42
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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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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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排序算法在算法界是一个怎么样的存在？就好像在学术界中数学的地位，说直接用好像用不上，可是不会做起事情来总会捉襟见肘，左支右绌。找工作的时候，有的面试官甚至会让我们手写排序算法。既然排序算法如此重要，就让我们一起去夯实基础，切切实实得掌握它吧。前言先讲两个重要的概念。1.所谓稳定排序就是指数组中相等的元素在排序过后前后顺序不变。2.排序算法的平均复杂度是有下限的，为nlog(n)。所以大家不要再想着
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2023-10-16 22:21:15
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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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在正式介绍桥接模式之前，我先跟大家谈谈两种常见文具的区别，它们是毛笔和蜡笔。假如我们需要大中小3种型号的画笔，能够绘制12种不同的颜色，如果使用蜡笔，需要准备3×12 = 36支，但如果使用毛笔的话，只需要提供3种型号的毛笔，外加12个颜料盒即可，涉及到的
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2022-12-26 15:07:24
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指标与维度是数据分析中最常用到的术语，它们是非常基础的，但是又很重要，经常有朋友没有搞清楚它们之间的关系，只有掌握理解了，我们的数据分析工作开展就就容易多了。现在就来说说指标与维度的那些事。1、指标指标，用于衡量事物发展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。很多公司都有自己的KPI指标体系，就是通过几个关键指标来衡量公
### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
# Python多维度正态分布
正态分布（Normal Distribution），也被称为高斯分布（Gaussian Distribution），是统计学中最为常见的概率分布之一，经常用来描述一组连续型变量的分布情况。在实际应用中，我们常常需要处理多维度的数据，而多维度正态分布就是对多维度数据进行建模的一种方法。
## 什么是多维度正态分布？
多维度正态分布是指具有多个维度的数据满足正态分
原创
2024-01-08 08:40:35
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C++中的多维数组并没有Java安全，也没它方便，依旧是C的遗风，快速但不安全，当然，可以使用STL的Vector来解决，但是在玩算法的时候这个就行不通了，成本太高，对于简单的代码片段而言，你不需要它的大多数特性。本人觉得，使用C风格的数组还是很有必要的，当然这个不太容易驾驭。 这篇博文假设你已经了解并熟悉了C++的一维数组，以及动态分配。一维静态数组形式如下：type name
今天用到在网上没有找到合适的思路，于是自己动手写了一个，作为记录。1 dpa = []
2 dpb = []
3 dpc = []
4 for i in range(21):
5 dpa.append(0)
6 for i in range(21):
7 dpb.append(dpa)
8 for i in range(21):
9 dpc.append(dpb) 
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2023-06-02 16:14:17
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# Python多维数组维度定义
## 1. 引言
本文将教会刚入行的小白如何用Python定义多维数组的维度。首先，我们将提供整个过程的概览，然后逐步介绍每个步骤的具体实现和相关代码。
## 2. 流程概览
下面是实现Python多维数组维度定义的整个流程的概览。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的模块 |
| 步骤 2 | 定义数组维度
原创
2023-10-02 04:23:30
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参考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#lstmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/39191116简单应用直接看官网的文档太崩溃了，先从使用说起，上代码import torch
import torch.nn as nn
lstm = nn.LSTM(10, 20, 2) # 实例化, 括号里的参数(inpu
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2024-09-10 10:10:45
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数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。一、可视化介绍描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summarizat
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2024-08-30 20:55:31
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