多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来自底层的数据库系统，多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。这里结合生产领域中重要效率评价指标 OEE，研究如何用多维的思路和方法来分析[1]。中文名多维数据分析系统外文名Multidimensional Data Analysis System英文简写MDDAS数据来源数据库系统应 用以
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2024-01-06 19:42:36
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操作入口1、进入Smartbi Demo“分析展现”界面。入口1：在系统主界面的系统快捷菜单选择 分析展现 > 更多分析：入口2：在系统导航栏中选择 分析展现 ：2、在“分析展现”界面主菜单新建多维分析：入口1：在“分析展现”资源目录区的“分析报表”、“公共空间”、“我的空间”或其它文件夹的更多操作中，选择 新建分析 > 多维分析，弹出“选择多维数据源”窗口，确定多维数据集后，进入“新
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2023-09-29 20:45:14
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多维度分析实质是细分分析，多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开，一个是指标的细化，一个是维度的多元，比如时间维度，竞品维度等。管理层通常看的是综合指标，总值。但是这些总值无法真正发现问题。而运营通常需要根据具体的、细分的数据来支撑决策。比如从用户角度看，每天访问用户100万，每天购买的用户1万，但这100万个用户是通过什么渠道知道平台的，在平台哪个模块停留时间长，哪
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2023-07-16 23:01:06
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1.透视分析含义 透视分析(Transparency analysis)可以快速合并、旋转、切片、切块、钻取比较大量的数据和显示明细数据的交互式报表分析的多维数据分析方法。2.多维数据分析方法 分析方法OLAP（Online Analysis Processing），联机分析处理。 切片；切块；上卷（数据聚合）；下钻（数据钻取，下降维级）；旋转。3.多维数据的三种存储方式 MOLAP(基于多维数
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2023-12-17 13:09:24
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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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要说多维分析就首先需要了解一下常用的分析方法OLAP(OnLine Analysis Processing ，联机分析处理 ) ，OLAP联机分析处理可以让分析人员迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。OLAP的基本多维分析操作有钻取（上卷、下钻）、钻透、切片和切块以及旋转等。在DataViz可视化数据分析软件中进行OLAP联机分析处理非常简单，只要简单的拖拽就可以实现多
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2023-07-14 16:52:19
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联机实时分析(OnlineAnalytical Processing, OLAP (/ˈoʊlæp/))技术是快速响应多维分(Multidimensionalanalysis, MDA)的一种解决方案。 首先，解释下什么是多维分析：多维分析是一种数据分析过程，在此过程中，将数据分成两类：维度（dimensions)和度量(metrics/measurements)。维度
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2024-06-09 07:26:29
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邦格Analytics是一款极简理念的新一代BI系统，它基于C语言开发的分布式数据库，具备极高的运算效率，同时也面向数据分析人员提供完全图形化界面的良好的操作体验。下面我们使用邦格Analytics进行一个简单的同比分析，体验一下多维数据分析的神奇之处。首先，要有一个数据模型，如下图所示，这是一个贸易公司的销售数据集。此数据集有四个维度(维度就是业务角度)：日期、地区、产品、渠道，这些
1.概念1.矢量：矢量是指一堆数形成的集合。多维数组也叫做矢量化计算。 单独一个数叫做量标。2.多维数组：Numpy对多维数组的定义：用numpy.ndarray类（ndarray中，n代表n个数，d代表dimision维度） ndarray本身是一个类，有这个类实例化出来的对象，就是多维数组。 多维数组也是一个对象。3.关于维度的属性 shape属性 shape属性的值是一个元祖类
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2023-10-26 16:44:06
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写在前面在线分析处理(OLAP,Online Analytical Processing)是通过带层次的维度和跨维度进行多维分析的，简单理解为一种多维数据分析的方式，通过OLAP可以展示数据仓库中数据的多维逻辑视图。在多维分析中，数据是按照维度(观察数据的角度)来表示的，比如商品、城市、客户。而维通常按层次(层次维度)组织的，如城市、省、国家，再比如时间也是有层次的，如天、周
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2024-01-22 22:01:28
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在采集监控数据时，人们常常会在数据上附加若干标签，从多个不同的角度对数据加以描述。我们把这种附加了不同角度标签的数据称为多维度数据。多维度数据除了可以展示更多的数据信息，在故障诊断中也能起到很大的作用。本文将重点介绍百度云智能运维团队在多维度数据分析方面的实战经验：多维度数据概念介绍基于多维度数据的故障诊断分析基于多维度数据的智能故障定位算法1. 多维度数据介绍假设有一个手
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2023-12-20 07:50:46
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一、Visual Studio简介 Microsoft在 SQL Server Analysis Services (SSAS) 中，可以方便地创建复杂的联机分析处理(OLAP) 和数据挖掘解决方案。Analysis Services 工具提供了设计、创建和管理来自数据仓库的多维数据集和数据挖掘模型的功
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2024-02-04 02:51:53
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前言在大数据时代的今天，数据分析的体量、数据分析的速度都变得越来越重要，也是考验数据分析引擎的重点。在数据分析领域，如果有一款引擎在易用性，数据体量，查询效率上都能满足，这一定是一款好的分析引擎，现实是每个引擎都有优缺点，在选型的时候需要根据业务需求来确定选哪个合适。比如数据量小，查询方便选用什么？ 数据量大，分析的维度有限？ 数据量大，所有维度都有可能用来作为分析。每种业务场景需要的引擎也会不一
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2023-10-21 18:25:47
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目录1. 多维数据是什么？2. 多维数据库用来做什么？3. 为什么要多维分析？4. 多维数据分析领域中的概念5. OLAP（Online Analyze Process 在线分析处理）6. Mondrain7. Kylin1. 多维数据是什么？n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录形式存放，因此它存在大量稀疏矩阵（因为很多维度可能没有数据）。它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时
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2023-12-25 11:54:48
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1 高维多元数据 每个数据对象有两个或两个以上独立或者相关属性的数据。高维指数据具有多个独立属性，多元指数据具有多个相关属性。由于研究者在很多情况下不确定数据的属性是否独立，因此通常简单地称之为多元数据。例如：电脑配置。 高维多元数据（Multidimensional Multiv
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2024-01-13 20:19:09
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# 多维数据分析入门指南
在数据分析领域，多维数据分析是一个非常实用的技术，它允许我们从多个角度和维度来分析数据，从而获得深刻的洞见。本文将带你通过一个简单的例子来实现基本的多维数据分析。我们将展示整个流程，以及每个步骤所需的代码。
## 流程概述
首先，我们需要确认实施多维数据分析的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|--
在数据分析中需要从多个维度来表示数据。
0维：一个数字
一维：一维数组
二维：二维数组
Numpy库是python进行科学计算和数据分析的基础库
在使用前导入 import numpy as np
一、多维数组创建与访问
一维数组的创建：course=np.array(['Math','Python','Art','English','Database'])
一维数组的访问----索引
n
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2024-10-15 15:48:46
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有时需求需要我们把系统做成灵活的。最常见的形式是，属性不能是固定的，要用户可以自定义。这样的需求往往会在数据库中建模成一个一对多的关系。 create table person {
...
} create table person_attribute {
person_id ...
attribute_name ...
attribute_value ...
...
}
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2024-10-14 14:28:21
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多维数据分析是指按照多个维度（即多个角度）对数据进行观察和分析，多维的分析操作是指通过对多维形式组织起来的数据进行切片 、切块、聚合、钻取 、旋转等分析操作，以求剖析数据，使用户能够从多种维度、多个侧面 、多种数据综合度查看数据，从而深入地了解包含在数据中的信息和规律。 多维数据分析以数据仓库为基础
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2020-04-13 15:26:00
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# 多维数据分析案例：探索数据的多样性
多维数据分析是一种处理和分析多元化数据的有效方法，常用于不同领域，如业务分析、市场研究、健康科学等。在本文中，我们将通过一个简单的案例来展示多维数据的分析过程，并用代码示例来帮助理解。
## 案例背景
设想我们正在分析一个项目的进度管理情况。我们有多个维度的数据，包括任务名称、开始时间、结束时间和负责团队。通过这些数据，我们可以生成一个甘特图来可视化各
