CAD怎么画三维图？大家准备好纸和笔，一起感受3D创意设计的魅力吧！ 步骤一：创建立方体模型打开CAD 2022专业版的三维模块，在【建模】功能区创建【长方体】。在绘图区中确定角点后，输入【立方体（C）】，长度输入【10】。若绘制模型显示为线框状态，可点击【渲染】功能。想要旋转查看模型时，可以同时按住【Shift+鼠标中键】进行旋转查看。步骤二：立方体的着色在【实体编辑】功能区，点击【拉
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2023-06-07 12:06:42
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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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启用SqlServer和AnalysisService 服务打开VisualStudio，创建AnalysisService 多维数据挖掘项目 及 解决方案。创建数据源：AdventureWorksDW2008R2创建数据源视图：DimCustomer、DimDate、DimGeography、DimProduct、 FactInte
原创
2023-01-11 02:19:02
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第一部分 Hive概述第 1 节 Hive产生背景直接使用MapReduce处理大数据，将面临以下问题:MapReduce 开发难度大，学习成本高(wordCount => Hello World)Hdfs文件没有字段名、没有数据类型，不方便进行数据的有效管理使用MapReduce框架开发，项目周期长，成本高Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表 (
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2024-05-02 08:49:00
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1.k-均值聚类 因为前面的几种求聚类的算法，需要计算两两配对项的关系，在数据集大的时候，速度会很慢。所以我们要学习k-均值聚类 算法思想：我们会事先知道需要聚类的数量。这儿假设我们需要n个聚类，那么我们先随机生成n个中心位置。然后利用聚类算法将各个数据项分配给最邻近的中心位置，然后移动中心位置到聚类的平均位置处，然后循环以上步骤，知道分配过程不再变化，那么算法结束。返回n个聚类。具体代码如下
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2024-09-28 18:08:58
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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
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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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1 简介数据挖掘是当今信息产业界最前沿的研究方向之一,聚类分析是其中的一项重要研究课题。聚类分析是将数据根据一定的相似度度量划分成若干有用的或有意义的类(簇),其在实际应用中许多领域有着广泛的应用。目前,低维数据的聚类算法已较成熟,受“维度灾”(the curse of dimensionality)的影响,许多传统的聚类算法运用到高维数据上往往失效,然而在实际应用中,高维度的数据普遍
1、hive数据类型：基本数据类型：tinyint、smallint、int、bigint、float、double、boolean、string复合数据类型：array:一段有序字段，字段的类型必须相同map:一组无序的健/值对，健的类型必须是原子类型struct:一组命名的字段，类型可以不同复杂数据类型用法如下：Create table complex(col1 ARRAY
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2023-10-29 17:20:56
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1.数据建模装逼的解释：是指 对现实世界各类数据的抽象组合，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。通俗的说：1.概念建模阶段： 就是对业务的梳理和理解(1.客户交流 2.需求理解 3.形成实体)2.逻辑建模阶段： 对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构(表／列／索引／约束／视图／存储过程 等等)3.物理建模阶段： 对逻辑建模建模阶段的各种数据库对象 生成 相应的S
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2023-09-18 10:17:05
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遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。 原则1、载入详细的原子数据到维度结构中 维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数
分析控件功能拖拽字段首先从分析控件本身的功能入手——打开分析页面第一件事是做什么呢？对啦，当然是要展示报表了~脱离敲打复杂的查询语句，只需要动动鼠标就可以获取所需要的数据。第一步就是要将所需要的字段拖拽到指标数据区。这里是第一个例子：上图的报表内容为入库单中商品类别及其入库数量的数据展示。汇总每个类型的商品出现了很多次，没有被汇总起来，这样看起来不方便。我们将商品类别拖拽到左表头的位置
# Hive建模工具指南
Hive是一个用于大规模数据处理的框架，特别适合用于数据仓库和分析。它提供了类SQL的查询语言，使得非程序员也能轻松使用。随着使用Hive的用户逐步增多，构建合适的数据模型就显得尤为重要。本文旨在介绍Hive的建模工具及其应用，提供相关代码示例，并通过图例进行进一步的说明。
## 1. Hive建模的基本概念
在Hive中，数据模型的构建主要涉及表的创建、数据的组织
原创
2024-10-07 04:12:28
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## Hive数据建模
### 1. 概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它能够对大规模数据进行批量处理和分析。Hive使用类似于SQL的查询语言HiveQL，使得开发者可以使用SQL-like语句进行数据查询和分析。而在进行数据查询和分析之前，我们需要对数据进行建模，以便更好地组织和管理数据。
本文将向你介绍Hive数据建模的流程，并提供每一步需要执行的代码示例和注释。
原创
2023-10-13 12:56:56
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本节内容：1.定义维度2.定义多维数据集3.向维度中添加属性4.检查多维数据集和维度属性5.部署 Analysis Services 项目6.浏览多维数据集1.定义维度在解决方案资源管理器中（在 Microsoft Visual Studio 的右侧），右键单击“维度”文件夹，然后单击“新建维度”完成后有一个事件维度2.定义多维数据集在解决方案资源管理器中，右键单击“多维数据集”，然后单击“新建多
原创
2023-01-10 11:31:51
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装逼的解释：是指 对现实世界各类数据的抽象组合，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。通俗的说：1.概念建模阶段： 就是对业务的梳理和理解(1.客户交流 2.需求理解 3.形成实体)2.逻辑建模阶段： 对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构(表／列／索引／约束／视图／存储过程 等等)3.物理建模阶段： 对逻辑建模建模阶段的各种数据库对象 生成 相应的S
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2023-12-07 13:33:05
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维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时
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2023-08-16 09:52:22
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事实表和纬度表概述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”。事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度
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2023-08-21 11:44:04
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前言针对大数据数仓项目基础知识小记—数据库ER建模一、数据库建模基本概念 数据建模实质为为数据构建组织和存储方法。存储方式根据不同数据库有所不同，mysql关系型数据库采取二维表的方式。大数据框架的hdfs则是分布式文件存储方式，当然，其通过hive也能将文件映射成关系型数据库。本文探讨的主要是数据的组织
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2024-01-25 22:26:28
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最近看了尚硅谷的hive高级课程，学有所获，特此与大家分享hive高级进阶-hive优化+hive执行流程hive执行流程： hql语句 -> cliDriver ->DrivercliDriver: 1.解析客户端-e,-f等参数 2.定义标准输入输出流 3.按照';'划分hql语句Driver: 1.将HQL语句转换为AST 2.将AST转换为OperationTree 3.将Op
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2024-02-20 11:50:38
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# 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
