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,第一,他个子高,第二,家庭条件很好,第三,长特别的帅。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
多维分析(OLAP)是企业经营分析核心内容,可以帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态、下钻上卷分析业务数据。Smartbi 多维分析-(OLAP)工具简单易用,无需编写任何代码,用户只需要通过语义层定义就可以轻松搭建自己多维数据模型。同时具有灵活分析功能、直观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分析变得轻松而高效,以利于迅速做出正确判断。产品优势:
前一讲,和你探讨了描述性统计分析方法,通过描述性统计来快速评估指标特征,以及找到分析方向和突破口。那下一步,自然就需要分析指标变化原因了。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。基本上在产品运营所有常见场景,通过多维分析都能有效地找到指标变化
       维度建模是数据仓库建设中一种数据建模方法,将数据结构化逻辑设计方法,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
概念梳理MOLAP 多维度分析(数据立方详细介绍),需要预设数据立方ROLAP 传统关系型数据分析引擎kylin 基于hadoop集群hive存储数据立方,以空间换时间,将预计算结果存储加速查询,预计算就是 Kylin 在大规模并行处理和列式存储之外,提供给大数据分析第三个关键技术calcite 查询引擎(会将查询过滤条件下推等优化,提高内存等利用率)他作用是优化查询逻辑:Apache Ca
数据挖掘】数据挖掘#商业智能(BI)数据分析挖掘概念数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结。分析型客户关系管理(Analytical CRM/aCRM): 用于支持决策,改善公司跟顾客互动或提高互动价值。针对有关顾客知识,和如何与顾客有效接触知识,进行收集、分析、应用。大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用流行语,也是一个当今社会真实
# 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重要资源。通过对数据多维度分析,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,以理解数据之间关系。传统二维数据
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:通过不同维度(角度)去观察同一组数据,从而洞察数据背后波动原因。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,比如不同渠道用户付费率、不同城
在日常可视化展示中,大家时常需要在一个图表组件中绑定多个动态维度和度量。这样可以在展示数据时,根据需要切换不同维度/度量,来查看不同数据组合情况。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
1.MDS简介 多维标度法(Multidimensional Scaling)是一种多维标度法是一类多元统计分析方法总称,包含各种各样模型和手段,其目的是通过各种途径把高维研究对象转化成低维情形进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系。同时也是一种可视化方法,实践中通常利用2D或3DMDS 结果观察(投影后)点分布和聚集来研究数据性质。具体地说,多维标度法是以多绍研究对象之间
1.     简单代码:axPivotTable1.ConnectionString ="Provider=MSOLAP.3;Data Source=localhost;Initial Catalog=AdventureWorks DW ". axPivotTable1.DataMember = cubeName;2.   &n
# 多维度数据分析报表开发流程 ## 引言 多维度数据分析报表是一种可以根据不同维度进行数据分析和展示报表形式。在开发过程中,我们需要根据给定数据源和需求,使用适当编程语言和工具来实现这种报表。本文将介绍一种常见开发流程,并提供相应代码和注释,以帮助刚入行开发者了解如何实现多维度数据分析报表。 ## 开发流程 下面是实现多维度数据分析报表一般流程: | 步骤 | 描述 | |
原创 2023-11-05 10:50:25
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【51CTO.com快译】联机分析处理(OLAP)需要有即时响应,因此其性能是至关重要。虽然其结构较为简单,但是在处理各种大数据立方体(data cubes)时,会涉及到大量计算。常被称为OLAP(联机分析处理)多维分析是一种交互式数据分析过程,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
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,保存度量值详细值或事实表称为“事实表”。一个按照州、产品和月份划分销售量和销售额存储事实表有5个列,概念上与下面的示例类似。 SateProductMouthUnitsDollarsWAMountain-100January37.95WACable LockJanuary47.32ORMountain-100J
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
Excel图表相信许多朋友都操作过,图表能够更加形象和生动展示出我们数据趋势和差异。但在做图表过程中,相信许多朋友都碰到过一个尴尬问题,那就是对多组数据进行图表展示时候,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数据时候,这样多维度数据展示,折线图显示时候都会堆积到一起,看起来非常难看。下面我们来学习一种特殊多维度折线图,让大家
数据格式化以及处理 一维数据概念: 由对等关系有序或无序数据构成,采用线性方式组织。 二维数据概念: 由多个一维数据构成,是一维数据组合形式。 表示形式如表格。 多维数据概念: 由一维数据或二维数据在新维度上扩展形成。 高维数据概念: 仅利用最基本二元关系展示数据复杂结构。 如键值对之间复杂逻辑关系表示方式。 数据操作周期: 存储----------+表示--------
Python容器专题 - 元组(tuple) 导读:本文详细讲述了Python语言中元组(tuple)用法。博主:李俊才1 元组用法1.2 创建元组:tuple1 = () # 创建一个空元组 tuple2 = (1, 2) # 通过列举成员直接创建一个一维元组 tuple3 = ((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)) # 通过列举成员直接创建一个
知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系一系列各种不同图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间相互联系。 知识图谱技术是人工智能技术组成部分,其强大语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。而公安知识图谱,是将公安系统中各类数据进行汇总融合,提取成为人、事、
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表,或者说保存了一
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