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
# 多维分析 Java
## 引言
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策和业务优化的重要工具。而多维分析技术则是其中一种常用的数据分析方法。本文将介绍多维分析的概念和原理，并结合 Java 编程语言，给出代码示例来帮助读者更好地理解和应用多维分析技术。
## 多维分析概述
多维分析是一种对数据进行多个维度的分析和统计的方法。在传统的二维数据分析中，只考虑了一个或两个维度的关系。而在多
原创
2023-10-27 12:12:00
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介绍ggplot2是我见过最human friendly的画图软件，这得益于Leland Wilkinson在他的著作《The Grammar of Graphics》中提出了一套图形语法，把图形元素抽象成可以自由组合的成分，Hadley Wickham把这套想法在R中实现。 ggplot2基本要素 数据（Data）和映射（Mapping） 几何对象（Geometric） 标尺（Scale） 统计
# Java 多维分析框架简介
多维分析技术，通常用于对复杂数据的建模和分析。在Java中，多维分析框架使得用户可以有效地处理多维数据，为商业智能和决策支持提供了强大的工具。本文将简要介绍一个简单的Java多维分析框架，通过代码示例和类图帮助您理解其核心概念。
## 框架概述
多维分析框架通常涉及几个关键组件，包括数据集、维度、度量和分析工具。这些组件之间的关系可以通过类图进行描述。
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原创
2024-09-06 05:50:26
55阅读
Druid是一个用于大数据实时查询与分析的分布式列式数据存储系统。为了应对海量数据的实时查询和多维分析，Druid应运而生。
原创
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2022-09-16 14:44:17
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Druid是一个用于大数据实时查询与分析的分布式列式数据存储系统。为了应对海量数据的实时查询和多维分析，Druid应运而生。
原创
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2023-03-12 21:27:42
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OLAP(on-Line Analysis Processing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。 OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需
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2024-10-11 22:00:23
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前言最近复习了一下 map 的使用，因为使用的都是一维的，所以使用常规操作就能满足需求。以前看到过有人在工作环境中使用多维度的 map，当时没有尝试实现这种需求，今天想起来了就试了下。类似于 map<string, map<string, string>> 这种形式。常规操作是对数据的增删查改。 二维 map创建一个二维map，这里以string为例：
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2023-08-04 19:55:58
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设计动机ElasticSearch 毫秒级的查询响应时间还是很惊艳的。其优点有：优秀的全文检索能力高效的列式存储与查
原创
2023-04-30 06:30:29
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什么是多维分析
多维分析（OLAP - Online Analytical Processing）是一种数据分析方法，允许用户从多个维度观察和分析数据。在商业智能和数据仓库环境中，多维分析是决策支持系统的核心组成部分。它使分析师能够通过切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）等操作，从不同角度探索数据模式和趋势。
PostgreSQL提供了丰富的内
多维分析是针对一个事先准备好的数据立方体实施旋转、切片（切块）、钻取等交互操作的过程，经常也被直接称为 OLAP（On-line Analysis Processing）。OLAP 需要即时响应，对性能要求很高。这类运算形式虽然简单，但常常基于大数据量，因此计算量也不小，如果不设法优化，效率就可能很差。本文介绍了多维分析后台建设时几种经常被采用的性能优化手段。
原创
2020-04-08 19:02:00
432阅读
0 术语与约束1) Extraction-Transformation-Loading 是对OLTP数据进行抽取,转换,装载的过程(以下皆简称ETL)2) 文档的说明均按照ETL→DW→CU
原创
2023-02-21 10:05:04
221阅读
当今数据时代背景下更重视数据的价值，以数据说话。通过不同的产品组合，来帮助企业建立统一的IT架构标准体系。本文针对DAP数据分析平台的多维分析功能进行说明。
原创
2022-07-11 10:13:49
362阅读
1 背景 1.1 实时业务监控背景 随着信息技术的飞速发展，在电力、电信、金融、大型制造等各个行业ERP、CRM、SCM、OA等越来越多的IT系统得以成功实施，这些分散建设的I
原创
2023-06-15 00:05:18
532阅读
Kylin 这里目录标题Kylin1、数据仓库1.1. 核心概念1.2. 数据仓库 DW1.3. `OLAP`和`OLTP`1.4. 维度和度量1.5. `Cube`和`cuboid`1.5.1. `Cube Segment`1.6. 事实表和维度表1.7. 多维数据模型1.7.1. 星型模型(`star schema`)1.7.2. 雪花模型(`snowFlake schema`)1.7.3.
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2023-12-04 05:20:15
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多维分析（BI）系统后台数据常常可能来自多个数据库，这时就会出现跨库取数计算的问题。
例如：从性能和成本考虑，往往会限制生产库的容量，同时将历史数据分库存放，由ETL定期把生产库中新产生的数据同步到历史库中，同步周期根据数据的生成量，可能是1天、一周或者一个月。如果多维分析系统仅仅连上历史库取数，那么用户就只能对历史数据做分析，也就是实现T+1、T+7、T+30的多维分析。如果想要实现T+0的实时分析，就要从生产库和历史库分别取得数据进行计算并最终合并结果。很多时候，生产库和历史库还是异构的数据库，很难直接做跨库混合运算。
即使不是T+0场景，历史数据量很大时也可能分成多个数据库存储，而且也会是是异构数据库的情况。这时，多维分析系统也需要从多个不同数据仓库中取数、计算、合并结果展现。
原创
2018-11-13 22:09:34
324阅读
# 如何选择使用HBase还是PRESTO进行多维分析
## 1. 整体流程
```mermaid
erDiagram
需求 --> 选择HBase或PRESTO
选择HBase或PRESTO --> 实现多维分析
```
## 2. 具体步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 了解HBase和PRESTO的特点和适用场景 |
| 2.
原创
2024-03-20 05:56:27
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点击上方 "肉眼品世界"关注,星标或置顶一起成长你点的每个赞，我都当成了喜欢 ...
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2021-06-12 22:30:27
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多维分析（BI）系统后台数据源通常有三种选择。一、普通数据库；二、专业数据仓库；三、BI 系统自带的数据源。
但是，这三种选择都有各自的问题。普通数据库一般都是行式存储，很难获得多维分析希望的高性能，只适用较小数据量。专业数据仓库有不少是列式存储的，性能问题不大，但是价格都比较昂贵，建设、扩展和维护成本也都非常高。BI 系统自带的数据源都比较封闭，只能为自家的 BI 前端提供支持，无法为多个不同厂家的前端提供数据服务。
原创
2018-11-13 22:35:44
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什么是轻量级？抛开技术术语，从效果上看就是为了实现操作目的，使用更轻便、更省时的方法；那么什么是高性能呢？最直接的说法就是比常用方法更加高效、更快。
原创
2019-08-14 11:28:20
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