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什么是多维OLAP多维数据集并提供超过3维的示例多维数据集

多维OLAP(Online Analytical Processing)多维数据集是一种用于存储和分析多维数据的数据模型。它可以帮助用户在多个维度上分析数据,从而得出更深入的洞察和决策。多维数据集通常包含多个维度,例如时间、地理、产品、客户等。这些维度可以帮助用户深入了解数据,并从中发现有价值的信息。

多维数据集的优势在于它可以帮助用户在多个维度上进行数据分析,从而得出更深入的洞察和决策。它可以帮助用户了解数据的趋势、模式和异常,并从中发现有价值的信息。

多维数据集的应用场景非常广泛,例如销售和市场分析、财务报表、产品管理、客户关系管理等。

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示例多维数据集:

假设我们有一个销售数据集,其中包含以下维度:

  • 时间(年、季度、月)
  • 地理(国家、省份、城市)
  • 产品(类别、子类别、产品名称)
  • 客户(等级、来源、行业)

这个多维数据集可以帮助我们在多个维度上分析销售数据,例如:

  • 在不同年份和季度中,销售额是否有增长或下降趋势?
  • 在不同国家、省份和城市中,哪些产品销售最好?
  • 在不同客户等级和来源中,哪些产品销售最好?

通过这个多维数据集,我们可以更好地了解销售数据,并从中发现有价值的信息,从而做出更好的决策。

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1.1 什么OLAPOLAP(OnLine Analytical Processing),即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析,并提供复杂计算,趋势分析和复杂数据建模能力。...OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享多维信息”能力。 1.2 为什么多维分析? 业务其实是一个多维活动。...ROLAP工具不使用预先计算多维数据,而是对标准关系数据库及其表进行查询,以获取回答问题所需数据。ROLAP工具具有询问任何问题能力,因为该方法(SQL)不仅限于多维数据内容。...Kimball所推崇数据仓库架构如下,基于这种架构建立数据仓库,可以直接提供OLAP能力。这样建立数据仓库本身也就成为了一个OLAP系统。 ?...即席查询对数据模型没有要求,只要能提供动态查询能力即可;而OLAP系统,一般要求数据模型多维数据模型。对于ROLAP系统,通常都能提供即席查询能力,二者之间差别很小,所以经常混用。

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关于OLAP和OLTP你想知道一切

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MySQL系列之数据库应用类型学习笔记

数据应用类型】 最近在学习《MySQL技术内幕:SQL编程》做了笔记,本博客一篇笔记类型博客,分享出来,方便自己以后复习,也可以帮助其他人 对于sql开发人员来说,需要了解开发数据库应用于哪种类型...包含大量数据,其中包括用于验证事务大量数据 具有复杂结构 可以进行优化以对事务活动做出响应 提供用于支持单位日常运营技术基础结构 个别事务能够很快地完成,并且只需要访问相对较少数据...OLAP(Online analysis process,联机分析处理) OLAP数据库分为一个或多个多维数据,每个多维数据都由多维数据管理员组织和设计,以适应用户检索和分析数据方式,...OLAP主要特点直接仿照用户多角度思考模式,预先为用户组建多维数据模型。这里维指就是用户分析角度。...、月份、季度、年等) 度量(Measure):多维数组取值 维成员(Member):即维一个取值,数据项在某个维中位置描述 OLAP基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down

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多维数据库概述之一---多维数据选择

利用了多维数据稀缺性,仅处理非 NULL 数据,以提高查询效率。更加适合于频繁使用多维数据集中分区和对快速查询响应需要。能够极大地提高查询效率,因此可以更细粒度进行分析。...SQL Server 2008 Analysis Services 利用新、改进多维数据、维度和属性设计器,进一步提高了开发人员工作效率。...对于多维模型查询很迅速。这些查询对数组中某一部分算术计算。因此,这个数组支持最大、最复杂OLAP应用。...Hyperion Essbase Hyperion Essbase一个联机分析处理(OLAP)服务器,使用一个多维模型从一系列数据源中提取数据,计算后对它们加以综合,然后提供对结果快速访问。...一个多维数据库服务器,可以创建“块存储”或“聚合存储”数据库,前者用于需要进行读/写访问小型、高密度数据,后者用于具有很多维度和只读访问稀疏、销售分析类型应用程序。

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关于数据仓库架构及3大类组件工具选型

数据仓库用来管理企业庞大数据提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户存储机制。...但是创建数据集市层需要额外硬件资源,集成它与数据平台其他数据库。 三层架构(OLAP) 在数据集市层之上,我们通常会使用联机分析(OLAP)处理多维数据(cube)。...OLAP 数据一类从多维度描述数据特定数据库。关系型数据库只能表示二维数据,而 OLAP 允许在多维度下编译数据并且在维度之间移动。...OLAP 业务价值在于允许对数据进行切片、切片以多维度分析,以提供对所有企业数据或特定数据集市访问,现在基本已成为主流架构应用。...3、数据挖掘工具 OLAP数据多维视角呈现分析,数据挖掘则是应用算法来揭示数据规律性,比如相关性、模式和趋势等。数据挖掘工具就是做这个,它能让一些算法和过程自动化。

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如何用Java实现数据仓库和OLAP操作?

实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作Java应用程序需要借助一些相关工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。...可以使用JavaSQL查询接口(如JDBC)来执行查询,利用数据仓库聚集表、分析函数和多维数据模型等特性,实现高效数据分析和汇总。...此外,也可以使用OLAP引擎(如Apache Kylin或Palo)来加速OLAP查询。 三、OLAP操作实现 1、多维数据模型:在Java应用程序中建立多维数据模型实现OLAP操作关键。...2、数据立方体创建与填充:根据多维数据模型,可以通过聚合和汇总原始数据,创建数据立方体(也称为OLAP立方体)。可以使用Java进行数据立方体创建和填充操作。...可以使用Java提供字符串处理和查询构建技术来生成MDX查询语句,通过JDBC驱动程序将查询发送到数据仓库中执行。 4、结果展示与可视化:将OLAP查询结果展示给最终用户重要一步。

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数据蒋堂】我们需要怎样OLAP

来源:数据蒋堂 作者:蒋步星 本文长度为1800字,建议阅读4分钟 本文谈谈OLAP分析OLAP应当具备功能。...被狭义化OLAP OLAP商业智能应用中重要组成部分,这个词从字面上理解在线分析意思,也就是由用户,特别是业务人员,面对数据进行各种分析操作。 但是,现在OLAP概念被严重狭义化了。...说到OLAP,基本上仅指多维分析,也就是针对一个事先建设好数据立方体,按指定维度层次进行汇总呈现成表格或图形,再辅以钻取、聚合、旋转、切片等操作以变换维度层次及汇总范围。...但是,多维分析却得不到前述例子中我们希望从数据中获得规律性结论,而毕竟有了规律性结论才能预测指导工作。从这个意义上讲,把在线分析仅仅理解成多维分析不完整。 我们需要怎样OLAP?...用于规律发现(更确切地说是规律验证)OLAP软件应当是什么呢?

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OLAP数据库初探

OLAP委员会对联机分析处理定义为:从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解真实反映企业多维特性数据称为信息数据,使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对信息数据进行快速、一致、交互地存取...可以说,OLAP核心特点多维”,OLAP技术也可以称之为“多维数据分析工具”。...|0x01 OLAP特点 Codd提出了关于OLAP12条准则: 1:Multidimensional conceptual view OLAP 模型必须提供多维概念视图; 2:Transparency...维度属性值映射成多维数组下标或者下标范围,事实以多维数组值存储在数组单元中,优势查询快速,缺点数据量不容易控制,可能会出现维度爆炸问题。...而Kylin自身就是一个MOLAP系统,多维立方体(MOLAP Cube)设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据定义数据模型构建立方体进行数据预聚合。

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OLAP | 基础知识梳理

变量(度量) 变量数据度量指标,数据实际意义,即描述数据“是什么”。...可分析 用户可以应用OLAP平台分析数据,也可以使用其他外部分析工具,例如电子数据表,这些分析工具基本上都以直观方式为用户提供了分析功能。...多维OLAP核心概念,多维OLAP关键属性,这与数据仓库多维数据组织正好相互补充。...为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据,了解数据蕴含信息,系统需要提供数据多维分析功能,包括切片、旋转和钻取等多种操作 OLAP常见操作 OLAP多维分析操作包括:钻取(Drill-down...钻过(drill-across):钻过操作涉及多个事实表查询并把结果合并为单个数据

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数据平台历史进程

2006年之前:ETL,数据仓库和OLAP多维数据 数据平台最常用方法使用 ETL 进程将传入数据转换为现成块,这些块将被批量加载到数据仓库中。...OLAP多维数据一个多维数据库,针对数据仓库和联机分析处理(OLAP)应用程序进行了优化。...2006-2009:MPP救场 从2006年到2009年,多并行处理器(MPP)数据库为数据仓库带来了可扩展性和荒谬速度,使OLAP多维数据过时,从而实现了堆栈整合。...2010-2012:房间里大象(Hadooplogo大象) Hadoop走到了现场,为企业提供了一个可以转储任何类型数据地方,允许原始数据科学家在其上捅棍子,从而减轻MPP对每个人压力。...OLAP多维数据在Hadoop生态系统中卷土重来,创建了推入HBase聚合,以及像Kylin和Platfora等商业产品项目。

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什么星型模型

版权声明:本文为王小雷原创文章,未经博主允许不得转载 1.什么星型模型? Star schema 星型模型最简单数据集市模型,最广泛用于开发数据仓库和维度数据集市方法。...星型模型非规范化好处: 更简单查询 - 星型模型连接逻辑通常比从高度规范化事务模型中检索数据所需连接逻辑更简单。...所有OLAP系统都使用提供多维数据 - 星型模型来有效地构建专有的OLAP多维数据 ; 事实上,大多数主要OLAP系统都提供ROLAP操作模型,可以直接使用星型模型作为源,而无需构建专有的多维数据集结构...3.缺点 星型模型主要缺点数据完整性不能很好地实施,因为它处于高度非规范化状态。 一次性插入和更新可能导致数据异常,规范化模型旨在避免。...一般而言,星型模型通过批处理或近实时数据流以高度受控方式加载,以补偿由归一化提供缺乏保护。 星型模型在分析需求方面也不像标准化数据模型那样灵活。

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关联规则挖掘综述

在当前,大多数数据仓库应用都是进行统计、建立多维以及OLAP分析工作。随着数据挖掘研究深入,已经有了OLAP数据挖掘相结合方法。 首先一个有效数据挖掘方法应该可以进行探索性数据分析。...基于OLAP挖掘就可以提供在不同数据、不同细节上挖掘,可以进行切片、切块、展开、过滤等各种对规则操作。然后再加上一些可视化工具,就能大大提高数据挖掘灵活性和能力。...因为OLAP本身基础就是一个多层多维分析工具,只是在没有使用数据挖掘技术之前,OLAP只能做一些简单统计,而不能发现其中一些深层次有关系规则。...看如下一个例子: 假设一个提供早餐零售商调查了4000名学生在早晨进行什么运动,得到结果2200名学生打篮球,2750名学生晨跑,1800名学生打篮球、晨跑。...具体内容有经典频算法,对频算法优化,扩展。然后讨论了在OLAP下进行数据挖掘一些内容。接着对规则价值一些评价方法。

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Apache Kylin 入门介绍与学习资源

翻阅三年前写Kylin测试文档,当时版本还是1.5.3。近两年 Kylin 版本迅速迭代,社区不断发展,已经成为 Hadoop 生态中不可或缺 OLAP 引擎。...01 Kylin 介绍 Apache Kylin(麒麟)由eBay开源分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据。...02 Kylin功能和特性 超快数据OLAP引擎,能够降低百亿数据规模下查询延时。 SQL查询能力。支持ANSI SQL查询接口,提供了大部分SQL查询功能。 交互式查询能力。...查询延时控制在亚秒级,为Hadoop提供交互式查询能力。 多维立方体。使用kylin为百亿以上数据定义数据模型构建立方体。...实时OLAP能力,Kylin可以在数据产生时进行实时处理,用户可以在秒级延迟下进行实时数据多维分析。 BI工具无缝集成,目前能够与 Tableau、PowerBI等工具集成。

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