展开

关键词

BI 基础入门:一些常见概念解释

多维模型是为了满足用户从多角度多层次进行查询和的需要而建立起来的基于事实和维的模型,其基本的应用是为了实现OLAP(Online Analytical Processing)。 在设计时,对业务进行、抽象、并从中找出内在联系,进而确定的结构,这一过程就称为建模。模型与建模的过程就是用标准来定义、规范。合理的业务模型设计对ETL至关重要。 的设计建模一般都依照三范式、星型模型、雪花模型,无论哪种设计思想,都应该最大化地涵盖关键业务,把运营环境中杂乱无序的结构统一成为合理的、关联的、型的新结构,而ETL则会依照模型的定义去提取源 而且为了更好的跟踪历史信息,以及更快的产生报表,的物理模型中存在着大量冗余字段。 的物理模型为星型和雪花型两种。 反之,你能从从商店中钻取去浏览商店所属的市场状况。 11、交叉交叉是指对在不同维度进行交叉展现,进行多角度结合的方法,弥补了独立维度进行没法发现的一些问题。

2.6K120

什么最适合

师都想使用作为处理并操作,那么哪一款最合适师呢? 虽然网上已经有很多对各种进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:师在这些上编写查询的难易程度。 最近,Mode的首席师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款最适合师。 Benn Stancil认为工作不可能一蹴而就,师在使用的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。 他对使用多个并且在每个上至少运行了10个查询的师进行了统计,计算了这些师在每个上的查询错误率,并根统计结果构建了下面的矩阵:?

27850
  • 广告
    关闭

    最壕十一月,敢写就有奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何利用进行

    如何利用优化首先又是干什么的呢? 听团队小伙伴说,在的过程种有大部的工作都是在处理(大部门我认为是60%工作量),所以为了提高工作效率和质量,借助进行是一个很好的选择。如何来使用呢? 寻找“干净”要求都是“干净的”(可以作为算法特征输入),而中的模型一般都符合你的要求。 反馈在做完整个方案后,可以和放仓小伙伴一起享成果,让仓同事学习思路的同时,也可以更好的规划模型,从而进入良性循环。 总结都存在的组织架构在很多大团队会有,很多小团队是没有专门的人员或者人员的,二者是合为一体的。

    31430

    干货 ▏什么最适合师?

    转自|InfoQ(www.infoq.com)作者|孙镜涛审校|杜小芳师都想使用作为处理并操作,那么哪一款最合适师呢? 虽然网上已经有很多对各种进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:师在这些上编写查询的难易程度。 最近,Mode的首席师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款最适合师。 Benn Stancil认为工作不可能一蹴而就,师在使用的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。 他对使用多个并且在每个上至少运行了10个查询的师进行了统计,计算了这些师在每个上的查询错误率,并根统计结果构建了下面的矩阵:?

    47830

    【学习】什么最适合

    有奖转发活动回复“抽奖”参与《2015年挖掘工具大调查》有奖活动。文 | 孙镜涛来源 | InfoQ师都想使用作为处理并操作,那么哪一款最合适师呢? 虽然网上已经有很多对各种进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:师在这些上编写查询的难易程度。 最近,Mode的首席师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款最适合师。 Benn Stancil认为工作不可能一蹴而就,师在使用的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。 他对使用多个并且在每个上至少运行了10个查询的师进行了统计,计算了这些师在每个上的查询错误率,并根统计结果构建了下面的矩阵:?

    38840

    挖掘-使用SQL语句实现AdventureWorksDW的多维

    友情提示:此篇文章大约需要阅读 9钟21秒,不足之处请多指教,感谢你的阅读。订阅本站 准备工作AdventureWork各种版本下载链接:此操作版本为:2014版本。切片操作进行切片操作切片。

    28510

    系列——SQL

    系列——SQL总第49篇▼本文知识只是用作于常用的中,并未涉及专业搭建等知识。全篇为四个部:初识的操作、存储的单元即表的基本操作、表的操作基础。 1 初识?2操作?创建使用时第一步就是要创建,SQL中的通常由文件和事务日志组成,一个可以有一到多个文件和事务日志组成。 2、查看创建的:(1)、使用sp_helpdb命令可以查看所有的,包括系统。(2)、使用sp_helpdb+ 名字,可以查看该文件和事务日志。 向中添加时,列名和值要一一对应,如果未写出列名,则添加的默认顺序是列的存放顺序,这就引出两种添加方式,一种是向全部字段(即列)添加,只需不写出列名就可以;另一种是向部字段添加,需要写出具体的添加列名 在中的组也是同一个意思,将按照一定条件进行组,然后统计每组中的。(1)、组查询介绍?

    53680

    师应该了解的-vs

    说到,我们一般是指传统的关系型,也就是“联机事务处理”(OLTP),主要用户在线交易处理。 后来有了newSQL、NoSQL(not only sql),现在也了很多种类,比如大型互联网公司存储用户画像的HBase,还有用于存储文档,日志,问答等内容的文档MongoDB,建议大家都去了解一下 系统的主要应用主要是OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。 汇总有可能有很多维度的统计结果,取百家之长(各个源的),成就自己的一方天地(规划各种业务域的模型,指标)。 这时候【】来了,我们把各种渠道收集的提前做好模型(初级汇总)。各个业务主题,很多个表。比如电池就有一个主题了。

    14610

    师应该了解的-

    小B是一名师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。 元知道多少 小B作为一名师,为什么自己没能去找到呢? 这就要说下的元管理。 同样也有这样一套“注释”,我们称之为元的元是负责记录和管理的含义、格式、血缘关系等。 作为师,做之前,你都要先知道自己需要什么,去哪找到这些师可以找到对应的模型开发者了解一切他想要的信息。 模型存储信息,包括区信息,大小信息,波动情况等,师了解后,不至于一个SQL把即席查询搞死。 血缘关系,师可以了解模型里面字段的来龙去脉,在出现问题时,进行追踪溯源,找出“始作俑者”。 变更记录,师后续进行大时间范围的时,方便确定的有效可用范围。 总结 元承担着治理的重任,完整的元管理系统是建设成功的根基,也是发挥作用大小的决定项之一。 最为师,使用好元,可以快速帮助你更快的构建特征工程。

    30910

    模型

    模型的思路,主要点?例如 :?注意 :1 一定要建立在一定的业务逻辑基础之上2 注意 非空字段 和 外键 字段

    17221

    Python3MySQL

    statement. mysql> SET PASSWORD FOR root@localhost = PASSWORD(150428);Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)创建并查看已有 my_suppliers || mysql || performance_schema || test |+--------------------+5 rows in set (0.01 sec)创建表先选择 Part_Number VARCHAR(20), -> Cost FLOAT, -> Purchase_Date DATE);Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)如果不存在表 VARCHAR型字段:可变字符,为字段中的配20个字符。 CHAR型字段:用于设置有固定量字符的字段,或者需要将字段中的值向右补齐到一个固定长度时。 不使用FLOAT,使用NUMERIC(11, 2),11是值的精度,或者是为值保存的位总,2是小。 DATE型字段:用于保存日期(YYYY-MM-DD),无时间部

    23620

    垂直切想象成由很多个一大块一大块的“块”(表)组成,垂直地将这些“块”切开,然后把它们散到多台主机上面? 优点(1)的拆简单明了,拆规则明确(2)应用程序模块清晰明确,整合容易(3)维护方便易行,容易定位缺点(1)部表关联无法在级别完成,要在程序中完成(2)对于访问极其频繁且量超大的表仍然存在性能瓶颈 ,不一定能满足要求 (3)事务处理复杂(4)切达到一定程度之后,扩展性会受到限制(5)过度切可能会带来系统过于复杂而难以维护水平切将某个访问极其频繁的表再按照某个字段的某种规则散到多个表中,每个表包含一部 优点(1)表关联基本能够在端全部完成(2)不会存在某些超大型量和高负载的表遇到瓶颈的问题(3)应用程序端整体架构改动相对较少(4)事务处理相对简单 (5)只要切规则能够定义好,基本上较难遇到扩展性限制缺点 (1)切规则相对复杂,很难抽象出一个能够满足整个的切规则(2)后期的维护难度有所增加,人为手工定位更困难(3)应用系统各模块耦合度较高,可能会对后面的迁移拆造成一定的困难

    46550

    使用 NoSQL 大规模

    RDBMS 模型是传统 CS 模式存储的重要基础,但是它无法实现以简单且低廉的方式进行扩展。 NoSQL 入门NoSQL 被更多的人所关注是因为它在解决大规模的可扩展性上有它独到的解决方案。无模式的存储模型与传统的关系型有着本质上的区别,但是它们并不像想象中那么难以使用。 流行 NoSQL 实用指南现在,您已经对 NoSQL 有了一些基本的认识,是时候去认识一些目前流行的了。 使用 MapReduce 布式大规模解决方案中的一项重要技术就是 MapReduce,它是一个由 Google 提出的用于处理大规模、布式集的编程模型以及实现。 阅读: 用 Hadoop MapReduce 进行大规模阅读: 用 MapReduce 解决与云计算相关的 Big Data 问题阅读: 使用 Apache Hadoop 挖掘现有下载: IBM

    43860

    sql技能之导入

    ----作为师很多时候由于各种原因无法直接连接到上进行sql操作。 尤其是需要大量计算的时候,虽然只是查询操作,但是不小心会产生非常大的CPU消耗,影响正常业务。 这个时候我们需要将线上的导入到本地的mysql进行离线。 步骤如下:本地安装好mysql,如果需要导入的文件比较大,需要修改mysql的配置文件my.cnf中的max-allowed-packet 选项,否则导入的过程中会产生如下错误:ERROR = 127.0.0.1max-allowed-packet = 1073741824修改后重新启动mysql服务,mac下命令如下:mysql.server restart导入sql文件# 创建一个 mysql> create database demo;mysql> use demo;# 导入sql文件mysql> source pathtodata.sql导入完成后就可以在本地肆无忌惮的进行各种各样的

    20010

    处理Pandas——透视表

    ?按指定的行列值显示 ?求和 按行求和 ?按列求和 ? ?求平均 ?备注:按性别计算每个等级船票的平均价格。 ?备注:每个等级船舱中每种性别获救的平均值,也就是获救的比例。 ? 计 ??备注:按性别计算每个等级船票的个。 ?备注:按性别计算每个等级船舱中有年龄记录的个

    18710

    之MonetDB

    MonetDB起源于二十世纪90年代,一个挖掘项目需要一个,CWI开发了一叫Data Distilleries,该产品成为了MonetDB的早期产品。 对于定长的类型(integer、decimal、float等),实际上存储就是实际组。 MonetDB采用内存映射方式存储,也就是说内存结构和文件内容一致。查询采用晚期物化策略(late tuple reconstruction),只有在发送结果时才进行物化所需的。 5.2 向量运算 MonetDB的算子是向量运算的,为了充利用CPU cache,降低CPU cache与内存的频繁交换,MonetDB并不是把整列一起执行计算,而是一段一段的计算,每一段称之为一个向量 (Vector),尽量使该计算能够保存在CPU cache中,这样会极大降低内存交换。

    1.3K62

    miRNA富集

    富集操作2.1 输入对于的操作。我们只需要点击: Run MiEAA即可进行。剩下的,基本上就是按照指引选择合适的和合适的即可。具体操作步骤包括:?1。 之前在关于富集算法的介绍,我们之前提到过,目前主要还是ORA以及GSEA(基因富集算法介绍)。同样的这个也可以做ORA以及GSEA两种。? 选择物种以及输入想要的miRNA。这个一个支持包括人类在内的10个物种的?4。选择想要以及关于差异结果的定义。?在以上的全部选择完成后,就可以获得结果了。2.2. 其他功能这个,除了基本的可以做富集之外。还可以对于miRNAID转换的功能。 所以这个提供了不同版本ID转换?3.2 成熟体和前体转换前面也提到过,miRNA为前体和成熟体。有时候我们在进行前体的时候,想要知道其成熟体是什么。这个时候就可以通过这个工具来进行转换。?

    65530

    TCGA蛋白

    该网站结合了反向蛋白质阵列(RPPA)和TCGA的蛋白质组,可以后续结合TCGA的临床进行。? 每个体系都包括4个方面,基本操作一致,我们这里以肿瘤样本为例简要介绍一下该的使用。 进入,可以发现具体包含4个在线工具:?1. Summary 主要为各个肿瘤的预览。包括集所含样本目、样本来源、蛋白质目等信息。 Analysis 包括在单个癌症和泛癌?(1)Individual Cancer Analysis主要包括蛋白的相关性,差异表达及生存? 1)相关性 选择欲要查看的集后,底部输入目标蛋白,即可进行查看。?2)差异 可以对某个具体肿瘤的不同亚型进行,也可以对不同肿瘤进行。?? 3)生存 具体操作同上,选择集,输入目标蛋白即可。?

    15130

    TCGA:生存

    本文介绍生存,其实,在R中,生存很简单,大家在网上能找到无的文章。利用survival包就可以。就是按照下列公式就可以完成简单的生存。fit

    1.1K22

    敏感性?|

    摘要:什么叫敏感?怎样做? 一、从维度做拆,让目标更加落地。我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从的维度对目标做拆。 四、一篇完整的报告应该包含哪些内容?前面讲了一些理论层面的,最后给一个模板给大家,供参考。1、首先你需要根活动目标确定你的目标达成率,完成百比,提升百比。 3、转化率,也就是漏斗模型。前文提到了,漏斗模型需要对比的,所以在此处的,我们需要列两个漏斗模型。? 我们常做的,是建立在海量的情况下,但往往在初创公司,系统还不完善,量不够的情况下,只能作为参考,过相信往往会导致做出错误的判断。 做,重点不在,而在,对敏感,就是能清楚异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对敏感的互联网人。来源:酥酥说----

    1.3K70

    相关产品

    • 云原生数据库  TDSQL-C

      云原生数据库 TDSQL-C

      TDSQL-C是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级数据库。云原生数据库的数据库架构将传统数据库与云计算的优势相结合,完全兼容MySQL和PostgreSQL,具有更高的性价比,更灵活的弹性扩展,可实现超百万级QPS的高吞吐,128TB海量分布式智能存储。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券