不过，这样导致的结果是，从一系列表中检索数据同时还需要处理大量关系会很低效。 2.3.4 关系属性 在 Power BI 模型中的表和表之间创建关系时，可以对驱动其行为的关系设置多个属性。...图2.10 通过中间表实现多对多关系 3.基数 模型中的默认关系是一对多关系，其中一个表包含一个唯一的主键，另一个表包含与外键相同的值，这些值并不是唯一的。...1.相互依存的维度 什么是维度？在数据仓库中，维度是一个表，其中包含有关存储在事实数据表中的事实的描述性属性。...换言之，您的模型需要将市场细分维度表上的筛选传递到客户表，反之亦然。使用具有单个交叉筛选器方向的默认一对多关系不会有这个效果，我们需要对关系启用双向交叉筛选，从而生成如图2.14所示的模型。...更好的设计方案是将属于一起的筛选器表进行聚类，并只允许其中一个表与事实表建立关系，并且设置为具有单个交叉筛选器方向。
为什么要报告 LRT 检验的倍数变化？ 对于使用似然比检验的分析，p 值仅由完整模型公式和简化模型公式之间的偏差差异决定。...与 LRT 检验相关的： baseMean：所有样本的归一化计数的平均值 stat：简化模型和完整模型之间的偏差差异 pvalue：将统计值与卡方分布进行比较以生成 pvalue padj：BH 调整后的...degPatterns 工具使用基于基因间成对相关性的层次聚类方法，然后切割层次树以生成具有相似表达谱的基因组。该工具以优化集群多样性的方式切割树，使得集群间的可变性 > 集群内的可变性。...这些基因被分为四个不同的组。对于每组基因，我们都有一个箱线图来说明不同样本组之间的表达变化。叠加了一个折线图来说明表达变化的趋势。 假设我们对在样本中表现出表达减少和过表达增加的基因感兴趣。...class(clusters) 我们可以使用名称（簇）查看列表中存储了哪些对象。里面存储了一个数据框。这是主要结果，让我们看一下。第一列包含基因，第二列包含它们所属的簇编号。
Wald 检验的结果，具有与我们之前观察到的相同的列。...为什么要报告 LRT 检验的倍数变化？对于使用似然比检验的分析，p 值仅由完整模型公式和简化模型公式之间的偏差差异决定。...degPatterns 工具使用基于基因间成对相关性的层次聚类方法，然后切割层次树以生成具有相似表达谱的基因组。该工具以优化集群多样性的方式切割树，使得集群间的可变性 > 集群内的可变性。...这些基因被分为四个不同的组。对于每组基因，我们都有一个箱线图来说明不同样本组之间的表达变化。叠加了一个折线图来说明表达变化的趋势。图片假设我们对在样本中表现出表达减少和过表达增加的基因感兴趣。...class(clusters)我们可以使用名称（簇）查看列表中存储了哪些对象。里面存储了一个数据框。这是主要结果，让我们看一下。第一列包含基因，第二列包含它们所属的簇编号。
维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。 维度是维度建模的基础和灵魂。...维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 1.2事实表 事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。...累积快照事实表：累积快照事实表用来表述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。...主要依据高内聚、低稠合的理念，在物理实现中，将业务关系大、源系统影响差异小的表进行整合。 表级别的整合，有两种表现形式。 垂直整合，即不同的来源表包含相同的数据集，只是存储的信息不同。...水平整合，即不同的来源表包含不同的数据集，不同子集之间无交叉，也可以存在部分交叉。
新算法不需要弱假设准确性的先验知识。相反，它适应这些准确性并生成加权多数假设，其中每个弱假设的权重是其准确性的函数。...用于分类的 AdaBoost 在本节中，我们将研究使用 AdaBoost 解决分类问题。 首先，我们可以创建一个包含 1,000 个示例和 20 个输入特征的合成二元分类问题。...首先，我们可以创建一个具有 1,000 个示例和 20 个输入特征的综合回归问题。 下面列出了完整的示例。...这可能是在添加额外的树后集成过度拟合训练数据集的问题。 为每个配置数量的树的准确度分数分布创建了一个箱线图。 我们可以看到模型性能和集成大小的总体趋势。...根据集成中使用的模型数量，更小或更大的值可能是合适的。模型的贡献与集成中的树数量之间存在平衡。 更多的树可能需要更小的学习率；更少的树可能需要更大的学习率。
例如，如果正在复制的数据库具有外部表，则所有外部表 HDFS 数据位置也应该是可快照的。否则可能会导致Replication Manager无法生成差异报告。...但是，不需要校验和来保证集群之间的准确传输。HDFS 数据传输在传输过程中受校验和保护，存储硬件也使用校验和来确保数据被准确存储。这两种机制协同工作以验证复制数据的完整性。...笔记 如果您的复制作业需要很长时间才能完成，并且在复制完成之前表发生了变化，则复制可能会失败。考虑将 Hive 仓库目录和任何外部表的目录设为可快照，以便复制作业在复制文件之前创建目录的快照。...显示Hive 仓库目录属性。 如果您在 Hive 中使用外部表，还要使托管任何未存储在 Hive 仓库目录中的外部表的目录快照表。...您可能还需要在源和目标上的 SSL 证书之间配置信任。 为两个对等 Cloudera Manager 服务器启用 TLS/SSL。 使用 HDFS 数据传输加密来加密数据传输。
《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作， 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。...4、数据仓库应特别注意的几点特点： 数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。 数据仓库中必须包含详细的原子数据。 必须采用共同的维度和事实表来建模。...数据仓库的可用性。 业务用户与IT人员之间的沟通。 业务分析人员的分析文化，是基于图形、数据还是直觉、传闻和一时冲动。...5、如果需要处理一天中不同时间，则增加一个时间维度。 6、一个维度包含多个体系（层次），每个层次包含若干级别。 7、退化维度。...在实际运用中，很多OLAP工具都支持在同一个维度表上建多个维度，而并不需要建立视图。 14、实体之间存在固定的，不随时间变化的，强烈相关的关系时，显然应该将它们当作单一维度进行建模。 15、杂项维度。
它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。...进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。...星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c....为什么要提相同粒度呢，因为维度建模中要求我们，在同一事实表中，必须具有相同的粒度，同一事实表中不要混用多种不同的粒度，不同的粒度数据建立不同的事实表。...事实表中的每行对应一个度量，每行中的数据是一个特定级别的细节数据，称为粒度。要记住的是同一事实表中的所有度量必须具有相同的粒度。
但代理键是不具有业务含义的键，一般用于处理缓慢变化维；自然键是具有业务含义的键。比如商品，在ETL过程中会生成商品维表唯一标识的代理键，但没有业务含义。商品本身的自然键是商品ID。...3、确定相关维表，确定不同业务系统或者同一业务系统中的哪些表和主维表存在关联关系，并选择其中的某些表用于生成维度属性。...从表之间的角度看，假设需要更新商品表和类目表，且由于商品和类目是一对多的关系，商品表可能每次需要更新几十次甚至上百万条记录。...直接合并，共有信息和个性信息都放在同一个表中。 不合并，因为源表的表结构及主键等差异很大，无法合并。 下面看看表级的整合方式： 垂直整合，即不同的来源表包含相同的数据集，只是存储的信息不同。...水平整合，即不同的来源表包含不同的数据集，不同子集之间无交叉，也可以存在部分交叉。 二、水平拆分 维度通常按类别或类型进行细分。
数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同一业务系统中的表之间存在关联性。根据对业务的梳理，确定哪些表和主维度表存在关联关系，并选择其中的某些表用于生成维度属性。...假设我们已有一个电商交易订单创建事实表。...所以基于这些公共维度进行的交叉探查，不会存在任何问题。 （2）一致性上卷，其中一个维度的维度属性是另一个维度的维度属性的子集，且两个维度的公共维度属性结构和内容相同。...（3）交叉属性，两个维度具有部分相同的维度属性。比如在商品维度中具有类目属性，在卖家维度中具有主营类目属性，两个维度具有相同的类目属性，则可以在相同的类目属性上进行不同业务过程的交叉探查。...第二种是水平整合，即不同的来源表包含不同的数据集，不同子集之间无交叉，亦可以存在部分交叉，例如阿里的数据仓库，其采集的会员数据有淘宝会员、1688会员、国际站会员、支付宝会员等，是否需要将所有的会员整合成一张会员表
与事务系统不同，数据仓库系统倾向于存储历史数据以及具有多个域和系统的数据。这意味着数据仓库中的数据量将会很大，并且会快速增长。...此外，还有一些报表将使用具有不同类型连接的大量表和大量聚合。 通常，数据仓库解决方案必须支持以下查询类型的组合: 简单: 使用一个事实表和几个维度表进行相对直接的Select 查询。...中等: 重复执行包含聚合或多个连接的查询 复杂: 具有复杂聚合、连接和计算的特殊查询（ad-hoc）。此外，这类查询还包含数据挖掘和预测分析 用户数量 通常，数据仓库的用户数量少于事务系统。...Data 模型 在大多数技术中，会在数据仓库之上创建一个额外的层，以提高报告和分析的性能。...由于报告是写到磁盘上的，如Word、Excel或PDF文件，IO的使用率可能相当高。 运维工作负载 除了数据仓库平台上的典型操作之外，还需要完成其他维护任务。 重建索引 索引用于更好的数据检索性能。
所以基于这些公共维度进行的交叉探查不会存在任何问题； 一致性上卷。其中一个维度的维度属性是另一个维度的维度属性 的子集，且两个维度的公共维度属性结构和内容相同。...这样基于类目维度进行不同业务过程的交叉探查也 不会存在任何问题； 交叉属性。两个维度具有部分相同的维度属性。...比如在商品维度中具有类目属性，在卖家维度中具有主营类目属性，两个维度具有相同的类目属性，则可以在相同的类目属性上进行不同业务过程的交叉探查。...表整合： 垂直整合：不同的来源表包含相同的数据集，只是存储 的信息不同，比如主表与扩展表的整合，丰富其维度属性。 水平整合：不同的来源表包含不同的数据集，不同子集之间无交叉，也可以存在部分交叉。...计算存储成本 针对多个业务过程设计事务事实表，是采用单事务事实表还是多事务事实表，对于数据仓库的计算存储成本也是参考点之 一 ，当业务过程 数据来源于同 一个业务系统，具有相同的粒度和维度，且维度较多而事实相对不多时
其中一个维度的维度属性是另一个维度的维度属性 的子集，且两个维度的公共维度属性结构和内容相同。...这样基于类目维度进行不同业务过程的交叉探查也 不会存在任何问题。 交叉属性。两个维度具有部分相同的维度属性。...比如在商品维度中具有类目属性，在卖家维度中具有主营类目属性，两个维度具有相同的类目属性，则可以在相同的类目属性上进行不同业务过程的交叉探查。...表整合： 垂直整合：不同的来源表包含相同的数据集，只是存储 的信息不同，比如主表与扩展表的整合，丰富其维度属性。 水平整合：不同的来源表包含不同的数据集，不同子集之间无交叉，也可以存在部分交叉。...计算存储成本 针对多个业务过程设计事务事实表，是采用单事务事实表还是多事务事实表，对于数据仓库的计算存储成本也是参考点之 一 ，当业务过程 数据来源于同 一个业务系统，具有相同的粒度和维度，且维度较多而事实相对不多时
单热编码实际上具有相同的截距和系数，但在这种情况下，每个城市都有线性系数。 在效果编码中，没有单一特征代表参考类别。 因此，参考类别的影响需要分别计算为所有其他类别的系数的负和。...统一的散列函数可确保大致相同数量的数字被映射到每个m箱。 在视觉上，我们可以将散列函数视为一台机器可以吸入编号的球并将它们传送到一个m箱。 球与相同的号码将始终被路由到同一个bin。...例5-3 对单词的特征哈希 ? 功能散列的另一个变体添加了一个符号组件，因此计数也是从哈希箱中增加或减少。 这确保了内部产品之间散列特征与原始特征的期望值相同。 ?...单热编码会生成一个稀疏矢量长度为10,000，在列中对应于值的单个1当前数据点。 Bin-counting将所有10,000个二进制列编码为一个功能的真实值介于0和1之间。...在实施方面，垃圾箱计数需要在每个类别之间存储地图及其相关计数。 （其余的统计数据可以从中得到原始计数）。因此它需要O（k）空间，其中k是唯一值的数量的分类变量。
为了构建一个能够处理和存储分子信息的功能性DNA计算机，需要持续发展计算和数据存储的策略，并且桥接这两个领域之间的差距。...想象一下，我们可以创建一个由DNA组成的网络，它能够学习和记忆像人脑那样的模式。科学家们实际上已经做到了这一点，他们构建了一个简单的DNA网络，能够识别和回忆特定的DNA序列。...酶辅助电路 在合成生物学的自下而上方法中，DNA反应网络通常是通过使用具有高特异性和优越催化能力的简单酶促反应来构建的，与仅包含DNA的系统相比，这种方法更为高效。...然而，DNA电路在颗粒表面的固定需要仔细优化。由于DNA链直接暴露于环境中，链间的碱基配对需要高度正交，以最小化不期望的交叉反应。...最后，自然为研究人员提供了一个包含酶和其他生物分子的大工具箱，这些工具可以轻松地与DNA相互作用。
选择、交叉和变异是遗传算法的3个主要操作算子，它们构成了遗传操作，使遗传算法具有了其它方法没有的特点。...需要注意的是： 遗传算法有4个运行参数需要预先设定，即 为群体大小，即群体中所含个体的数量； 为遗传算法的终止进化代数； 为交叉概率，一般取为0.4~0.99； 为变异概率，一般取为...，其中杂交方法为若两个父代的同一节点在相同集合中，则保留；否则，对随机分配该节点至任意集合中。...(),Genetic_Mutation(),Genetic_Update()这4个函数则为整个遗传算法（初始化种群、选择、交叉、变异和更新群体）的实现过程； Check()函数则用以检验分配方案的实际被切割边数与存储的被切割边数是否一致...在建立种群初始个体的时候，我们需要注意的一点是要保障种群的差异性，即个体之间的相似度不能太高，否则子代个体的变异率便不足，一个简单的理解便是有性繁殖与无性繁殖的区别，若杂交的个体相似度过高，便类似于无性繁殖
---- OLTP数据库和数据仓库之间的差异 由于SQL通常适合分析查询，有许多图形化数据分析工具，它们可以生成SQL查询，可视化结果并支持分析师探索数据，例如通过向下钻取，切片和切丁等操作，所以数据库仓库最常见的模型是关系型...---- 列式存储 虽然事实表中通常超过100列，但是典型的数据仓库查询往往一次只访问其中的4或5个列。如果事实表中有PB级别大小的数据，则高效地存储和查询这些数据将成为一个难点。...如果每个列式存储在一个单独的文件中，查询只需要读取和解析查询中使用的那些列，这可以节省大量的工作。 列式存储布局依赖于每个列文件包含相同顺序的行。...以字典编码为例，假设有一个包含城市名称和对应人口数量的数据表，其中城市名称存在重复。使用字典编码技术，可以将城市名称单独存储在一个字典表中，然后在原始数据表中使用字典表中的编号代替城市名称。...这样可以大大减小城市名称的存储空间，并且在查询时也可以更快地进行匹配。 另一个例子是位图压缩技术，假设有一个包含用户ID和对应购买记录的数据表，其中购买记录只有两种状态：已购买和未购买。
根据参数设置，也可以自己进行声明；（2）订单进度报告：可以随时查看订单数量、到货数量、未发货数量，随时了解订单状态；（3）采购入库报告：可以随时查看采购货物的入库情况；（4）供应商付款对账表：与供应商快速修改采购单价...您也可以根据参数设置自己进行陈述；（2）订单进度报告：您可以随时查看订单数量、发货数量和未发货数量，随时了解订单状态；（3）销售出入库报告：可以随时查看销售商品的出库状态；（4）客户付款对账表：与客户快速修改销售单价...（1）产品拆分（切割）：处理一张单据，减少原材料，增加成品库存，控制生产成本，立即更新库存数量；（2）盘点：快速进行盘点，调整盘盈盘亏；（3）库存相关报表：汇总表（商品的实时库存数量和成本查询）、明细表...（库存商品的业务明细、日常库存记录表）、多仓库分布表（如果有多个仓库，可以同时查看每个仓库中相同商品的存储库存数量）。...、企业和规模的业务需求，为企业建立了一个新的高效的业务体现。
数据分析与报告临时数据集创建：在进行数据分析时，可能需要对原始数据进行复杂的查询和转换，以生成特定的数据集。这些临时数据集可以用于生成报告、进行统计分析或作为进一步分析的基础。...使用结果集创建表，可以快速生成这些临时数据集，提高数据分析的效率。报表数据准备：对于定期生成的报表，如月度销售报告、季度财务报表等，可以将报表所需的数据通过查询结果集创建为一个专门的表。...通过编写查询语句筛选出异常数据，并根据结果集创建新表，可以集中存储这些异常数据，便于后续的分析和处理。例如，检测出某个字段中存在不符合格式要求的数据，可以将其单独存储到一个表中，以便进一步调查和修正。...查询条件是两个表中相同vip_id的记录在多个字段上存在差异，且a表中的记录创建日期早于两天前。查询结果按a表的创建日期升序排序。注意事项索引和约束：通过结果集创建的表默认不会包含索引和约束。...结论MySQL根据结果集创建表并插入数据的功能，在数据仓库建设、数据分析与报告、数据清洗与校验等多种应用场景中具有广泛的应用价值。它简化了数据处理流程，提高了工作效率。
它衡量每个数据点与平均值之间的平均距离。它用与数据相同的单位表示，所以特别有用。 理解离散度对于衡量数据的可靠性至关重要。高离散度表明数据的高度可变性。...峰度：峰度衡量分布的“尾部”。高峰度表示具有重尾和尖峰（leptokurtic）的分布，而低峰度表示具有轻尾和平峰（platykurtic）的分布。正态分布的峰度为零（中峰态）。...箱线图：箱线图（或箱型图）提供数据集中最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值的可视化摘要。它还可以指示数据中的异常值。所以箱线图非常适合比较不同组之间的分布。...这些图形方法允许快速、直观地理解数据，使它们成为数据分析的宝贵工具。 7、交叉制表 交叉表是一种常用的分类汇总数据的方法。它创建了一个显示变量频率分布的列联表。...通过交叉表可以观察两个或多个分类变量之间关系的统计显着性。 交叉表在市场研究或任何其他使用调查或问卷的研究中特别有用。
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