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MDX :基于度量的维度的前十名

MDX是多维数据交互语言（Multidimensional Expressions）的缩写，是一种用于查询和分析多维数据的查询语言。它是一种类似于SQL的语言，但专门用于处理OLAP（在线分析处理）数据库中的数据。

MDX的主要特点包括：

基于度量的维度：MDX允许用户通过指定度量和维度来查询和分析数据。度量是指衡量数据的指标，例如销售额、利润等，而维度是指数据的分类属性，例如时间、地理位置等。通过在查询中同时指定度量和维度，可以实现对多维数据的灵活分析。
多维数据分析：MDX支持对多维数据进行切片、钻取、汇总等操作，以便用户可以从不同的角度对数据进行分析。用户可以根据需要选择特定的维度和度量，对数据进行聚合、过滤和排序，以获取所需的分析结果。
强大的计算能力：MDX提供了丰富的计算函数和操作符，可以进行复杂的计算和数据转换。用户可以使用MDX来定义自定义计算成员、集合和函数，以满足特定的分析需求。
广泛的应用场景：MDX广泛应用于OLAP数据库和数据立方体的查询和分析。它可以用于各种领域，包括销售分析、财务分析、市场调研、业务智能等。通过使用MDX，用户可以快速、灵活地从多维数据中提取有价值的信息。

腾讯云提供了一系列与多维数据分析相关的产品和服务，其中包括：

腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供了高性能、可扩展的多维数据存储和查询服务，支持使用MDX进行数据分析和查询。
腾讯云数据分析引擎（Tencent Cloud Data Lake Analytics）：提供了基于云原生架构的大数据分析服务，支持使用MDX进行多维数据分析和查询。
腾讯云数据智能平台（Tencent Cloud Data Intelligence）：提供了一站式的数据分析和智能化服务，包括数据仓库、数据湖、数据集成、数据可视化等，支持使用MDX进行多维数据分析和查询。

更多关于腾讯云多维数据分析相关产品的详细介绍和使用指南，可以访问腾讯云官方网站的以下链接：

腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云数据分析引擎：https://cloud.tencent.com/product/dla
腾讯云数据智能平台：https://cloud.tencent.com/product/dip

相关搜索:MDX -从不相关的度量值组中筛选 MDX -具有OR条件的不同维度上的多个过滤器 MDX -行和度量上的维度以及列上的维度 MDX从多个维度无度量地获取数据 MDX打开周期、关闭周期和sum(度量)返回相同的值 MDX用于获取多维数据集的维度？使用MDX或DAX列出两个维度的交叉连接另一个维度中LastNonEmpty的MDX计数可处理闰年MDX的PY YTD计算度量值在MDX中基于日期添加度量值

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例如，维度“城市”可以关联指标“人口”，其值为具体城市的居民总数。维度和指标的关系：虽然维度和指标可以独立使用，但常见的还是相互结合使用。维度和指标的值以及这些值之间的关系，使您的数据具有了意义。...度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。...这符合上面的意思，有标准，一个度量字段肯定是统一单位，例如元、户数。如果一个度量字段，其中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量可没法汇总。在统一计量单位下，对不同维度的描述。...指标与度量的关系：这就得说到指标，我愿意表述为"它是表示某种相对程度的值"。区别于上面的度量概念，那是一种绝对值，尺子量出来的结果，汇总出来的数量等。...而指标至少需要两个度量之间的计算才能得到，例如收入增长率，用本月收入比上上月收入。当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。

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维度模型数据仓库（二十） —— 累积的度量

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一起来学习MDX语言，类似SQL一样的通用，查询OLAP数据库利器

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再推送一个MDX好工具MDX Studio，并简单分享下Excel下使用MDX的场景

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基于多维度关联的告警评估方法

而对于那些已经造成目标主机失陷或者具有明显攻击意图的告警是运维人员所关注的，这类告警就是所谓的高危告警。二、基于多维度关联的告警评估安全设备所产生的告警往往不是孤立存在的。...告警之间往往会通过多种维度互相关联。其主要的关联维度包括以下几种：通过资产相关联：同一个源IP发起的攻击往往具有相似性，体现在其往往采用相同的攻击工具或者相似的攻击手法对网络中的多个资产进行攻击。...三、基于图的告警关联分析图结构可以用来表示实体集之间的关联关系。由于告警之间存在着多种关联，所以采用图模型对告警进行建模，可以更好的对告警之间的关系进行描述。...之前已经针对每一条告警提取出了其payload的特征向量。因此这里需要基于特征向量来定义相似度的测度。根据相似度的测度即可建立图的边。...基于图通过对告警之间不同的关联维度进行建模，可以对告警进行细粒度的分析与评估，进而为安全运维人员提供高质量的告警，减轻运维人员的压力。

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

Cube包含两个基本概念：维度和度量维度（Dimension）:维度提供了分类描述，表示一类分析角度，用户通过维度分析度量数据。...比如上图中的三个维度：时间、产品、地域度量（Measures）:度量表示用来聚合分析的数字信息，度量的集合组合成了一个特殊的维度。如数量、销售额等。...也就形成了度量（Measures）的结果。计算成员不影响现有的Cube数据，它基于cube数据，通过各种数学表达式和各种函数定义，可以创建复杂的表达式。...（7）事实事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次...度量维度（为了一致可以把度量看成一个维度：Measures 维度）是没有”All xxx”成员的，它的默认成员可以明确设置，如果没设置，就是第一个度量。

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NameNode的基于JMX的度量系统与JVM暂停监控

MetricsSystem-度量系统-指标系统用于记录NameNode指标值基于JMX存储通过HttpServer或JMX暴露对外http访问方式: http://{namenodeIP}:{namenodePort...}/jmxJVMPauseMonitor基于JMX存储创建守护进程在后台运行Runnable循环运行, 以sleep方式测量NameNode程序的反应时间, 反应时间超过阈值进行记录与统计// 开启守护...gcTimesBeforeSleep = gcTimesAfterSleep; } } }MetricsSystem与JVMPauseMonitor在NameNode的架构图

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Cube包含两个基本概念：维度和度量维度（Dimension）:维度提供了分类描述，表示一类分析角度，用户通过维度分析度量数据。...比如上图中的三个维度：时间、产品、地域度量（Measures）:度量表示用来聚合分析的数字信息，度量的集合组合成了一个特殊的维度。如数量、销售额等。...也就形成了度量（Measures）的结果。计算成员不影响现有的Cube数据，它基于cube数据，通过各种数学表达式和各种函数定义，可以创建复杂的表达式。...（7）事实事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次...度量维度（为了一致可以把度量看成一个维度：Measures 维度）是没有”All xxx”成员的，它的默认成员可以明确设置，如果没设置，就是第一个度量。

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数仓中指标-标签，维度-度量，自然键-代理键等常见的概念术语解析

度量度量是业务流程节点上的一个数值。比如销量，价格，成本等等。事实表中的度量可分为三类：完全可加，半可加，不可加。...完全可加的度量是最灵活，最有用的，比如说销量，销售额等，可进行任意维度汇总；半可加的度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总，差额是常见的半可加度量，它除了时间维度外，可以跨所有维度进行加法操作；...粒度粒度就是业务流程中对度量的单位，比如商品是按件记录度量，还是按批记录度量。...对应sql中的where。除此之外，指标本身还可以衍生、派生出更多的指标，基于这些特点，可以将指标进行分类：原子指标：基本业务事实，没有业务限定、没有维度。...然而，应该避免使用包含业务含义的多维键，因为不管我们做出任何假设最终都可能变得无效，因为我们控制不了业务库的变动。所以数据仓库中维度表与事实表的每个连接应该基于无实际含义的整数代理键。

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惊喜，用Excel催化剂PBI功能，也能发起MDX查询

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《语言的维度》自序

即使偶遇冰霜飓风，也总是相信世界本质上还是好的。即使世界有时表现的不那么好，也总是相信，那只是暂时状态。那些不好的状态，终究会被人们变革掉。基于这种素朴的生活信念，进入了机器学习研究领域。...据此，对于机器学习系统的一个基本假设就是: 一个理想的机器学习系统，其最坏的状态不应该是该系统的稳定状态。...无庸讳言，维特根斯坦也是本书的源头之一。在《逻辑哲学论》里，维特根斯坦曾经言称：“凡是能够说的事情，都能够说清楚，而凡是不能说的事情，就应该沉默”。...因此本书并没有过高的期待，只有一个简单的希望：如果思考过这一个问题的人依然觉得有趣，那么本书就算没有白白浪费所消耗的资源，包括读者的宝贵时间、印刷的精美纸张和编辑的认真校对；如果没有思考过这一个问题的人也能从中受益...，由于本书中将以可计算的方式论述每个人所感知的词的字面语义、内在语义与外在语义并不一定一致，那么就此恭喜作者的写作水平在停滞多年之后终于有了些许提高，总算爬出了茶壶里煮饺子这一个令人郁闷至极的泥潭。

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算法效率的度量

这就涉及到了取舍的问题，当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢？有的人说，你写一个测试程序运行一下（事后统计法），看看具体使用了多少时间不就知道了吗？...【事前分析估算】统计方法：依据统计的方法对算法效率进行估算影响算法效率的主要原因：算法采用的策略和方法问题的输入规模编译器所产生的代码计算机执行速度算法推倒的理论基础：算法最终编译成具体的计算机指令...每一个指令，在具体的计算机上运行速度固定通过具体的步骤，就可以推导出算法的复杂度我们可以看出，随着n值的增加，每种算法最终的数据会越来越大，这个数据就代表了算法的执行次数，既然执行速度是固定的（第二条规则...怎么判断一个算法的效率？（规则如下）：判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略。在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度。...只有常数项记做1 用什么标志来表示算法的效率？大O表示法，如下常见的时间复杂度常见时间复杂度之间的关系图上图就是不同的时间复杂度所用的时间表示图。

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聊聊维度建模的灵魂所在——维度表设计

前言维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术...那么采用重写维度值的方法，就将会改变此维度属性的所有历史度量。比如，分析师希望分析星座和销售的关系，之前用户的生日属于白羊座，但是修改后的生日属于双子座，那么维度属性修改后，其销售额将都属于双子座。...插入新的维度行相比重写维度值方法不维护维度属性变化的特点，插入新的维度行方法则通过在维度表中插入新的行来保存和记录变化的情况。...维度一致性的意思是指：两个维度如果有关系，要么就是完全一样的，要么就是一个维度在数学意义上是另一个维度的子集。不一致既包含维度表内容的不致，也包含维度属性上的不一致。...（实际操作中通常先建立两个单独的维度表，然后基于单独维度表生成共有的商品维度表或者视图）拆分，即不合并，即各个业务差异独特性的业务各自建立完全独立的两个维度表，各自管理各自维度表和属性。

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基于文档相似性度量的招标文档查重系统

由于对方部署电脑性能较差，没有GPU，只能用一些CPU能跑的文本相似性度量算法来实现。...这时候，可以在后台看到加载的步骤：（3）加载完成后，会将各个招标公司的信息进行呈现，如下图所示。每个公司对应都呈现三大块内容，如下图所示。...四、进行招标文件检测报告查看（1）点击左侧的查重报告，经过加载，可以呈现如下图所示的页面。对每个招标公司而言，要和其他公司进行两两检测。...其中针对三个维度的检测结果进行综合判断，呈现界面如下：如果为正常，显示为绿色，如果为异常，显示为黄色或者红色（级别更高）（2）点击各个不同颜色告警标识中，可以查看到公司投标文件的查重具体详细信息，如下图所示...五、系统功能介绍简单的一个页面呈现，供了解系统的功能和框架。

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本文分享一篇SIGIR’21的推荐系统文章：基于排序的推荐系统度量优化新视角。...论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf 动机直接优化信息检索常用指标已经成为设计基于排序的推荐系统的一种有前景的方式。...通过四个数据集上的实验结果得到了以下观点：使用同样的指标进行优化和评测基于排序的推荐系统并不总能得到最好的推荐性能。...基于RBP损失相较于其他评测指标总能获得最好的性能，RBP有望成为LTR推荐场景下可替代的损失。基于RBP的listwise优化对于活跃用户性能提升大于非活跃用户。...本文采用矩阵分解模型作为推荐模型，其中用户和物品分别被隐因子矩阵和表示，其中是隐因子维度。利用用户和物品的隐向量得到预测矩阵，其中代表用户对物品的预测分数。

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数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构

基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。...加载，指的就是经过转换的数据，我们加载到我们的目标路径或者目标表之中。一般有维度建模和范式建模的表中，kimball架构使用的是维度建模。 ...坚持使用总线结构的企业数据仓库，数据不应该按照个别部门需要的数据来构建。商业智能应用，指的是开发这基于数据展现，开发出报表或者自主查询，为商业用户提供数据支持，数据分析等。...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(...08)数仓事实表和维度表技术数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库

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