从数据的使用角度看，维度可以简单的理解成“数据分类汇总的一种依据”。 ...注意图中二个黄色的字段：SAL_SUM、EMPNO_COUNT，这是我手动新添加的二个聚合字段，SAL_SUM是对SAL的SUM聚合，而EMPNO_COUNT是对EMPNO的COUNT聚合，参见下图：...这是仪表盘中的呈现效果，可以在JOB标题上点击一下 ? 这里，BIEE会根据维度的层次关系，自动“下钻”到下一个维度（即DEPTNO），如下图： ?...DEPTNO维度下，还有最底层维度EMPNO，还可以继续下钻，如下图（注意一下每次钻取后，SAL_SUM、EMPNO_COUNT这二列的值会自动更新） ?...下面是钻取过程中，图表动态变化的几张截图： ? 下钻到DEPTNO维度时的截图 ? 下钻到最底层EMPNO时的截图 ?
上卷下钻 下钻，是指将特定分组的数据按第二维度继续向下细分显示。 上卷，是下钻的逆过程，即收起细节数据，显示上一层级的汇总数据。 2....将度量拖到视图中时，Tableau（默认情况下）会向该度量应用一个聚合。 4. 聚合 搜索、合并、显示数据的过程 5. 算法 可以完成某种数据分析的数学公式 6....数据架构与设计 在IT行业中，数据体系结构由模型，策略标准或规则组成，这些模型，策略标准或规则控制聚合哪些数据以及如何在数据系统中安排，存储，集成和使用这些数据。...在线分析处理（OLAP） 在此过程中，使用三个运算符（向下钻取，合并以及切片和切块）对多维数据进行分析。...向下钻取是提供给用户查看底层详细信息的功能 合并是可用的汇总 切片和切块是为用户提供的选择子集并从各种上下文中查看它们的功能 25.
字段配置即对字段进行增删或修改，还可以新增聚合字段或对比字段。...对比字段在前端技术上没有什么难度，仅需理解概念即可。 渲染引擎 渲染引擎包括了对报表进行编辑与渲染的引擎，理论上可以合二为一。 渲染引擎的重要模块包括：画布拖拽、组件编辑、事件中心。...数据钻取 配置了层系的字段都可以进行数据钻取。...数据钻取的计算过程不在图表内部处理，而是触发一个状态后，由渲染引擎将这个层系字段实例状态改为下钻到第 N 层，并且每下钻一次就多拿到一列的数据，由图表组件进行下钻展示。...对接 CubeSchema 即统一对接二维表格的数据，大部分组件都是二维以上结构展示，因此对接起来并不困难，有一些一维数据结构的组件比如单指标块就要舍弃其中的某一维，需要确定一套规则。
Server Administration Guide 文档建议逻辑模型中不要设置Driving选项[6]。 对于逻辑事实表的度量字段，需要设定其默认的聚合方法。...为了实现钻取功能，需要在逻辑模型内创建维度。...经过重新整理的Member Dim是酱子的： 现在可以依据逻辑表Member Dim创建维度了。...层键为逻辑层元素的唯一组合，层键确定了钻取时的查询路径。层键的属性中可以设定此层键是否用于下钻，选择了“Use for drilldown”后此层键在Oracle Answer中才可用于下钻。...从Member Name 可以下钻到消费明细 能下钻，怎么才能上钻呢？我还没有找到，向各位请教。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
一般情况，业务系统会记录业务发生的时间，可以用作增量的标志，每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间的所有记录。...利用业务系统的时间戳，一般情况下，业务系统没有或者部分有时间戳。...需要将这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 ...对于是否过滤、是否修正一般要求客户确认;对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快的修正错误，同时也可以作为将来验证数据的依据...B、数据粒度的转换，业务系统一般存储非常明细的数据，而数据仓库中的数据是用来分析的，不需要非常明细的数据，一般情况下，会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。
只能清洗出固定的维度和指标，进行固定的聚合统计，不支持自定义处理逻辑； • 技术栈没有更新。...• 分组： 配置统计周期、时间字段和分组字段。 • 聚合统计（支持聚合时过滤）： 1、统计个数（PV）、去重统计个数（UV）； 2、最大值、最小值； 3、第一个值、最后一个值； 4、求和、求平均。...这一步做的是数据的初步聚合，比如统计周期是 1 分钟，那么 storm 在 1 分钟的滑动时间窗口内将接收到的数据进行分组聚合后落地到对应的 OLAP 存储中。...多维下钻分析 在这些应用生态中，最重要的两个就是多维下钻分析和多维监控告警。当业务数据接入织云多维监控之后，就会在多维分析菜单下生成一个默认页面。...所以有了多维下钻分析和多维告警的功能之后，业务方就可以将告警从传统的监控系统中迁移到织云中。
口径 口径就是取数逻辑（如何取数的），比如要取的数是10岁以下儿童中男孩的平均身高，这就是统计的口径。 6. 指标 指标是口径的衡量值，也就是最后的结果。...一个指标具体到计算实施，主要有以下几部分组成： 指标加工逻辑，比如count ,sum, avg 维度，比如按部门、地域进行指标统计，对应sql中的group by 业务限定/修饰词，比如以不同的支付渠道来算对应的指标...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。...但是这个指标却不能直接从数仓的统一中间层里取数（因为没有现成的事实字段，数仓提供的一般都是大宽表）。...上卷 知道了下钻，上卷就容易理解了，它俩是相逆的操作，所以上卷可以理解为删掉维的某些层，由细粒度到粗粒度观察数据的操作或沿着维的层次向上聚合汇总数据。 二、数仓概念之间关系 1.
在葡萄城ActiveReports报表中可以动态的显示或者隐藏某区域的数据，通过该功能用户可以根据需要显示或者隐藏所关心的数据，结合数据排序、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。...通过年度销售数据可以向下专区到月度销售数据，从月度销售数据可以向下钻取到月度销售明细数据，实现下图如下图： ?...1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptDrollDown.rdlx 的 ActiveReports 报表文件，使用的项目模板为 ActiveReports 页面报表，创建完成之后从 VS 的报表菜单项中选择转换为连续页面布局...折扣.Value ) 完成基本的报表界面设计之后，我们需要为报表添加向下钻取功能，在 ActiveReports 中是通过指定报表元素的Visibility属性来实现向下钻取操作，需要设置的元素如下：...BandedList1_Details Visibility.Hidden = True Visibility.ToggleItem = TextBox123 5、运行程序 点击向下钻取图标以显示或者隐藏报表明细数据
本文总结Hive三种常用的多维聚合函数:With Cube 任意维度聚合、Grouping Sets 指定维度聚合、With Rollup 层级维度聚合。...936 11 department2 class1 520 6 department2 class2 416 5 等价于union all: -- 0个维度-没有维度...Grouping Sets 分组(Grouping) 集(Sets)，是多个分组的并集。等价于Union ALL单个分组结果。...语法:GROUP BY a,b,c WITH ROLLUP 作用:以GROUP BY最左侧的维度为主，从该维度的角度去上卷、下钻。... 936 11 department2 class1 520 6 department2 class2 416 5 等价于union all: -- 下钻
，截止到当前行，第一个值 LAST_VALUE： 取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值 LEAD(col,n,DEFAULT) ：用于统计窗口内往下第n行值。...第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL） 1.2、OVER从句 1、使用标准的聚合函数COUNT...RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位 DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位 CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数...和Grouping 和Rollup 这几个分析函数通常用于OLAP中，不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的UV数。...2.1、grouping sets 在一个GROUP BY查询中，根据不同的维度组合进行聚合，等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL, 其中的GROUPING__ID，表示结果属于哪一个分组集合
部署SSAS对象；自动调度处理SSAS对象使数据最新 提及数据延迟的问题，再回到ETL工具SSIS，补充一个实际应用话题： 在SSIS中如何捕获上游变更数据（Change Data Capture，...一般，创建额外的分区有两大理由： 1）提高性能，假设数据未被缓存或以分组形式存储，如果一个度量组只有一个分区，服务器必须扫描整个（物理）分区，找出符合查询的数据。...4) ROLAP 在ROLAP模式下，cube的数据和组合仍在关系型数据库中，若有聚合，SSAS服务器必须创建额外的关系型表存储cube聚合，查询、处理性能较低，但实时性较高。...在Profiler分析器中，没有显示select语句发送到AdventureWorksDW2008R2数据库，因为MOLAP模式是多维结构服务器存储。...当一个对象处理时，SSAS服务器向数据源发送“select”语句，并将结果装载至这个对象中。 练习1：增量处理Dimensions维度。
取每个部门的最高工资 取每个部门的员工数 取男人数和女人数 小窍门：‘每’这个字后面的字段，就是我们分组的依据 #4、大前提： 可以按照任意字段分组，但是分组完毕后，比如group...from employee group by post;#按照岗位分组，并查看每个组有多少人 强调： 如果我们用unique的字段作为分组的依据，则每一条记录自成一组，这种分组没有意义 多条记录之间的某个字段值相同...，该字段通常用来作为分组的依据 3 聚合函数 #强调：聚合函数聚合的是组的内容，若是没有分组，则默认一组 示例： SELECT COUNT(*) FROM employee; SELECT...Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。 #2....Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数 mysql> select @@sql_mode; +-------------
这里就没有特别列出，我更愿意把它划分为信息整合、描述性分析里。个人观点，仅供参考。 画像分析：从用户画像描述、下钻分析、漏斗分析、透视分析。下钻分析相对业界比较统一认知。...实时多维分析：这个部分更多是以把“离线多维分析”中多维聚合统计+ “跟踪分析” 更加实时化。但随着我们进一步和业务的使用中发现，也希望具备“实时探针”、“实时预测” 能力。...以时间轴+维度轴来看： 离线多维分析 - 高维度+远时间 在线多维分析 - 低维度+远时间（因为是不断下钻的过程） 实时多维分析 - 高维度+Now+近时间 这就是这三个引擎划分的理论依据...物化视图，应该是现在数据库技术中的常用方案。 其实OLAP大量的维度聚合、度量统计，都是可以利用物化视图，解决内容大范围加载，数据重复高频率计算。算是OLAP缓存一个思路。...在线交互式 下钻分析 在线交互式 透视分析 首先，我们来看下钻分析，其实，这个部门各个公司、业界都有不同种实现方案。说简单点就是再维度上，不断的做筛选和聚合。那么，我们做的经验分享给到大家。
无论哪种下钻方式，都能看到每个 BU 按日期销量的明细，但 BU -> 日期 能看到每个 BU 按日期聚合的总销量，而 日期 -> BU 能看到不同日期按 BU 聚合的总销量，前者更易对比出 BU 之间差异...无论是行列中对维度的下钻，还是通过标记对维度进行了拆解，筛选都是对 字段层系 生效的： 如上图所示，对下钻后的字段进行筛选，那么筛选条件也会自动构造出临时的字段层系，并对这个临时层系进行筛选。...表格对于行下钻如下图所示： **上图也可以理解为展示出 Order Date 与 Order ID 的明细数据，按照 Order Date 分组且列合并。...，但柱状图、折线图也可以支持这种情况，只要把横轴忽略即可： 从样式上来看没有横轴，其实这种情况是把所有维度的横轴都聚合后的表现。...由于散点图的维度拆分不像折线图和柱状图可以分段，因此如果不采用按颜色打散，是无法分辨分组的： 之所以说探索式分析的复杂度很高，是因为其可能性公式为： 字段 x 离散连续 x 行列 x 行列下钻 x 标记种类
3.将取出的一条条记录进行分组group by，如果没有group by，则整体作为一组 4.将分组的结果进行having过滤 5.执行select 6.去重 7.将结果按条件排序：order by...取每个部门的最高工资 取每个部门的员工数 取男人数和女人数 小窍门：‘每’这个字后面的字段，就是我们分组的依据 #4、大前提： 可以按照任意字段分组，但是分组完毕后，比如group by post，...，则每一条记录自成一组，这种分组没有意义 多条记录之间的某个字段值相同，该字段通常用来作为分组的依据 四 、聚合函数 #强调：聚合函数聚合的是组的内容，若是没有分组，则默认一组 示例： SELECT COUNT...Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。 #2....Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数 mysql> select * from emp where salary >
那么，有没有办法既能显示想要的数据标签，又可以省市区下钻层级，最好还能依据企业需求自定义大区，如果着色格式能多种多样就更好了？...例如下面的例子： 可以按照公司规则，将全国市场划分为南北大区： 着色方式可以是各种颜色或者图案： 可以大区下钻到省（示例为虚拟的北区）： 省继续下钻到市： 当然，也可以返回上一层级。...为实现后期的地图下钻功能，此处需要新建层次，将大区-省-市设置为同一个层级，注意先后顺序。 以上完成后，点击新建报告，开始可视化操作。...大区因为并非标准的地理名称，而是按照实际需求自行划分，此处展示层级要选择自定义： 自定义设置中的分组可以按照需求添加或者修改，此处将全国省份分为南北区： 3.可视化设置 ---- 将地标设置为”...大区“字段，标签显示值，可以下钻的地图已完成。
步骤3：依据各分片前5名，聚合得出总前5名。 仅以产品C的排名作为举例，产品C（50个）的数据来自分片A（6个）和分片C（44个）之和。 所以，排名第三。...实际产品C在分片B中还存在4个，只不过这四个按照排名处于第10位，取前5的时候，显然取不到。 所以，导致聚合结果不准确。 官网有详细举例解读。...如每页10条数据，取第一页就是：取list中第0到第9个元素，以此类推。 步骤4：基于筛选出的值进行二次查询获取详情。 此处的筛选条件已经能唯一确定一篇document。...3、“聚合后不能分页，但能分区来取”，是什么鬼？ 貌似，没有起到分页的作用。此处没有深入研究。...“collect_mode” : “breadth_first”, [ES官网]如果数据量越大，那么默认的使用深度优先的聚合模式生成的总分组数就会非常多，但是预估二级的聚合字段分组后的数据量相比总的分组数会小很多所以这种情况下使用广度优先的模式能大大节省内存
他们的报告会把结论在最先点出来，但对研究的背景、目的、方法毫无阐述，导致报告的读者没有上下文，也就不能理解结论。这部分的写法我建议参考论文的“摘要”部分。...只有单向的逻辑线 在追踪型的报告中，一般数据以时间序列呈现，建议只遵循“宏观→中观→微观”这条单向的逻辑线展开。追踪型的报告往往需要有多维度的下钻，所以下钻的逻辑一定要单向，不然读者很容易混乱。...人脑理解信息的层次关系，并不会依据信息本身的层次关系，反而更依赖接受信息的先后顺序。如果我们将某些更微观的数据展示在宏观数据的前面，人们就非常容易将微观数据作为宏观决策的依据，这是非常危险的。...第一， 要让读者有思考的依据。即一份好报告，能打开读者的深入思考之门。一旦他要深入思考，那我们就要能提供他继续挖掘信息的可能。...但后来我坚定地认为：一个分析师若不能深入理解业务，不能从业务决策者的角度去研究问题，那他只能被称为“取数机”或者“计算器”，最终会极快的被新技术所取代。
DENSE_RANK()生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位。...,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_2_time FROM bigdata_t4; FIRST_VALUE 取分组内排序后...LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1 FROM bigdata_t4; 如果想要取分组内排序后最后一个值...不能累加，而且需要根据不同维度上钻和下钻的指标统计，比如，分小时、天、月的UV数。...， 根据grouping sets中的分组条件month，day，1是代表month，2是代表day 等价于 SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid
当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。...第二步：增加常量（转换-->增加常量；给变量取个名称，类型和值。） ? 第三步：计算器（转换-->计算器；给出你的计算逻辑和计算出的字段；） ?...第六步：分组（统计-->分组），双击控件后有两个需要关注，一个是分组（相当于group by）；一个是聚合（相当于count、sum等函数） 第七步：记录关联（连接-->记录关联（笛卡尔输出））；这是一个...join操作，但是没有on条件；但是控件中提供了sql中where条件的刷选 ?...第一步：通过WinSCP将kettle拷贝到Linux中，在拷贝路径中执行. kitchen.sh ，如果有参考消息输出则没有问题 ?
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