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数据多维分析,海量数据 多维分析 决策

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多维 数据什么是建模的中心多维 数据建模以星型模型的核心为中心，由分析变量和维度代理键组成 。全球油价多维 分析传统数据仓库呈现，一般通过建立数据仓库，设置维度 ， 预先计算，然后呈现给客户多维 ， 对于表中记录的选择，可以在其他相关表中找到关联的数据记录 ， 并且可以统计出所选的数据和关联的数据得到分布、趋势等，在这些数据结果中，并且在设置了多维分析的维度后，我们可以根据维度之间的层次关系来比较数据 。

1、OLTP和OLAP有何区别_什么是OLAP1 。适用人员不同:OLTP主要是基层人员用于一线业务运营 。OLAP探索和挖掘数据的价值 ， 作为高层管理决策的参考 。2.内容定位不同:OLTP面向应用 ， OLAP面向主题；4.数据特征不同:OLTP的数据特征是当前的、最新的、详细的、二维的、离散的；OLTP是历史的、聚合的、集成的和统一的；5.不同的访问能力:OLTP可以读/写几十条记录，而OLAP可以读几百万条记录；6.工作事件的复杂程度不同:OLTP执行简单的事务，而OLAP执行复杂的任务；7.可承载的用户数量不同:OLTP可承载数千用户，而OLAP可承载数百万；8.DB大小不同:OLTP的DB大小是100GB ， 而OLAP的可以达到100TB；9.执行时间要求不同:OLTP是实时的 ， 而OLAP对时间要求不严格 。

2、有哪些 数据 分析软件,哪个比较好?面对大量繁杂的数据，CRM系统内嵌BI功能，可以处理海量的数据，选择有用的数据 。CRM系统-2分析功能可以从多个维度和方面对企业-2分析进行管理人员从数据下载 。1.统计报表显示，CRM系统可以按团队或按人员查看销售额数据，包括员工线索数据/员工客户分析、员工商机分析 。

3、 多维 数据建模以什么为中心多维数据建模以星型模型为核心，由分析变量和维度代理键、分析变量存储事实数据组成 。维度表是星型模型的外围，存储分析dimension数据，由维度的代理键、维度的层次属性和维度的描述信息组成 。星型模式是多维/的关系 ， 由事实表和维度表组成 。每个维度表都将有一个维度作为主键，所有这些维度的主键都将组合成事实表的主键 。

4、报表 多维 数据库性能区别report多维数据库性能特性不同 。1.举报缺乏互动分析 。工具角度报表工具一般连接交易类型数据库，无法实现多维-1/的操作 。2.使用BI报表工具可以快速实现可视化，将结果呈现给管理者，为管理者的决策提供支持 。报道往往呈现数据的表面信息，缺乏和深挖 。3.表操作更简单 ， 可以实现多维 分析和数据的实时操作 。

5、全球石油价格 多维 分析traditional数据 warehouse呈现，一般通过建立数据warehouse，设置维度，预先计算，然后将多维-1/的结果呈现给客户端 。在本系统中，我们采用了数据仓库构建的不同思路 ， 即尝试利用-0 数据表之间的相关性来实现实时 。在多维 数据的结构中，事实表和维度表通过直接或间接的关系连接在一起 。对于表中记录的选择，可以在其他相关表中找到关联的数据记录，并且可以统计出所选的数据和关联的数据得到分布、趋势等 。在这些数据结果中，并且在设置了多维分析的维度后，我们可以根据维度之间的层次关系来比较数据 。

6、 多维 数据的聚类 分析与一位 数据的组距分组有什么区别和联系【数据多维分析,海量数据 多维分析 决策】简单来说，分类就是按照一定的标准给物体贴上标签，然后根据标签进行分类 。简单来说 ， 聚类是指在事先没有“标签”的情况下，通过一些聚类分析找出事物之间聚集的原因的过程 。不同的是，分类是事先定义好的，类别数量不变 。分类器需要通过人工标注的分类训练语料进行训练，属于监督学习的范畴 。

聚类不需要人工标注和预训练分类器，分类时自动生成类别 。分类适用于类别或分类体系已经确定的情况，比如按照全国地图分类对图书进行分类；聚类适用于没有分类体系、类别数量不确定的情况，一般作为一些应用的前端，比如多文档摘要、搜索引擎结果的搜索后聚类(元搜索)等 。分类的目的是学习一个分类函数或分类模型(也常称为分类器)，它可以将数据库中的数据 item映射到给定类别中的某个类 。
7、 多维 数据统计 分析一定要使用 多维 数据库吗看看你的mysql目前默认的存储引擎:MySQL > show variables like“% storage _ engine %”；你需要看到一个表使用的是什么引擎(在显示结果中，表使用的存储引擎在参数engine后面标明):mysql>showcreatetable表名； 。

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