|
|||
|
摘要：
1. 优化Set操作的关键在于：把大的SET操作变成小的SET操作。2. 由于CrossJoin代价（CPU、内存）巨大，所以最好用其他操作代替CrossJoin操作。SUM中的CrossJoin作者认为：要避免SUM一个包含多个CrossJoin的Set，你可以用其他的操作（比如嵌套SUM）进行替换。据此，我测试了一下两组语句： WITH MEMBER MEASURES.ABC AS Sum (... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:42 赣江源 阅读(553) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
Where和Subselect/Subcube在MDX都是经常使用的语句，有的时候它们能起到相同的效果，而有的时候却又不能，这究竟是什么原因呢？本文将尝试就这些情况作一些分析（不对之处，欢迎大家及时指出）。以下MDX语句可以在SSAS（打了SP2补丁的版本）的示例库：Adventure Works中运行。 相同和不同Where和Subselect/Subcube都能够限定计算的范围。请看下面的两个... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:41 赣江源 阅读(390) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
在编写MDX中，各种各样的边界情况存在，比如：Member不存在，被0除，或则某个部分在cube和维度中并不存在等等，本文对这些情况下如何来处理做了一个小结。以下MDX语句可以在SSAS的示例库：Adventure Works中运行。 Member不存在的情况 在使用Member的一些函数(比如:Lag，Lead，ParalledPeriod等)的时候，我们经常需要得到当前的Member相对... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:39 赣江源 阅读(412) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
本文介绍了一些经常编写的MDX语句的写法。以下MDX语句可以在SSAS的示例库：Adventure Works中运行。例子模型以下的MDX中用到的Hierarchy如下： 百分比1）某个子项占总体的百分比。比如：每种Product的销售额占所有Product销售额的百分比。 WITH... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:36 赣江源 阅读(852) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
MDX主要涉及到了如下概念： 成员、成员名和成员键、计算成员、成员函数、元组、元组函数、元组和维数、集合、聚合函数、集合和维数、命名集 成员： 成员是代表维度中一次或多次数据出现的项。请把维度中的成员看作基础数据库中的一个或多个记录，其该列内的值归入该分类。成员是描述多维数据集中的单元数据时的最低参照层次。 例如，下面的关系图加入阴影以表示"时间.[下半年].[第三季度]"成员 ... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:33 赣江源 阅读(624) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
作为一种定量数据分析管理的概念，商业智能(BI，BusinessIntelligence)一直享有稳定的声望。来自企业各个层次的经理人经常希望获得可以用于战略和战术决策的量化数据。然而，由于信息技术应用不够得力，他们获得的报告常常像是雨后送伞，得出的结论缺乏相关数据的支持，对数据的分析结论也是似是而非。如今，经理人纷纷求助于BI软件来解决这类问题。从IT的视角来看，BI软件的主旨在于及时向... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:31 赣江源 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
作为一种定量数据分析管理的概念，商业智能(BI，BusinessIntelligence)一直享有稳定的声望。来自企业各个层次的经理人经常希望获得可以用于战略和战术决策的量化数据。然而，由于信息技术应用不够得力，他们获得的报告常常像是雨后送伞，得出的结论缺乏相关数据的支持，对数据的分析结论也是似是而非。如今，经理人纷纷求助于BI软件来解决这类问题。从IT的视角来看，BI软件的主旨在于及时向... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:31 赣江源 阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
SSAS中Cube的结构 在SSAS（SQL Server Analysis Services）中构建Cube和编写MDX的时候，我们很容易被一些名词弄糊涂，比如：Dimension（维度），Measures Dimension（度量维度），Measure（度量），Hierarchy（层次结构），Attribute hierarchy（属性层次结构），Level（级别），Cell（单元），Memb... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:30 赣江源 阅读(812) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各... 阅读全文
posted @ 2007-05-07 14:27 赣江源 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑 |
|||
