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您的位置: 首页 技术讲堂 第一课 数据分析过程中的多维技术

第一讲 如何在N维空间中思考数据分析

理解超立方体,或者说一个大于三维的立方体,是理解多维数据分析的基础,多维数据分析的超立方体与电子表格中的工作表和数据库中的表相对应。多维数据分析所有的浏览、报表、分析都是在超立方体上进行的。 

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第二讲 多维思考

 
   如果你现在正在为跟踪不同产品在不同商店中每月的销售情况而头疼,说明你遇到了多维数据分析的问题。在这个例子中,我们应该用什么可视化象征物来表示涉及到的数据呢?又如何在一个数据分析系统中组织这些数据呢?如果依然用立方体来作为四维或者更高维可视化的象征物的话,整个可视化过程就会显得杂乱无章。
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第三讲 多维类型结构

今天我们将介绍一种新的表示数据、数据生成事件的象征物,最终OLAP的元数据将不再基于带有角度关系的维度,从而能够表示任意数量的事件维度。我们把这种象征物称为多维类型结构(MTS)。 

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第四讲 多维显示

我们已经指出了为什么物理立方体不能很好地起到可视化象征物的作用,同时介绍了表示多维数据集的逻辑结构的可视化原则,但是最终我们还是要在某个系统中看到这些数据。这样就产生了可视化多维数据的第三个需要解决的问题:如何将多个逻辑维度映射到二维空间中。一个很具体的案例就是如何将一个具有四个逻辑维度的问题,映射到行、列和页面这三个显示维上呢?方法其实就是将多个逻辑维度组织到同一个显示维度上。 

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第五讲 维度合并影响

维度合并之后发生的两个主要变化是:轴的长度和临近的点;而一个没有发生变化的主要内容是:陈述的事实。
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第六讲 分析视图

虽然使用网格显示没有绝对的对和错,但是我们还是要遵守一些经验规则以取得更好的分析效果。首先,将对维度嵌套在行或者列中相对于放在页维度中会占据更多的空间。因为整个屏幕空间是有限的,用于显示维度的空间越多,那么用于显示数据的空间就会越少。
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