OLAP中roll-up和drill-down和slicing

阿新 • • 發佈：2021-10-28

該cube模型共有商品類別，時間，地點三個維度(圖片源於：資料立方體與OLAP)：

鑽取(Drill-down) 使統計維度降到更細的層級，如下圖時間維度從“季度”降到了“月份”層級，能降到多細要看底層資料有多細；

上卷(Roll-up) 則是反過程，“浙江”、“上海”、“江蘇”的資料被彙總到了“中國” 國家層級；

切片(Slice) 的過程則非常直觀，三層cube被切出了一層。意思是在某些維度為定值時，在其他維度上觀察資料。如圖，確定商品種類為"電子產品", 從"時間"、“地點”上做觀察統計；

切塊(Dice) 類似於切片，不同點在於固定維度由定值變為範圍值；

旋轉(Pivot) 個人理解不管怎麼轉cube是不變的，但實際展示的報表是個平面，將多維在同一平面展示必將涉及一個誰在前誰在後的問題（如下表所示就是不同角度來看cube的結果）。

OLAP中roll-up和drill-down和slicing

該cube模型共有商品類別，時間，地點三個維度(圖片源於：資料立方體與OLAP)：

[轉] Transformer中warm-up和LayerNorm的重要性探究

idea很棒，實驗結果也很棒 from： https://zhuanlan.zhihu.com/p/84614490 Transformer中的warm-up與LayerNorm

Java 中基於各種資料型別分析 == 和 equals 的區別

前言分析一、int 和 Integer1、Integer 物件使用 new 關鍵字生成2、表面上不是 new 關鍵字生成的 Integer 物件3、兩個 int 變數比較4、new 生成的 Integer 物件和 int 變數比較5、非 new 生成的 Integer 物件和 int

awk 中的欄位、記錄和變數

這個系列的第二篇，我們會學習欄位，記錄和一些非常有用的 Awk 變數。 Awk 有好幾個變種：最早的 awk，是 1977 年 AT&T 貝爾實驗室所創。它還有一些重構版本，例如 mawk、nawk。在大多數 Linux 發行版中能見

mysql中null（IFNULL，COALESCE和NULLIF）相關知識點總結

本文例項講述了mysql中null（IFNULL，COALESCE和NULLIF）相關知識點。分享給大家供大家參考，具體如下：

mysql儲存過程之引發儲存過程中的錯誤條件（SIGNAL和RESIGNAL語句）例項分析

本文例項講述了mysql引發儲存過程中的錯誤條件（SIGNAL和RESIGNAL語句）。分享給大家供大家參考，具體如下：

MySQL中聚合函式count的使用和效能優化技巧

本文的環境是Windows 10，MySQL版本是5.7.12-log 一、基本使用 count的基本作用是有兩個：

pandas 中對特徵進行硬編碼和onehot編碼的實現

首先介紹兩種編碼方式硬編碼和onehot編碼，在模型訓練所需要資料中，特徵要麼為連續，要麼為離散特徵，對於那些值為非數字的離散特徵，我們要麼對他們進行硬編碼，要麼進行onehot編碼，轉化為模型可以用於訓練的特徵

在Python中預先初始化列表內容和長度的實現

如果想設定相同的初值和想要的長度 >>> a=[None]*4 >>> print(a) [None,None,None]

如何分離django中的媒體、靜態檔案和網頁

django專案中，佔很大體積的是靜態檔案，媒體檔案還有html程式碼，那我們該如何把它們分離出來以方便我們和伺服器去管理和使用它們。

Python中註釋（多行註釋和單行註釋）的用法例項

前言學會向程式中新增必要的註釋，也是很重要的。註釋不僅可以用來解釋程式某些部分的作用和功能（用自然語言描述程式碼的功能），在必要時，還可以將程式碼臨時移除，是除錯程式的好幫手。

淺談tensorflow中張量的提取值和賦值

tf.gather和gather_nd從params中收集數值，tf.scatter_nd 和 tf.scatter_nd_update用updates更新某一張量。嚴格上說，tf.gather_nd和tf.scatter_nd_update互為逆操作。

Java中i++與++i的區別和使用

書上對 i ++ 和 ++ i 的解釋如下： int i = 3，a = 0 ； i ++ : 先賦值再運算；例如：a = i ++; 先賦值 a = i ，再運算 i = i + 1 ；所以輸出結果為 a ==3;

python中resample函式實現重取樣和降取樣程式碼

函式原型 resample(self,rule,how=None,axis=0,fill_method=None,closed=None,label=None,convention=‘start\',kind=None,loffset=None,limit=None,base=0,on=None,level=None)

Pytorch中的自動求梯度機制和Variable類例項

自動求導機制是每一個深度學習框架中重要的性質，免去了手動計算導數，下面用程式碼介紹並舉例說明Pytorch的自動求導機制。

js找出5個數中最大的一個數和倒數第二大的數實現方法示例小結

本文例項講述了js找出5個數中最大的一個數和倒數第二大的數實現方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

Java實現連結串列中元素的獲取、查詢和修改方法詳解

本文例項講述了Java實現連結串列中元素的獲取、查詢和修改方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

關於Python 中的時間處理包datetime和arrow的方法詳解

在獲取貝殼分的時候用到了時間處理函式，想要獲取上個月時間包括年、月、日等

在Python中使用K-Means聚類和PCA主成分分析進行影象壓縮

在Python中使用K-Means聚類和PCA主成分分析進行影象壓縮各位讀者好，在這片文章中我們嘗試使用sklearn庫比較k-means聚類演算法和主成分分析（PCA）在影象壓縮上的實現和結果。壓縮影象的效果通過佔用的減少比例以及

利用OpenCV中對影象資料進行64F和8U轉換的方式

在OpenCV中很多對資料的運算都需要轉換為64F型別，比如伽瑪變換，這個很明顯要求冪的底數是double型別~

OLAP中roll-up和drill-down和slicing

相關推薦