多维数据集度量和mdx度量之间的差异 - 腾讯云开发者社区

图片假设我们有一个大规模的电子商务数据集，包含了每天数以亿计的用户交易记录。我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集，并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。...，将数据加载到表中。...为了处理大规模数据集，我们可以使用多个节点并行加载数据。...INSERT INTO transactions (transaction_id, user_id, transaction_date, amount)FORMAT CSV-- 这是数据文件的路径，请根据实际情况替换...接下来，我们需要计算每个用户在每个月的销售额和购买次数。我们可以使用ClickHouse的GROUP BY和聚合函数来完成这个任务。

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再推送一个MDX好工具MDX Studio，并简单分享下Excel下使用MDX的场景

最大的应用场景，除了从其他Olap里查询数据以外，其实在咱们微软系自家，MDX也是可以使用的，包括使用PowerBI表格式建模亦然。...并且Excel已经在界面上做了很大的优化，可以轻松地加工出自己需要的个性化的计算度量值、计算成员和成员集。...同样地除了项目维，还可以做指标维，自定义一个度量值组，一次性拖出来，这个可是先有MDX建模的度量值组，才有后来DAX建模的计算组的效法。在Excel上的体验很无敌。...计算度量值，也是可以界面辅助拖拉操作。类似传统透视表的计算成员效果，可以在olap多维模型里，自己增加一些维度成员并计算结果。...上述的界面操作，如果在熟悉MDX后，可以写出更方便智能好用的计算成员、计算度量值和行列集合来使用。上述的经过MDX查询改造的透视表仍然是标准透视表，可以有透视表一切的功能保留。

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DAX 2 - 第一章什么是 DAX

DAX作为编程语言和查询语言 SQL 作为查询语言和作为编程语言，其表现存在一个清晰的分界线——在数据库中创建存储过程，视图和其他代码段的指令集，SQL语句的体现方式不同，程序员用代码来完善数据模型。...表模式 MDX 在模型定义的多维空间里运行。多维空间的形状取决于数据模型定义的层次结构和数据结构，反过来，层次结构和数据结构又定义了多维空间的坐标集。不同维度中，成员集的交集定义多维空间的点。...DAX 可以作为编程语言来定义计算列，计算表和度量值。DAX 新提出的计算列和计算表的概念，MDX 里面没有。DAX 的度量值和 MDX 的计算集合类似。...还有一个 DAX 和 MDX 的差异，很重要：MDX 过多的使用 SCOPE 语句来实现业务逻辑（同样，需要使用层次结构）。...你习惯提前计算值，将得出的值进行聚合返回结果，因为 MDX 的叶级计算很慢。而 DAX 的叶级计算速度非常快，不过 DAX 的聚合有其他的用途，且仅对大型数据集有效。

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一起来学习MDX语言，类似SQL一样的通用，查询OLAP数据库利器

过往项目经历启发学习MDX的必要性最近在项目中再次接触到SAP的BW系统取数问题，需要将BW的数据取出来在PowerBI上重新建模进行数据分析和报表制作。...是PowerBI上可以轻松还原BW的多维模型，但因BW是传统的多维模型，且它是标准化的模型，将整个财务数据都建立在一个模型中，如财务里面的资产负债、收入、利润、成本、现金流量等，不再像我们日常面对的每个事实主题是独立的...因为SAP的BW是传统多维模型，支持MDX查询访问，MDX查询里可以读取它的成员公式（还没测试到，理论上应该可行）。...但遗憾地是MDX语言的资料非常稀缺和小众。DAX查询可以在Excel用户群体中流行，而MDX估计只能在专业BI人员群体中使用到。...最后，非常关键的一点，笔者已经下载了此书的示例数据库，并且在Sqlserver上安装了一个新实例，是传统多维模型的，可以将其还原出来，可以一边学飞一边检验。

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

它从RDBMS和其它数据源读取数据并把数据聚集在内存缓存中，然后经过Java API用多维的方式对结果进行展示，同时可以不写SQL就能分析存储于SQL 数据库的庞大数据集，可以封装JDBC数据源并把数据以多维的方式展现出来...如图1中一个cell中包含了两个度量值：装箱数和截至时间，可以对其进行多维分析。  事实表：存放度量值的表，同时存放了维表的外键。所有的分析用的数据最终都是来自与事实表。...MDX MDX（Multidimensional Expressions）是多维数据库（OLAP 数据库）的查询语言....3 切片维度切片（Slice）维度就是出现在 MDX 语句 WHERE 子句中的维度，跟 SQL 一样，表示对数据集的限制。例如 MDX 语句： SELECT {[Product]....4、元组和集合元组和集合是 MDX 中的两种数据类型，也是 MDX 语句的构件。

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。...但是IQR受异常值的影响较小：这2个值来自数据集的中间一半，所以不太可能是极端数字。...小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散零方差——所有数据值都相同标准差（Standard Deviation）标准偏差是数据集中的平均变异量...对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。对于正态分布，可以使用所有度量。...但标准差和方差是首选，因为它们考虑了整个数据集，但这也意味着它们很容易受到异常值的影响。对于偏态分布或具有异常值的数据集，四分位距是最好的度量。它受极值影响最小，因为它侧重于数据集中间的部分。

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数据科学，数据分析和机器学习之间的差异

机器学习，数据科学和数据分析是未来的发展方向。机器学习，数据科学和数据分析不能完全分开，因为它们起源于相同的概念，但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的，你也很容易在它们之间找到重叠。...数据科学家从多个来源收集数据，通过有力的算法传递数据，从数据中提取关键信息并制作数据集。该数据集可以进一步用于分析算法以从中获得更多意义。　...它通常使用数据洞察力通过连接趋势和模式之间的点来产生影响，而数据科学更多地只是洞察力。　　数据分析进一步分为数据挖掘等分支，包括对数据集进行排序和识别关系。数据分析的另一个分支是预测分析。...预测分析有助于在市场研究阶段，并使从调查中收集的数据在预测中更加可用和准确。　　总而言之，显然不能在数据分析和数据科学之间划清界限，但数据分析师通常会拥有与经验丰富的数据科学家相同的知识和技能。...它们之间的区别在于应用领域。 ? 机器学习机器可以借助算法和数据集来学习。机器学习基本上包括一组算法，这些算法可以使软件和程序从过去的经验中学习，从而使其更准确地预测结果。

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。...但是IQR受异常值的影响较小：这2个值来自数据集的中间一半，所以不太可能是极端数字。...小方差 - 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近高方差 - 数据点与均值和彼此之间非常分散零方差——所有数据值都相同标准差（Standard Deviation）标准偏差是数据集中的平均变异量。...对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。对于正态分布，可以使用所有度量。...但标准差和方差是首选，因为它们考虑了整个数据集，但这也意味着它们很容易受到异常值的影响。对于偏态分布或具有异常值的数据集，四分位距是最好的度量。它受极值影响最小，因为它侧重于数据集中间的部分。

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将Power Pivot模型数据取值到单元格中

一个表示多维数据集的连接名称的文本字符串。 Member_expression 可选。多维表达式 (MDX) 的文本字符串，用来计算出多维数据集内的成员或元组。...另外，member_expression 可以是由 CUBESET 函数定义的集合。使用 member_expression 作为切片器来定义要返回其汇总值的多维数据集部分。...如果 member_expression 中未指定度量值，则使用该多维数据集的默认度量值。微软官网那么如何使用呢？我们以一个有三个数据源的销售模型为例。...第二个参数再次输入双引号，会提示选择表格或者度量值，此处我们需要提取销售员表中的姓名，因此选择销售员表。选择销售员表后，输入一个"."，弹出该表中的所有列，选择销售员列。再次输入一个"."...，弹出ALL，即默认数据是所有销售员，此处我们将ALL手工更改为胡大花。最后一个参数选择度量值中的销售额。这样，胡大花的业绩体现在了单元格中。

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【Power BI X SSAS]——再看Power BI数据连接的三种方式

Live Connection 仅支持这些数据集； · SQL Server 分析服务 (SSAS) 表格 · SQL Server 分析服务 (SSAS) 多维 · Power BI 服务因为这些数据源本身就是建模引擎...SSAS 表格会给你 DAX，多维会给你 MDX。使用这两种语言中的任何一种，您都可以满足所有计算和建模需求。此方法比 DirectQuery 具有更好的建模功能。...因此，为了您的模型的一致性，您可能希望将度量创建保留为 SSAS 数据源模型的一部分。 04 实时连接和 DirectQuery 有什么区别？...让我们更多地关注 Live Connection 和 DirectQuery 之间的区别；例如，DirectQuery 是与上面列出的数据源的直接连接；SQL Server、甲骨文、IBM……LiveQuery...所以如果你的数据集不是一个庞大的数据集，那么你可以很容易地使用这种方法，并在非常快的开发时间框架内生成报告。

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【Power BI X SSAS】——基础介绍

实时连接方式，把原先在Power BI desktop文档里进行的数据清洗、模型构建和度量值的构建，都转移到外部，Power BI desktop无法进一步对数据和模型进行加工，仅仅充当可视化工具的作用...而数据清洗、建模的工作，则交给了源头的数据集。...主要在于：前者使用DAX/MDX语言，并提供了一系列内置的商务智能函数以助于进行分析和报告（如数据挖掘、时间智能等）。这里我们看到，AS数据库跟Power BI一样，都可以使用DAX作为分析语言。...那对于广大一上手就是Power BI、没学过SQL语言的用户来说，AS数据库无疑是更加容易使用的。 AS数据库主要有两种形式：多维度模型（Cube）和表格模型（Data Model）。...这两种模型是在安装SSAS实例时就选定的，安装完成后，不能随意切换。多维度模型不能部署到Azure Analysis Services和Power BI数据集上。

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对比Pig、Hive和SQL，浅看大数据工具之间的差异

而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。在现在的大数据时代，开发人员有不少的查询工具可供选择。...工欲善其事，必先利其器，选对平台和语言对于数据的提取、处理和分析都起着至关重要的作用。现在日趋流行的一种观点是随着大数据产业的发展，对于大数据分析的使用必须得到简化。...Pig和Hive、Pig和SQL以及Hive和SQL之间孰优孰劣的争论永远不会有结果，因为很难有一种语言可以适用于所有的情况。通过本文，笔者希望能够为大家提供一些选择工具和语言的技巧。...避免SQL对数据存储的要求 2. 能够轻松应对大型数据集 Pig最初是由雅虎在2006年开发的，它很好地解决了上面提到的问题，同时也提供了较好的扩展性和性能优化。...什么时候用Apache Pig 当你需要处理非格式化的分布式数据集时，如果想充分利用自己的SQL基础，可以选择Pig。

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大数据下的数据分析平台架构

本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。数据分析的算法复杂度根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。...图3 MDX→MapReduce简略示意图因此，我们的大数据分析架构在这个巨大Cube的支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接翻译成...可以简单理解为用户快速自定义的“MDX”（多维表达式，或者多维立方体查询）语言→MapReduce的转换工具。同时OLAP分析和报表结果的展示，依然兼容传统的BI和报表产品。如图3所示。...维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。...核心模块是将多维分析语言转化为MapReduce的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapReduce程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。

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生信分析需要多维度的验证：多数据集和湿实验

三.结果解读 1.自噬相关基因（DE-ATG）的鉴定和富集分析图1A：使用edgeR分析TCGA-GBM数据集，设定 P 1 为临界值，得到...13625个差异表达基因DEGs 图1B：将得到DEGs与自噬相关基因集ATGs取交集，得到72个DE-ATGs。...DE-ATG的筛选和GO、KEGG分析 2.筛选预后相关的ATG 单变量cox分析与多变量cox分析72个DE-ATGs与TCGA-GBM数据集的预后相关基因，最终得到3个预后相关DE-ATGs：NRG1...图2A-C：使用GEPIA数据集的GBM样品数据以及正常样品，验证上述3个预后相关DE-ATGs的表达差异，发现在GBM标本中ITGA3显著上调，而NRG1和MAP1LC3A显著下调。...构建与验证列线图小结最后小结一下，作者使用TCGA-GBM数据集筛选出差异表达的自噬相关基因（DE-ATG）。

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Tableau 和 Power BI 数据模型之间的四个核心差异

以下是在 Tableau中定义的简单模型： ? 以下是在 Power BI 中定义的相同的简单模型： ? 在 2020.2版本发布之前，Tableau 允许表和表之间进行联结。...接下来说一下 Tableau 和 Power BI 之间的逻辑数据建模之间的四个核心区别：一、多个事实表 Tableau支持多个事实表是其发展逻辑模型的初步尝试，然而逻辑模型却不支持多个事实表指向多个维度...不过如果是感受过了Tableau的美好，再回到Power BI中，很有可能会掉到坑里去。三、激活关系和非激活关系 Tableau 和 Power BI 都只允许表之间有单个激活关系。...不过，Power BI 允许两个表之间有多个非激活的关系。使用 DAX 度量值可以激活这些非活动关系，并在需要时将已存在的活动关系关闭掉。比较常见的场景是：事实表中有多个日期，如订单日期和发货日期。...通过度量值的激活与否来控制到底使用哪一个关系。但是更多的情况是，我们可以通过建立两个维度的日期表来分别控制这两个日期，这才是最佳实践。但是，Tableau 不允许表之间的多个关系，非激活的也不行。

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2021-01-12：多维快查多维查询系统，你了解的解决方案都有哪些？

多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。...SQL ServerAnalysis Services 中的 MDX 查询和表达式可用于执行以下操作： 1.从 SQL ServerAnalysis Services 多维数据集向客户端应用程序返回数据...2.设置查询结果的格式。 3.执行多维数据集设计任务，包括定义计算成员、命名集、范围分配和关键绩效指标 (KPI)。 4.执行管理任务，包括维度和单元安全性。...为了创建用于设计或保护多维数据集的 MDX 表达式，或创建 MDX 查询以返回多维数据并设置其格式，您需要了解有关 MDX 和维度建模的基本概念、MDX 语法元素、MDX 运算符、MDX 语句以及 MDX...本文的研究工作采用了一种概率型数据结构来表示多维集合的元素，这种刻画能够有效地节省空间，并保存同一个元素不同属性之间的关联信息，从而实现快速准确的查询。

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KNN中不同距离度量对比和介绍

math.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) euclidean_distance函数计算多维空间中两点(x1和x2)之间的欧氏距离，函数的工作原理如下: 从x1元素中减去x2，得到对应坐标之间的差值...在数据特征具有不同尺度的情况下，或者当问题域的网格状结构使其成为更合适的相似性度量时，使用曼哈顿距离可能会有所帮助。曼哈顿距离可以根据样本的特征来衡量样本之间的相似性或差异性。...与欧几里得距离相比，曼哈顿距离对异常值的敏感性较低，因为它没有对差异进行平方。这可以使它更适合于某些数据集或异常值的存在可能对模型的性能产生重大影响的问题。...当你想要控制单个特征的差异对整体距离的影响时，使用闵可夫斯基距离会很有帮助。通过改变p值，可以调整距离度量对特征值或大或小差异的灵敏度，使其更适合特定的问题域或数据集。...我使用的数据集是乳腺癌数据集，可以在kaggle上直接下载这个数据集是机器学习和数据挖掘中广泛使用的基准数据集，用于二元分类任务。

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互联网十万个为什么之什么是OLAP

处理大数据量：对大型和复杂的数据集进行多维分析，并能处理用户在短时间内发送的大量请求。 OLAP有哪些实际应用？...客户关系管理（CRM）：了解客户偏好、购买模式和满意度，以提升客户体验和忠诚度。绩效管理：跟踪关键绩效指标（KPIs），度量和评价组织的操作效率。...混合OLAP (HOLAP)：HOLAP结合了MOLAP和ROLAP的特点，允许大型数据量的存储在关系数据库中，同时将常用的数据集进行预计算和存储在多维数据库中。...用户通过OLAP工具可以执行多维数据分析，包括数据切片和切块、钻取深入细节、进行数据上卷以总览细节、以及在不同维度之间进行数据旋转。...Apache Kylin：是一款开源的分布式分析引擎，提供了对多维数据分析的支持，并且特别适用于大数据环境。 Mondrian：是一个开源的OLAP服务器，使用MDX（多维表达式语言）进行数据查询。

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fibroblasts和smooth muscle cells在你的单细胞数据集差异明显吗

我们做肿瘤研究的单细胞数据，一般来说会选择初步很粗狂的定义大的细胞亚群，比如我常用的第一次分群是通用规则是： immune (CD45+,PTPRC), epithelial/cancer (EpCAM...+,EPCAM), stromal (CD10+,MME,fibo or CD31+,PECAM1,endo) 然后绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，...但是也有不少文章是抓住stromal 里面的fibo 和endo进行细分，并且编造生物学故事的。...但是，在真实单细胞数据分析里面，你会惊讶的发现，stromal 里面并不是只有fibo 和endo哦，还可以有smooth muscle cells和percite这两个细胞亚群。...the Mouse Heart》，它的数据在 E-MTAB-6173 ，可以下载后进行深度分析！

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使用ClickHouse来处理具有复杂维度和度量的大规模数据集的示例

再推送一个MDX好工具MDX Studio，并简单分享下Excel下使用MDX的场景

DAX 2 - 第一章什么是 DAX

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

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数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

将Power Pivot模型数据取值到单元格中

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