1.到数据集里面点击编辑要做地图分析的数据集 2.找到要分析的地理维度字段,选择转换为对应的类型,这里为市级,所以选择转换为市,其它类似,然后点击右上角保存即可. 3.返回数据集,点击新建仪表板 4.把相应维度拖到相应区域,然后单击"更新"即可.(这里也可以设置自动更新,就无需每次改变分析维度或者数据都需要点记更新,在右上角点击"高级",把"自动刷新"勾上并设置时间即可)

这篇文章是基于上一篇 SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 继续讲解多维数据集维度用法中的事实维度. 事实维度,顾名思义就是把事实表 Fact*** 中的某一个或多个属性抽取出来形成一个维度,而不像以前直接通过维度表 Dim*** 来创建一个维度. 先来了解一下为什么不通过维度表来创建维度,而非要从一个事实表中抽取某个属性形成一个单独的维度,这是我们的疑问. 下面是从 FactResellerSales 表中抽取的一些记录,主要包括订单编

在从 OLTP 业务数据库向 DW 数据仓库抽取数据的过程中,特别是第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题:业务数据库中的一些数据发生了更改,到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中?在数据仓库中,哪些数据应该随之变化,哪些可以不用变化?考虑到这些变化,在数据仓库中的维度表又应该如何设计以满足这些需要. 很显然在业务数据库中数据的变化是非常自然和正常的,比如顾客的联系方式,手机号码等信息可能随着顾客的所在地的更改发生变化,比如商品的价格在不同时期有上涨和下降的变化.那么在业务数据库中,

随着移动互联网的流行,APP应用也是异常火爆,App应用市场就如破冰的泉水在我们的生活中到处渗透,对于App开发的的状况来分析,企业在寻找技术人员开发一款专业的App软件的时候,必须先了解用户的需求与习惯,看用户是如何搜索App软件的,这样才能更好的开发一款App软件.下面是App开发公司亿合科技的产品总监对APP应用市场进行的分析,有哪些APP应用类型: 第一.电商购物生活类App应用 说到这类App,就会想到淘宝.京东.易购等等,相信喜欢购物的朋友都很清楚这几个全国性的电商购物平台,这类的A

本文原文来自:http://skywalkersoftwaredevelopment.net/blog/a-closer-look-at-content-types-drivers-shapes-and-placement 在本文中,我们将看看那些引让我夜不能寐的概念,因为我的生活不能找出与:shapes, content types, parts, fields, drivers and placement 等类型对应的东西.如果你有些使用Orchard的经验,但仍然觉得有点笨拙的控制shap

上一节,我们分析了常见的节点流(FileInputStream/FileOutputStream  FileReader/FileWrite)和常见的处理流(BufferedInputStream/BufferedOutputStream  BufferedReader/BufferedWrite),经常而言我们都是针对文件的操作,然后带上缓冲的节点流进行处理,但有时候为了提升效率,我们发现频繁的读写文件并不是太好,那么于是出现了字节数组流,即存放在内存中,因此有称之为内存流:其中字节数组流也一

//字符串数组(源数组) "}; //整型数组(目标数组) int[] iNums; //转换方法 iNums = Array.ConvertAll<string, int>(sNums , s => int.Parse(s)); //转换方法-简写 iNums = Array.ConvertAll<string, int>(sNums , int.Parse); //转换方法-继续简写 iNums = Array.ConvertAll(sNums , int.Pa

我知道这个话题网上说法非常多,甚至还有分出什么"Array,Function"之类的阿猫阿狗的类型.今天来整理这个话题的时候,先贴一张MDN官方的说法: 这个分法是对的,也是目前来讲最正确的.一共就七种.即(Number,Boolean,String,Null,Undefiend,Symbol,Object),在es10中还有一个BigInt,因为比较超前,暂时不在讨论之列. JavaScript的数据类型,可以分为两种:一种是值类型(或者叫原始类型.基本类型),还有一种是引用类型(或

日子过得好苦逼,我过的很好,只是缺少￥.时间在变,而问题始终未变,你解不解决它都在那里一动不动.不知不觉已经发现手机的中央,电脑的右下角已经出现了201411的字样,突然从桌子上爬起来,差点忘记了自己还是一个上进的人,吹了几分钟牛逼了,接下来我们还是开始说一说这次的问题吧,往下看你会很快看到解决问题的方法的哦........ 在本系列文章的第3篇文章中我们已经在6.3的扩展中写下了这么一段话,接下来我们先熟悉一下 --6.3扩展----------------------------------

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密

​ 论文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码:https://github.com/naver-ai/pit 获取:在CV技术指南后台回复"0006" 点个关注,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少.从 CNN 的成功设计原则出发,我们研究了空间维度转换的作用及其对基于tran

http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/51286150 Hierarchies: 理论上对于N维度,我们可以进行2的N次方的维度组合.然而对于一些维度的组合来说,有时是没有必要的.例如,如果我们有三个维度:continent, country, city,在hierarchies中,最大的维度排在最前面.当使用下钻分析时,我们仅仅需要下面的三个维度的组合:group by continentgroup by continent,

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

前面我们使用过数据源向导.数据源视图向导.Cube向导来创建相应的对象. 本篇我们将学习使用维度向导来创建维度. 通过前面几个向导的学习,我们归纳一下共同点,主要分成两步 1. 使用某种对象类型的向导创建对象,完成主要结构搭建 2. 使用相应的设计器完成最终对象的修改和细化 有点像送快递,先通过大的物流(创建对象向导)把货物送到相应的城市,再通过快递员(设计器进行细化)送到具体顾客手中. 同样的,我们使用维度向导以一种通用的方式来创建维度,然后根据自己的业务需求,使用维度设计器将创建的维度放置到

原文:SSAS系列——[02]多维数据(维度对象) 1.维度是什么? 数学中叫参数,物理学中是独立的时空坐标的数目.0维是一点,1维是线,2维是一个长和宽(或曲线)面积,3维是2维加上高度形成体积面.在物理学上时间是第四维,与三个空间维不同的是,它只有一个,且只能往一方向前进. 图一 MSDN中关于维度的概念 2.服务器对象的内容? 包括数据源.数据视图.数据库对象.安全角色和程序集.前4个都不难理解.关于程序集的概念,还需加强一下,程序集可为两种不同的类型:COM 和 CLR.CLR 程序集是

开篇介绍 关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看 数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计 本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,并且分析了 Changing Attribute 和 Historical Attribute 输出的逻辑过程. 示例一:SSIS 中使用 Slowly Changing Dimension 控件 示例二:使用 SQL 中 Merge 语句实现简

在 CUBE 设计过程中有一个非常重要的点就是定义维度与度量值组关系,维度的创建一般在前,而度量值组一般来源于一个事实表.当维度和度量值组在 CUBE 中定义完成之后,下一个最重要的动作就是定义两者之间的关系.在前面几篇文章中也已经看到了如何将度量值组和维度通过哪些维度属性进行关联的操作,但是那些关联通常都是 Regular 类型的,属于直接的普通的关联. 但是实际上除了 Regular 之外,还有 Fact, Referenced, Many to Many 和 Data Mining(数据挖

SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库.但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题: 你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚者按天.这个细节级别需要弄清楚,比如在一些销售数据统计,有的时候可能更多按季度或者按月来查看报表.但在有的监控一些机器运行数据的统计,可能会按照小时或者分钟来查看报表. 你的报表所需要时间显示的格式

在熟悉完下面这三种维度的创建方式之后,就可以开始创建我们的第一个 Cube 了. SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 SSAS 系列 - 基于雪花模型的维度设计 SSAS系列 - 关于父子维度的设计 我们将使用下面的这些脚本来创建一些维度表和事实表,数据源的来源是 AdventureWorksDW2012,但由于数据列太多因此我精简了一些表并且自定义了 DimDate 表. USE BIWORK_SSIS GO SET NOCOUNT ON IF OBJECT_ID('FactIntern

和以前的版本一样,AX2012中很多地方都使用财务维度,比如客户.销售订单.销售订单行等,根据相应的财务维度设置,生成的相应财务分录将带有财务维度,方便后续对财务分录交易的分析.下图是在客户记录上设置默认财务维度的情况: 默认财务维度只包括CostCenter.Department和ExpensePurpose,如果要象上图要添加显示其他的财务维度,在以前的版本中需要编程实现,但是在AX2012我们只需要配置即可实现. 首先需要创建相应的财务维度(General ledger>Setup>Fi