一.前言 Many of you are already familiar with the data warehouse bus architecture and matrix given their central role in building architected data marts. The corresponding bus matrix identifies the key business processes of an organization, along with t

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一.前言 Over the years, I have found that a matrix depiction of the data warehouse plan is a pretty good planning tool once you have gathered the business requirements and performed a full data audit. This matrix approach has been exceptionally effectiv

在说明Hill加密之前要先复习线性代数的知识,主要是关于矩阵的一些运算和概念. 一.矩阵的逆: 定义方阵M的逆矩阵应该满足M*M^-1==I,其中I是单位矩阵,比如: 但是这个地方是对英文字母进行加密,所以矩阵中的数字都是模26的值,比如:   *  = 这个地方结果就应该mod26, 最后结果就是: 那么上面两个相乘的矩阵就互为逆矩阵. 这个地方要多说一下密码学中的mod运算,数学中-5%26结果肯定是-5,但是这个地方我们取值只能在0-25之间,所以-5%26的结果应该是21. 求解一个方阵

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数据仓库系列文章(持续更新) 数仓架构发展史 数仓建模方法论 数仓建模分层理论 数仓建模-宽表的设计 数仓建模-指标体系 数据仓库之拉链表 数仓-数据集成 数仓-数据集市 数仓-商业智能系统 数仓-埋点设计与管理 数仓-ID Mapping 数仓-OneID 数仓-AARRR海盗模型 数仓-总线矩阵 数仓-数据安全 数仓-数据质量 数仓-数仓建模和业务建模 工欲善其事,必先利其器,所以开始数仓建模之前我们还是要选择一个合适的建模工具,江湖上混怎么能没有一个响亮的名号和趁手的武器呢,PDMan就是

观察数据的角度称之为维.决策数据市多为数据,多维数据分析是决策分析的组要内容. OLAP是在OLTP的基础上发展起来的,OLTP是以数据库为基础的,面对的是操作人员和底层管理人员,对基本数据进行查询和增,删,改等处理.OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理,它有两个特点:1.在线性,体现为对用户请求的快速响应和交互式操作,它的实现是由客户/服务器这种体系结构来完成的:2.多维分析,也是OLAP的核心所在.OLAP:一种软件技术,它使分析人员能够迅速.一致.交互地从各个方面观察信息,以达到深入理

用来处理数据的 ETL 和 ELT 工具的概述 数据集成和数据管理技术已存在很长一段时间.提取.转换和加载(ETL)数据的工具已经改变了传统的数据库和数据仓库.现在,内存中转换 ETL 工具使得提取.加载.转换(ELT)和 ETL 变得更快.对于大数据来说,是否能够使用内置的 Hadoop 工具而不是使用传统的 ETL 工具来提取.加载和转换数据呢? 大多数 ETL 软件包需要自己的服务器.处理.数据库和许可,还需要专家在该特定的工具中安装.配置和开发它们,而且这些技能并非总是可以转移的.Mic

质量屋(The House Of Quality),又名HOQ,它是质量功能配置(QFD)的核心.一般QFD的学习会涉及到.同时HOQ也是项目管理十大知识领域领域中质量管理工具中的一种,今天我们就来了解一下. 质量屋概念 质量屋是一种确定顾客需求和相应产品或服务性能之间联系的图示方法.它把很多矩阵和图表组合成一张大的图,像房屋一样.如下图: 质量屋的构造始于分析顾客需求,写在矩阵的行里.矩阵列中是产品或服务的重量特性.矩阵中心和边缘是这组信息的关系,指导新设计的决定. 作为结果,顾客需求被转化为

最近有人在STMCU社区网站咨询如下问题: 由于实验需要,要用到STM32F407的两个DMA并用定时器触发,在使用过程中发现DMA1无法把GPIO的IDR上的数据传输到内存,调试过程中出现DMA1的数据流传输错误标志,但是使用DMA2没有问题.然后我看了下参考手册上两个DMA的控制系统实现图,DMA1的外设端口有一个桥接器把APB1和AHB1连起来,不知道这个桥连器作用是什么?是把APB1和AHB1连起来互相访问吗? 另外测试把GPIO的IDR改成APB1下的tim5的ARR,DMA1正常工作

这两天看书,发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念,它是企业级的全局数据库,用于提供集成的,企业级一致的数据,包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据. 它和数据仓库的主要区别: 数据仓库是面向主题的.集成的.随时间变化的.非易失的.用于进行战略型决策的数据集合. ODS是一个面向主题的.集成的.可变的.当前的细节数据集合,用于支持企业对于即时性的.操作性的.集成的全体信息的需求.常常被作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一. 在Kimball的<<数据

高等代数里,经常要使用到矩阵和行列式,尤其是在写论文时,如何编辑矩阵和行列式呢?比较好的方法就是使用专业的公式编辑器MathType进行编辑,下面就一起来学习具体的编辑技巧. 具体步骤如下: 步骤一 双击桌面上的快捷图标启动MathType,在软件主界面单击括号分隔符工具,如下图所示. MathType软件的主界面示例 步骤二 接着单击第二行的矩阵模板,比如选择三行三列,如下图所示. 在主界面选择矩阵模板示例 步骤三 在矩形框里输入元素,结果如下图所示.那么行数和列数能否自定义,自由选择呢?答案

关注微信公众号:FocusBI 查看更多文章:加QQ群:808774277 获取学习资料和一起探讨问题. <商业智能教程>pdf下载地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9VdZUXztwylkOdFLbcmWw 密码:2r4v 首先自我介绍一下,我叫Focus(中文意思:聚焦.焦点.集中),从事BI工作,所以取名叫FocusBI,希望大家不要理解为福克斯汽车品牌了. 从事BI工作已有5年有余,经历大大小小的BI项目8个:从工厂的操作工到BI小白,从小白开始进入BI行

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微信公众号:FocusBI关注可了解更多的商业智能.数据仓库.数据库开发.爬虫知识及沪深股市数据推送.问题或建议,请关注公众号发送消息留言;如果你觉得FocusBI对你有帮助,欢迎转发朋友圈或在文章末尾点赞[1] <商业智能教程>pdf下载地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1f9VdZUXztwylkOdFLbcmWw 密码:2r4v 在<租房分析&星型模型>文章中已经把多维模型建立起来. 能在多维数据库中查询租房数据,但是不太直观,怎样才能让租客

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关注微信公众号:FocusBI 查看更多文章:加QQ群:808774277   获取学习资料和一起探讨问题. SSAS是微软BI组件系列中最核心的组件,商业智能的心脏所有的数据都从这里统一输出,它能把数据库表压缩成多维数据集压缩比例大约是10:1,也就是你说100G的数据库能压缩成10G的多维数据库,它最大的特点是从预先设置好的角度任意拖拉维度属性展现数据,这是微软BI的联机分析处理服务(OLAP),面向的是分析主题.它最大的缺点是无法查询大量的明细数据,这也是在商业智能项目实施中甲方没有理解商