MDX指南：命名集合与股票指数预测中的计算成员优先级

"命名集合-基于bp_adaboost的股票指数预测模型" 在多维数据分析领域，MDX（MultiDimensional eXpressions）是一种强大的查询语言，用于从多维数据结构中提取信息。命名集合（Named Set）是MDX中的一个重要特性，它允许用户自定义一组成员，就像创建了一个临时的维度或度量。这在构建复杂查询和计算时非常有用，尤其在处理多个计算成员时。 计算成员是在MDX中定义的基于现有成员的新成员，它们的计算可能是基于其他成员的聚合或计算。在某些情况下，特别是当多个维度都包含计算成员时，可能会出现计算顺序的问题。这是因为MDX引擎可能按照不确定的顺序计算这些成员，导致结果不一致。例如，如果在一个维度上定义了一个计算成员 `[Measures].[Avg Sales Price]` 作为 `[Measures].[Dollar Sales]` 除以 `[Measures].[Unit Sales]`，而在另一个维度上定义了 `[Time].[Q1 to Q2 Growth]` 作为两个季度销售额的差值，如果不指定计算顺序，可能会得到错误的结果。 为了解决这个问题，MDX提供了`SOLVE_ORDER`属性。这个属性是一个整数值，用来设置计算成员的优先级。默认值为0，值越大，优先级越高。在示例中，`[Measures].[Avg Sales Price]` 的 `SOLVE_ORDER` 设为0，而 `[Time].[Q1 to Q2 Growth]` 的 `SOLVE_ORDER` 设为1，这意味着在计算时，`[Time].[Q1 to Q2 Growth]` 会先于 `[Measures].[Avg Sales Price]` 计算，从而确保了正确的计算顺序。 Mondrian是一个开源的在线分析处理（OLAP）服务器，它支持MDX查询，并且通常与Java相关的技术如LOAP（ Lightweight Online Analytical Processing）一起使用。Pentaho Data Integration (Kettle) 提供的多维分析工具就利用了Mondrian的能力，允许用户通过MDX进行复杂的多维数据探索和分析。 在Pentaho多维分析使用指南中，详细介绍了MDX的基本概念和语法，包括基本语法、轴、切片维度、元组和集合、维度成员、集合操作以及计算成员和命名集合等。这些概念构成了构建多维数据模型和执行查询的基础。例如，维度成员可以有各种属性，如范围、全部成员、下级成员以及成员属性；集合操作如`nonempty`、`crossjoin`、`filter`和`order`则用于过滤、组合、筛选和排序数据。 数据模式的设计是多维分析的关键，它包括模式文件的定义、度量的选择、维度和层次的构建，以及如聚集表这样的性能优化策略。在雪花型和星型模式中，共享维度和多层次体系使得数据模型更灵活且适应不同的业务需求。通过理解并熟练运用这些概念，数据分析师和BI开发者能够创建高效、准确的多维数据模型，进而实现更深入的数据洞察和决策支持。