Pentaho多维分析：基于Mondrian的股票指数预测与数据立方体

"这篇文档是关于Pentaho多维分析工具Mondrian的使用指南，主要介绍了Mondrian的基本概念，如数据库表、立方体、维度、聚集表和Schema，并详细讲解了MDX（多维表达式）语言的语法和各种操作，包括轴、切片维度、元组、集合、成员、函数等。此外，还涵盖了数据模式的设计，如度量、维度、层次、计算成员、命名集合以及星型和雪花型模式结构。文档最后讨论了API和使用方法，提供了示例和调优技巧。" 在数据分析领域，Mondrian是一个开源的OLAP（在线分析处理）引擎，它通过JDBC连接到各种数据源，支持复杂的查询和多维分析。数据库表是数据分析的基础，其中事实表存储业务事件的核心数据，与之相关的维度表则包含了描述性信息，如时间、地点等。立方体是由事实表和多个维度表构成的数据结构，便于从不同角度观察数据，例如时间、货运方式和地区的交叉点代表具体的数据点。 维度是数据立方体的轴，可以有不同的层次，如时间可以有年、季、月等。聚集表是预计算的汇总数据，用于提高查询性能。Schema定义了数据仓库的逻辑结构，包括度量、维度和层次的定义。MDX是用于查询和操作多维数据的语言，具有丰富的语法，如创建轴、设定切片条件、操作成员集合和进行计算。 MDX中的轴定义了查询的方向，切片维度允许用户选择关注的特定维度和层次。元组是维度轴上的唯一组合，集合则是一组元组。成员可以有范围、全集、下级成员等属性，而集合操作如`nonempty`、`crossjoin`、`filter`和`order`则提供了数据过滤、联合和排序的功能。计算成员和命名集合允许用户自定义表达式和集合，函数包括成员函数、集合函数、统计函数等，为数据分析提供了强大的计算能力。 数据模式设计中，度量是衡量业务的关键指标，维度和层次定义了数据的结构，表映射确保数据正确导入，退化维度处理无关联的事实表，内嵌表和共享维度优化了数据存储。星型和雪花型模式是常见的数据仓库设计模式，前者简单直接，后者通过关系表减少了冗余数据。父子层次允许在维度中建立上下级关系，而聚集表则通过预计算提升查询速度。 这篇文档全面介绍了Mondrian和MDX的使用，是理解多维数据分析和优化查询性能的重要参考资料。通过学习这些知识，用户能够构建和操作高效的OLAP系统，进行深入的数据探索和决策支持。