Pentaho多维分析:MDX查询与股票预测模型
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更新于2024-08-10
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"这篇文章主要介绍了基于bp_adaboost的股票指数预测模型,同时涉及MDX查询语言的基础知识,这是用于多维数据库(如OLAP)的查询语言,类似于SQL但更为复杂。文中通过实例展示了MDX查询语句的用法,并提到了Pentaho多维分析工具以及Mondrian OLAP服务器的相关内容。"
MDX,全称为Multidimensional Expressions,是用于多维数据集,如在线分析处理(OLAP)数据库的查询和脚本语言。它允许用户以多维方式探索数据,提供对数据的深入洞察。在提供的描述中,可以看到两个MDX查询示例,分别用于查询特定时间段和客户群体的销售额。
第一个MDX查询语句选择了度量 `[Measures].[Dollar Sales]` 和 `[Measures].[Unit Sales]`,并按时间维度 `[Time]` 的第一季度和第二季度进行聚合,限定在 `[Customer].[MA]` 这个客户上。这将返回2005年第一季度和第二季度该客户的销售额和销售量。
第二个查询同样选择度量 `[Measures].[Dollar Sales]`,但这次在列上使用了时间维度的前三季 `[Time].[Q1, 2005]`、`[Time].[Q2, 2005]`、`[Time].[Q3, 2005]`,行上则包含了客户维度的 `[Customer].[MA]` 和 `[Customer].[CT]`。这将展示2005年前三个季度这两个客户各自的销售额。
MDX支持丰富的语法结构,包括轴的概念,允许用户指定数据的行、列布局;切片维度来细化查询;元组和集合操作来组合或筛选数据;以及各种维度成员的操作,如默认成员、全部成员、下级成员和成员属性。此外,还有集合操作如`nonempty`、`crossjoin`、`filter`和`order`,以及各种函数,包括成员函数、集合函数、统计函数、逻辑函数和字符串函数等,用于数据的计算和转换。
文章还提到了Pentaho多维分析工具,这是一个开源的BI解决方案,其中Mondrian是其内置的OLAP服务器,负责处理MDX查询并提供分析服务。Mondrian支持自定义的数据模式,包括立方体、维度、层次和度量的定义,以及各种优化策略,如聚集表来提高查询性能。
通过这些信息,我们可以理解MDX在商业智能和数据分析中的重要性,特别是在处理大量多维数据时,能够快速有效地提取关键信息,为决策提供支持。
2021-05-17 上传
2021-10-04 上传
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刘兮
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