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olap 离线分析,spss olap立方体分析

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olap什么事 ， 1 。olap有哪些关键技术？ApacheKylin在美团数十亿数据OLAP场景的实践，美团各业务线存在大量的OLAP 分析场景，需要基于Hadoop的数十亿数据分析，直接响应千人交互访问请求，如分析 division、city BD等，具备OLAP服务的扩展性、稳定性和数据准确性 。
1、OLTP与OLAP的区别是什么?OLTP和OLAP的主要区别如下:1 .基本含义不同:OLTP是传统关系数据库的主要应用，主要用于基本的和日常的事务处理，记录即时的添加、删除、修改和查询，比如在银行存取一笔钱，这是一个事务 。OLAP在线分析处理 ， 是数据仓库的核心 ， 支持复杂的分析操作，强调决策支持，提供直观易懂的查询结果 。典型的应用是复杂的动态报表系统 。
OLAP对实时性要求不是很高，很多应用最多每天更新一次数据 。3.数据量不同:OLTP数据量不是很大，一般读写几十条记录处理简单事务 。OLAP的数据量很大 ， 因为OLAP支持动态查询，所以用户可能要统计很多数据才能得到自己想要的信息，比如时间序列分析等等，所以处理的数据量非常大 。4.用户和系统有不同的定位:OLTP是面向客户的 ， 
2、数据库:什么是BI,ETL和OLAP(数据仓库和etl的区别ETLETL是数据提取、转换和加载的过程 。它是构建数据仓库的重要环节 。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的和随时间变化的数据集合，用于支持企业管理中的决策过程 。数据仓库系统中可能存在大量噪声数据 。主要原因有:滥用缩写、成语、数据输入错误、重复记录、丢失值、拼写变化等 。如果有大量的噪音数据在其中，即使是设计和规划得很好的数据库系统也是没有意义的 ， 因为“垃圾进 ， 垃圾出”，
3、商务智能应用是如何进行数据 分析的商业智能中的数据分析工作主要通过OLAP实现 。原理是根据业务需求建立人员分析数据的维度，如年、月、日等 。比如我们想用商业智能工具FineBI做一个财务分析，可以先建立一个主表，根据分析的维度拿出不同的维度表 。OLAP会自动建立表与表之间的关系，业务人员只需要建立一个图表结构就可以实现数据查询和显示分析的结构 。
4、ApacheKylin在美团数十亿数据OLAP场景下的实践美团各业务线存在大量OLAP 分析场景 ， 需要基于数十亿的Hadoop数据分析进行，直接响应分析 division、city BD等千人交互访问请求 ， 对OLAP服务具有扩展性、稳定性、数据准确性和性能 。主要介绍美团具体的OLAP需求，如何将Kylin应用到实际场景中，以及目前的使用情况和现状 。同时将麒麟与其他系统(如Presto、德鲁伊等)进行对比 。)，并阐述了其独特的优势 。
首先，一个开源项目在公司真正落地会遇到很多阻碍 ， 这主要是由各业务线不同的数据特性和业务特点决定的，所以本文将介绍美团数据场景的特点；其次 ， 根据这些数据的特点，尤其是不符合麒麟设计初衷的部分，有什么样的解决方案？第三 ， 目前OLAP领域没有事实上的标准，很多发动机都可以做类似的事情 ， 比如普通的MPP，麒麟，或者es 。
5、如何使用Excel查看和 分析OLAP数据多维数据集有时我们需要将外部信息导入到MicrosoftOfficeExcel进行数据分析 。很多人使用的是先复制数据再粘贴的方法，对于多个数据来说非常麻烦，不仅耗时而且容易出错 。其实只要在Excel中连接外部数据就可以了，这样不仅可以定期更新Excel中的这些数据分析，还可以从原数据源自动刷新(或更新)Excel工作簿 ， 不管数据源是否已经更新了新的信息 。
若要在打开工作簿时连接到数据，必须通过使用信任中心栏或将工作簿放在受信任的位置来启用数据连接 。在“数据”选项卡上的“获取外部数据”组中 ， 单击“现有连接” 。将出现现有连接对话框 。在对话框顶部的“显示”下拉列表中，执行下列操作之一:要显示所有连接 ， 请单击“所有连接” 。这是默认选项 。若要仅显示最近使用的连接列表，请单击“工作簿中的连接” 。
6、1. olap实现的关键技术有哪些? data 分析，多维分析 FineBI！多维OLAP 分析二、多维度定制分析，这就要求BI工具的多维度数据库要灵活 ， 可以根据用户的要求组合任意指标和维度 。只有同时满足这两个特征的交互分析 process才是多维度的OLAP 分析，能够保证用户立即看到其分析需求对应的统计结果，并通过维度的切换和条件的变化满足根据上一步结果立即生成的新的 。
7、 olap是什么,给详细介绍一下!【olap 离线分析,spss olap立方体分析】是一个在线分析处理系统，用于分析和记录和数据的信息合成 。在线分析 processing，英文名为OnLineAnalysisProcessing，缩写为OLAP，随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量已经从80年代的兆字节(M)和千兆字节(G)发展到现在的兆字节(T)和千兆字节(P) 。与此同时，用户的查询需求也越来越复杂，不仅涉及到查询或操作一个关系表中的一条或几条记录，还涉及到多个表中数千万条记录的数据处理 。

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