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多维分析模型设计,交叉分析以多维模型和为基础

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多维scale分析的经典解的延拓是什么？多维scale分析的经典解是主成分分析的推广 。它包含了多种模型和手段 ， 其目的是通过各种方式将多维的研究对象转化为低维情境进行研究，多维Decision分析可用评分标准多维Decision分析可用评分标准如下:多维Decision-3 。
1、关于大数据 分析的四个关键环节关于大数据的四个关键环节分析随着大数据时代的到来，AI概念火热，人们的认知有所提升 。大数据为什么有价值？这只是一个虚拟的概念吗？如何看待数据驱动的问题？为什么掌握的数据越多越有效？这些问题很难回答，但大数据绝不是大而空 。信息论之父香农曾经说过，信息是用来消除不信任的，比如预测明天会不会下雨 。如果我们知道今天的天气、风速、云层、气压等信息 ， 将有助于我们得出更准确的结论 。
桑文峰对大数据有自己的理解，数据采集遵循“大”、“全”、“细”、“时”四字法则 。“大”强调宏观的“大”，而不是物理的“大” 。大数据不是一味追求数据量的“大” 。比如每天统计的地级市苹果价格数据只有2MB，但基于此开发了一个苹果智能调度系统，这是一个大数据应用，有些数据很大，但价值有限；“全部”强调多种数据来源 。大数据采集强调总量，而不是抽样 。
2、 多维标度 分析的古典解法是什么方法的扩展多维scale分析的经典解是主成分分析的推广 。标度法是一种多元统计方法的总称 。具体来说，多维标度法是基于多维研究对象之间的某种密切关系(如距离、相似系数、接近程度等 。) ， 而几个多维研究对象是从他们给出的信息中合理定义的 。
申请多维 scaling方法解决了当n个对象中每对对象之间的相似度(或距离)给定时，确定这些对象在低维空间中的表示(PerceptualMapping ),并尽可能地与原始相似度(或距离)进行“粗略匹配”,从而可以实现任何因降维而引起的变形 。多维 space中排列的每个点代表一个物体，所以点与点之间的距离与物体之间的相似度高度相关 。
3、维度建模的维度建模步骤【多维分析模型设计,交叉分析以多维模型和为基础】a)数据仓库项目的定义和范围b)项目准备评估c)业务合理性证明a)业务需求收集b)业务需求评审c)数据审计3.1 。维度建模是一种逻辑设计技术，试图使用一些直观的标准框架结构来表示数据 ， 并允许高性能访问 。Dimension 模型是一种快速交付技术，用于设计向最终用户交付数据库 。3.2.定义数据仓库总线结构a)业务驱动的维度建模b)数据仓库总线结构矩阵c)一致性维度d)一致性事实一致性维度和一致性事实是数据仓库的“总线”e)单元数据集市采购订单、发货和付款来自单个交易f)多数据集市客户利润率，其中描述收入的传统来源必须与描述成本的传统来源相结合 。
4、OLAP 多维数据 模型的特点求大神帮助(1)基于偏序关系和映射的概念，提供了很强的表达复杂维度层次的能力，可以有效地表达数据仓库的各种复杂层次结构和语义 。(2)包含一个以全套OLAP运算为核心的运算代数 ， 能有效支持OLAP应用 。(3)引入聚合函数约束的概念，并给出一种表达维度层次间聚合函数约束的机制 。(4)允许使用不同的聚合函数在多维数据集的任意维度上对同一层次链进行Rollup和Drilldawn操作，支持在同一层次结构上进行复杂的聚合操作序列 。
5、 多维决策 分析可以使用的打分标准多维Decision分析可以使用的评分标准如下:多维Decision分析它是一种解决决策问题的方法，需要使用评分标准来比较和评价不同的选项 。以下是一些可以使用的评分标准:1 。成本:衡量每个方案的成本，包括金钱、时间和资源 。2.效益:衡量每个方案能带来的效益，包括财务效益、非财务效益和效益 。3.可行性:衡量每个方案的可行性和可操作性，包括技术可行性、实施难度和可持续性 。
5.影响:衡量每个方案的影响和范围，包括社会影响、环境影响和市场影响 。6.参与度:衡量各方案的参与度和配合度，包括团队协作能力、沟通协调能力等，以上是一些常用的评分标准，选择哪种标准要根据具体的决策问题和需求来确定 。在制定多维decision分析时，应仔细评估每一个评分标准 ， 并根据实际情况赋予不同的权重，以获得最优的决策方案 。

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