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多维数据分析概念,python多维数据分析

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基本数据库维度概念:1，多维数据集 。什么意思数据分析?。砍＜姆治龇椒ò?分类分析、矩阵分析、漏斗分析、相关分析、逻辑树分析、趋势分析、行为轨迹分析等等，获取大数据后，利用这些数据做:数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化，大数据的核心功能是数据价值 ， 简单来说，大数据让数据产生各种“价值” 。这个数据价值的过程才是大数据应该做的主要事情 。

1、大数据可以解决的问题有哪些?大数据能做什么？获取大数据后，利用这些数据做:数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化 。大数据的核心功能是数据价值 。简单来说，大数据让数据产生各种“价值” 。这个数据价值的过程才是大数据应该做的主要事情 。简单来说，大数据能做的就是记录一切，描述一切 ， 预测一切大数据技术的战略意义不是掌握庞大的数据信息，而是对这些有意义的数据进行专业的处理 。

大数据、云计算、工业4.0、物联网等时代 。概念 概念，每天给我推送自己感兴趣的东西，已经成为了一种宝藏 。这说明数据和技术正在缓慢而深刻地改变我们的生活 。随着时代的发展，每个企业的内部决策模式也发生了巨大的变化，缩短内部决策时间，提高决策效率是每个企业追求的目标 。

2、详解OLAP 概念、基本内容、特点、分类OLAP(联机分析处理)联机分析处理是一种用于共享多维信息的快速分析技术；OLAP使用多维数据库技术，使用户能够从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作 ， 侧重于管理人员的决策支持 。可以满足分析师对大数据快速灵活的复杂查询的要求，以直观易懂的形式呈现查询结果，辅助决策 。

【多维数据分析概念,python多维数据分析】比如例子中的人数 。(2)维度(Dimension)维度描述了与业务主题相关的一组属性，单个属性或一组属性可以构成一个维度 。比如例子中的学历、国籍、性别都是维度 。(3)维度的级别一个维度往往可以有多个级别 。比如时间维度可以分为年、季、月、日，地域维度可以是国家、地区、省市 。这里的层次表示数据细化的程度，对应于概念分层 。后面描述的钻探操作从低级概念映射到高级概念 。

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