高性能的多维分析解决方案 - Kyligence
kylin原理
kylin原理Kylin原理。
Kylin是一个开源的分布式分析引擎，最初由eBay公司开发，后来成为Apache软件基金会的一个顶级项目。
它的主要目标是为OLAP（联机分析处理）提供快速的查询能力，特别是在大规模数据集上。
Kylin的原理主要包括多维数据建模、预计算、查询优化和查询执行等几个方面。
首先，Kylin的多维数据建模是其原理的核心之一。
它通过对数据进行多维建模，将数据按照不同的维度进行组织和存储，以便于后续的快速查询和分析。
在多维数据建模中，Kylin会将数据按照时间、地域、产品等不同的维度进行切割和聚合，形成多维数据模型，从而为用户提供多样化的分析视角和查询方式。
其次，Kylin利用预计算来加速查询。
预计算是指在查询之前对数据进行预先的计算和汇总，以便于加速后续的查询操作。
Kylin通过预先计算并存储汇总数据，可以大幅减少查询时需要扫描的数据量，从而提高查询的速度和性能。
这种预计算的方式可以有效地应对大规模数据集上的复杂查询需求，为用户提供快速的分析结果。
另外，Kylin还通过查询优化来提升查询性能。
在查询优化阶段，Kylin会对用户的查询请求进行解析和分析，通过优化器选择合适的查询计划和执行策略，以最大程度地提高查询的效率和性能。
通过查询优化，Kylin可以在保证查询结果准确的前提下，尽可能地减少查询的时间和资源消耗，提升整体的查询体验。
最后，Kylin的查询执行是其原理中的最后一环。
在查询执行阶段，Kylin会根据查询计划和执行策略，调度和执行实际的查询操作，从而得到用户需要的分析结果。
在查询执行过程中，Kylin会充分利用集群资源，并通过并行计算和分布式处理，以最快的速度完成查询任务，为用户提供快速、高效的分析服务。
总的来说，Kylin的原理主要包括多维数据建模、预计算、查询优化和查询执行等几个方面。
通过这些原理的相互配合和协同作用，Kylin能够为用户提供快速、高效的OLAP查询能力，特别是在大规模数据集上。
多维分析操作方法
多维分析操作方法多维分析是一种用于处理和分析多维数据的统计方法，在数据挖掘、商业智能、市场调研等领域都有广泛的应用。
多维分析的目的是通过对数据集合中的各个维度之间的关系进行探索，从而揭示出数据中存在的模式和规律。
在进行多维分析时，可以采用多种操作方法来处理数据和生成分析结果。
一、数据预处理在进行多维分析之前，必须首先进行数据预处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
1. 数据清洗：通过去除数据中的错误、缺失和冗余等问题，保证数据的完整性和正确性。
2. 数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，创建一个统一的数据集合，便于后续的分析和处理。
3. 数据变换：对原始数据进行变换，使其更适合进行多维分析。
常见的数据变换方法包括聚合、离散化、标准化等。
二、维度选择和维度约简在多维分析中，通常会面临维度过多的问题，因此需要对维度进行选择和约简，以减少分析的计算量和复杂度。
常见的方法包括：1. 主成分分析：通过线性变换将原始数据转换为一组新的正交变量，即主成分，用于表示原始数据的大部分变异性。
2. 因子分析：通过寻找一组潜在因子，将多个观测变量进行组合，得到一个更小的一维或二维因子空间。
3. 独立成分分析：通过寻找一组相互独立的成分，将原始数据进行解耦，找出数据中的隐藏模式和结构。
三、关联和分类分析关联和分类分析是多维分析中常用的操作方法，用于探索数据中的相关规律和潜在分类。
1. 关联分析：通过寻找数据中的关联规则和频繁项集，揭示出数据中的相互依赖和关联性。
常用的关联分析方法有Apriori算法和FP-Growth算法等。
2. 分类分析：通过将数据样本分为不同的类别，找出数据中的潜在分类结构。
常用的分类分析方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
四、聚类和异常检测聚类和异常检测是多维分析中常用的数据处理方法，用于发现数据中的聚类结构和异常点。
1. 聚类分析：通过将数据分为不同的聚类，找出数据中的相似性和簇结构。
kyligence 指标
kyligence 指标Kyligence指标Kyligence是一家全球领先的大数据分析和智能分析平台提供商，专注于为企业提供高度可扩展、高性能、高安全性的数据分析解决方案。
作为这个领域的开创者和创新者，Kyligence不断研发和推出一系列指标来评估和监控数据分析的效果和性能。
本文将为您介绍Kyligence的一些重要指标，并分析它们的作用和意义。
一、响应时间指标响应时间是衡量数据分析平台性能的重要指标之一。
在数据分析过程中，用户对数据的查询和操作通常要求快速响应，以便及时获得结果。
Kyligence通过测量和监控用户查询的响应时间，评估其平台在不同场景下的性能表现。
在大数据分析领域，通常要求响应时间在秒级或亚秒级，以确保用户体验的顺畅和高效。
二、数据存储空间指标数据存储空间是评估数据分析平台成本效益的关键指标之一。
随着数据量的不断增长，大数据分析平台需要处理和存储大规模的数据。
Kyligence通过压缩算法和优化存储结构，有效降低数据存储的成本。
该指标反映了Kyligence在数据存储方面的优势，可以有效节省企业的存储空间和成本。
三、并发查询指标并发查询是衡量数据分析平台性能和可伸缩性的关键指标之一。
在多用户同时进行数据查询的情况下，平台需要能够同时处理多个查询请求，保证系统的稳定性和高可用性。
Kyligence通过合理的资源管理和优化查询调度算法，提高了其平台的并发查询能力。
该指标反映了Kyligence在多用户场景下的性能和效能。
四、数据精度指标数据精度是衡量数据分析平台质量和准确性的重要指标之一。
在数据分析过程中，数据的准确性和一致性对于决策和预测具有重要影响。
Kyligence通过严格的数据校验和数据质量管理，提高了数据精度和质量。
该指标反映了Kyligence在数据分析平台的数据管理和数据控制方面的成熟度和专业性。
五、用户体验指标用户体验是衡量数据分析平台综合性能的重要指标之一。
多维数据分析
多维数据分析——深入剖析数据的价值与意义随着信息时代的到来，庞大的数据海洋成为了当代社会最为重要的资源之一。
无论是政府部门，还是企业机构，乃至于个人用户都面临着数据处理和分析的难题。
然而，单纯的数据处理和简单的数据分析已经无法满足准确、快速获取信息的需求。
如今，作为一种能够深入剖析数据的手段，备受关注。
一、的基本原理与方法是一种将多个数据属性组合在一起分析的方法，利用多维数据库和 OLAP 工具，进一步拓展和加强了简单数据分析的能力。
它可以充分利用数据中的各种关联关系，帮助数据分析人员在不同的维度上进行数据细化和挖掘，从而更全面、更准确地了解数据本身所蕴含的信息。
在具体实现上，主要利用多维数据模型和一些专业的数据分析工具。
这些工具可以通过定义多维数据维度、指标和数据表格等内容，实现对数据各种不同维度信息的分类、整合和对比。
这不仅可以简化数据分析过程，更可以确保数据分析的准确性和有效性。
二、的应用场景由于拥有更强的数据细化和挖掘能力，因此在实际应用中具有广泛的适用场景。
以下是几个常见的例子：1.企业销售分析。
企业销售分析是中应用最为广泛的场景之一。
通过不同的维度分析销售情况，可以帮助企业诊断当前市场情况，调整销售策略，提高销售收益。
2.金融风险评估。
金融风险评估通常需要分析许多不同的因素，如市场走势、数据波动、客户风险等。
可以更准确地识别并分析这些因素，为投资决策和风险控制提供支持。
3.医疗数据分析。
医疗行业的数据非常庞大复杂，且往往需要涉及多个数据维度，如病人的年龄、性别、体重、病史、检测结果等。
通过，可以更好地理解病人的历史病历和当前状态，及时调整治疗方案。
三、的优势相对于简单数据处理和分析，有着更为明显的优势。
1.更深入地挖掘信息。
是一种结合了多个数据维度和多个角度的分析方式，可以帮助数据分析人员更全面、更深入地了解数据本身所蕴含的各种信息。
2.提高数据分析的精度和效率。
可以通过多个数据维度之间的相互分析，帮助数据分析人员找到隐藏在数据中的各种规律和异常，从而提高分析的精度和效率。
kyligence指标 -回复
kyligence指标-回复Kyligence指标：提升企业数据分析和智能决策的利器Kyligence是一家专注于大数据分析和智能决策的技术公司，其主打产品Kyligence Intelligence（简称KI）是一款面向企业用户的自助式分析平台。
Kyligence指标作为该平台的核心功能之一，为用户提供了一套全面且强大的分析工具，帮助他们快速准确地从大数据中提炼出有价值的信息，形成决策依据。
一、Kyligence指标的重要性和优势在大数据时代，数据已成为企业决策的关键资源。
然而，海量的数据如何进行有效的分析和挖掘，以支持企业的业务决策，是许多企业面临的难题。
Kyligence指标的出现，为企业解决了这一难题，具有以下重要性和优势：1. 简化大数据分析：Kyligence指标为企业用户提供了一套简单易用的分析工具，让他们无需具备深厚的分析技术背景，即可轻松地对大数据进行分析和挖掘。
用户只需通过简单的拖拽和配置操作，即可完成复杂的数据分析任务。
2. 提高分析效率：Kyligence指标通过优化分析算法和提升计算速度，极大地提高了企业的分析效率。
传统的数据分析方法往往需要长时间的计算和处理，而Kyligence指标则能够快速处理大规模的数据，让用户在最短的时间内获取分析结果。
3. 实时分析能力：Kyligence指标支持实时分析，使企业能够及时掌握最新的数据动态，做出快速的决策响应。
无论是对市场趋势的分析，还是对竞争对手的监测，都可以通过Kyligence指标实现实时分析，帮助企业抢占商机。
4. 多维度分析：Kyligence指标支持多维度的数据分析，在原始数据基础上，通过各种维度的切分和组合，快速发现数据背后的规律和潜在关联，帮助企业进行更加深入的分析和洞察。
5. 强大的可视化功能：Kyligence指标提供了丰富的可视化图表和报表模板，帮助用户将分析结果直观地展示出来，使信息更加明确和易于理解。
kyligence zen 衍生指标
Kyligence Zen 衍生指标：释放数据价值的利器1. 引言在当今数据驱动的时代，越来越多的企业和组织意识到数据分析的重要性。
然而，随着数据规模和复杂度的不断增加，传统的数据处理和分析方法已经难以满足现代商业需求。
为了应对这一挑战，Kyligence Zen 衍生指标应运而生，成为释放数据价值的利器。
2. 了解Kyligence ZenKyligence Zen 是一款针对大数据企业的智能数据分析和处理评台，其核心在于强大的衍生指标功能。
衍生指标是指从原始数据中根据特定的逻辑、规则或函数衍生出的新指标，能够更全面、深入地揭示数据之间的关联和规律。
3. 衍生指标的作用衍生指标不仅可以帮助企业从原始数据中挖掘更深层次的信息，还可以为数据分析和决策提供更多维度和更准确的指导。
以销售数据分析为例，通过衍生指标可以计算出更为精准的客户平均价值、销售额增长率、市场份额变化等指标，从而为企业提供更准确的市场洞察和商业决策支持。
4. Kyligence Zen 衍生指标的优势相比其他数据分析工具，Kyligence Zen 的衍生指标功能具有以下几点显著优势：- 高效性：基于Kyligence Zen 强大的OLAP技术和高性能计算引擎，能够快速生成大量的衍生指标，满足企业对数据分析效率和速度的需求。
- 灵活性：Kyligence Zen 提供了丰富的数据处理和计算功能，用户可以根据自身业务需求和数据特点灵活定义衍生指标的逻辑和规则，从而实现个性化数据分析。
- 可扩展性：Kyligence Zen 的衍生指标功能支持海量数据的处理和分析，能够处理PB级别的数据规模，并且能够无缝扩展，满足企业不断增长的数据分析需求。
5. 个人观点和理解对我来说，Kyligence Zen 的衍生指标功能是一种真正具有创新性和前瞻性的数据分析工具。
它不仅能够帮助企业更好地理解和挖掘数据的价值，也能够为企业提供更加精准和深度的数据分析能力，从而赋予企业更大的商业竞争力。
Kyligence大数据平台介绍及案例 forHelloBI
End to End大数据分析能力
自助式应用，分析师，最终用户直接使用
数据源预先整合
按需付费
Apache Kylin/Kyligence
定位精准：为基于Hadoop的 数据仓库，商务智能而生 最佳开源：拥有众多用户，广 泛的开发者群体，多次荣获国 际大奖 为云而生：云架构DNA，业已 在AWS，Azure市场上 中国骄傲：中国第一个顶级开 源项目，核心团队都是中国人
全球的生产环境用户已经达到120+（不完整统计）
Confidential, all rights reserved ©Kyligence Inc. 2016 http://kyligence.io
企业级产品及服务
Confidential, all rights reserved ©Kyligence Inc. 2016 http://kyligence.io
美团: Apache Kylin以其优秀特性，包括支持百亿行数据集上亚秒级查 询响应时间，高可扩展性，无缝集成大部分BI产品等成为众多分 析技术中最贴合美团数据仓库需求的开源项目，Apache Kylin社 区卓越的支持使得美团数据团队快速响应多产品线的不同需求 成为可能。我们期待Apache Kylin项目再接再厉，更快演进，为 大数据产业贡献更大价值。
用户认可
国内外超过100多家大型公司正式使用 Kylin作为大数据分析平台解决方案，分 布各个行业
技术优势
在超大规模数据集上，Kylin以O(1)的时间复杂 度远远超过其他MPP等技术的O(n)算法，目前 没有比Kylin更快，并发更高，成本更省的技术
生态社区
活跃的社区，众多用户及开发者，广泛的开 源、商业合作伙伴体系
多维数据的分组和聚类分析方法及应用研究
多维数据的分组和聚类分析方法及应用研究随着数据产生和积累的飞速增长，多维数据的分组和聚类分析变得日益重要。
这些分析方法帮助人们理解和发现数据背后的模式和关系，从而为决策提供基础和洞察力。
本文将介绍多维数据的分组和聚类分析的常见方法，并探讨它们在不同领域的应用研究。
1. 多维数据分组分析方法多维数据分组分析的目标是将数据集划分为不同的组，使得每个组内的成员具有相似的特征。
以下是几种常见的多维数据分组分析方法：1.1. K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的分组方法，将数据集划分为K个类别，使得每个数据点与其所属类别的质心之间的距离最小化。
该方法适用于连续变量和欧几里得距离度量的数据集。
K-means聚类具有简单、高效的优点，但对初始聚类中心的选择敏感。
1.2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上或自顶向下的分组方法，通过计算样本间的距离或相似度来确定聚类结构。
该方法生成一个树形结构，可视化地表示不同类别之间的关系。
层次聚类不需要预先指定类别数量，但对于大规模数据集计算复杂度较高。
1.3. 密度聚类密度聚类方法基于数据点周围的密度来划分组，将样本点密度较高的区域作为一个组，较低的区域作为另一个组。
该方法可以识别复杂的聚类形状和噪声数据，适用于非凸数据集。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种常见的密度聚类方法。
2. 聚类分析方法聚类分析的目标是将数据集划分为若干个不相交的子集，每个子集中的数据点在某种意义上具有相似性。
以下是几种常见的聚类分析方法：2.1. 分层聚类分层聚类是一种基于相似性度量的聚类方法，将数据集划分为多个子集，类别数量从1逐渐增加到N。
该方法可通过树状图表示不同层级之间的相似性关系。
分层聚类的优点是不需要预先指定聚类数量，但对于大规模数据集计算复杂度较高。
2.2. 期望最大化（EM）算法EM算法是一种基于概率模型的聚类方法，通过迭代生成最大似然估计的方法来拟合数据分布。
kyligence 指标
kyligence 指标摘要：1.Kyligence 指标简介2.Kyligence 指标的组成部分3.Kyligence 指标的应用场景4.Kyligence 指标的优势和特点5.Kyligence 指标的未来发展趋势正文：1.Kyligence 指标简介Kyligence 指标是一种用于度量数据科学和机器学习模型性能的指标。
它是由Kyligence 公司开发的，Kyligence 是一家专注于大数据分析和机器学习领域的公司。
Kyligence 指标可以帮助数据科学家和机器学习工程师更好地评估和比较不同的模型，从而选择最佳的模型。
2.Kyligence 指标的组成部分Kyligence 指标由多个组成部分构成，包括：- 准确率（Accuracy）：用于评估分类模型的性能，表示正确分类的样本数占总样本数的比例。
- 精确率（Precision）：用于评估分类模型的性能，表示正确分类的正样本数占正样本总数的比例。
- 召回率（Recall）：用于评估分类模型的性能，表示正确分类的正样本数占实际正样本总数的比例。
- F1 分数（F1 Score）：是准确率、精确率和召回率的调和平均数，用于评估分类模型的性能。
- AUC（Area Under Curve）：表示ROC 曲线下的面积，用于评估分类模型的性能。
3.Kyligence 指标的应用场景Kyligence 指标可以应用于多种数据科学和机器学习任务，包括：- 分类任务：评估分类模型的性能，如文本分类、图像分类等。
- 聚类任务：评估聚类模型的性能，如K-means 聚类、层次聚类等。
- 回归任务：评估回归模型的性能，如线性回归、多项式回归等。
- 时间序列预测：评估时间序列预测模型的性能，如ARIMA 模型、LSTM 模型等。
4.Kyligence 指标的优势和特点Kyligence 指标具有以下优势和特点：- 全面：Kyligence 指标涵盖了多种数据科学和机器学习任务，可以满足不同场景的需求。
kylin cube概念
kylin cube概念
Kylin Cube是一个开源的分布式分析引擎，旨在为大数据提供
高性能的OLAP（联机分析处理）能力。
它是由eBay开发并开源的，后来成为了Apache软件基金会的一个顶级项目。
Kylin Cube的主
要目标是加速对大规模数据集的多维分析查询，特别是适用于Hadoop生态系统中的数据。
它通过将数据预计算为多维度的数据立
方体（Cube），并提供对这些Cube的快速查询，从而实现了高性能
的OLAP分析。
Kylin Cube的核心概念包括多维数据建模、Cube构建和查询加速。
在多维数据建模方面，Kylin Cube支持用户定义多维度的数据
模型，包括维度表、事实表和多维度的关系。
用户可以根据自己的
业务需求定义这些多维度模型，以便进行更加灵活和准确的多维分析。
在Cube构建方面，Kylin Cube通过MapReduce作业来构建多
维度的数据立方体，将原始数据预计算为多维度数据，以加速后续
的查询操作。
在查询加速方面，Kylin Cube通过预计算的多维度数
据提供了快速的查询响应，用户可以通过SQL或者OLAP工具来进行
多维分析查询，从而获得更高效的分析结果。
总的来说，Kylin Cube是一个强大的OLAP引擎，它通过多维
数据建模、Cube构建和查询加速等核心概念，为大数据提供了高性能的多维分析能力，帮助用户更加高效地进行复杂的数据分析和查询操作。
多维数据分析的工具与技术
多维数据分析的工具与技术多维数据分析是一种分析复杂数据集的方法，它基于多个属性或维度，针对多个指标进行分析和展示。
这种方法可以帮助我们更好地理解数据之间的关系和趋势，并从中发现隐藏在数据背后的信息和知识。
在多维数据分析中，有许多工具和技术可以帮助我们进行数据的探索和分析。
下面我们将介绍一些常用的多维数据分析工具和技术。
1.数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是多维数据分析的基础，它是一个集中存储和管理企业数据的数据库。
数据仓库中的数据来自于不同的数据源，如数据库、文件、网站等。
数据仓库的设计通常采用星型模型或雪花模型，这使得多维数据分析更加高效和易于理解。
2.在线分析处理（OLAP）在线分析处理是一种用于多维数据分析的技术，它可以对数据进行实时查询、分析和报告。
OLAP通过多维数据模型和预算分析、数据切片、钻取等功能，帮助用户快速发现数据的关联性和趋势。
3.数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是利用统计学、机器学习和模式识别等技术，从大规模数据集中发现关联、趋势和模式的过程。
数据挖掘可以与多维数据分析结合，从中发现隐藏在数据中的信息和知识。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联分析等。
4.数据可视化（Data Visualization）数据可视化是一种通过图表、图形和地图等方式，将数据以可视化的形式呈现给用户的技术。
在多维数据分析中，数据可视化可以帮助用户更好地理解数据之间的关系和趋势。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和matplotlib等。
5.数据立方体（Data Cube）数据立方体是一种多维数据模型，它将数据组织成一个多维空间中的立方体。
数据立方体中的每一个维度都对应着一个属性，而立方体中的每一个单元格都表示一个聚合值。
通过数据立方体，用户可以直观地进行多维数据分析和探索。
6.关联分析（Association Analysis）关联分析是一种用于发现数据中频繁项集和关联规则的技术。
Apache Kylin大数据驱动商务革新
• eBay，搜索引擎流量分析，数据处理滞后2天 • 易观，用户画像人群分析，单次分析耗时3分钟 • 并发量非常有限（<100），对比数千分析师
• 商业化模式风险高，回报不确定，试错成本高
• 快销行业，销量预测案例，3-5年的不确定回报 • 汽车行业，IoT案例，不确定的业务需求
应用实施
大数据平台 建设
支技持术万缺亿失记录 (为超大高数成据本而) 生 Hadoop平台
全球最大的开源软件基金会
与Apache Kylin团队一起合作使Kylin通过孵化成 为顶级项目对我而言非常激动人心，Kylin在技术 方面当然是振奋人心的，但同样令人兴奋的是 Kylin代表了亚洲国家，特别是中国，在开源社区 中越来越高的参与度
Apache Kylin大数据驱动商务革新
李扬 Kyligence CTO
摘要
介绍基于Apache Kylin的多个案例，展现大数据如何驱动商务革新，创造商业价值。 • 移动省级运营商， 用Kylin做用户行为数据挖掘和网络质量分析，近百倍性能提升，节约硬件成本1600万 • 国美，用Kylin作为运营参谋分析技术平台，支撑利润、风控、缺货、调价等商业决策 • 京东，用Kylin做数据服务平台，利用Kylin高速高并发的特点，将数据变现 • eBay，用Kylin多维分析做精准营销，提升收益5%以上 • eBay，用Kylin实时监控预防渠道流量导入风险，稳健营收 • 易观，用Kylin优化人群画像技术，服务效率提升10倍
传统数据仓库 传统RDBMS
商用大数据系统 MPP一体机
SQL on Hadoop Hive, SparkSQL …
解决方案：Apache Kylin成就大数据商业化
Apache Kylin 深入Cube和查询优化
Apache Kylin 深入Cube和查询优化作者：李栋，Kyligence Inc技术合伙人兼高级软件架构师，Apache Kylin Committer & PMC Member，专注于大数据技术研发，KyBot技术负责人。
毕业于上海交通大学计算机系；曾任eBay全球分析基础架构部高级工程师、微软云计算和企业产品部软件开发工程师；曾是微软商业产品Dynamics亚太团队核心成员，参与开发了新一代基于云端的ERP解决方案。
近几年，Apache Kylin作为一个高速的开源分布式大数据查询引擎正在迅速崛起。
它充分发挥Hadoop、Spark、HBase 等技术的优势，通过对超大规模数据集进行预计算，实现秒级甚至亚秒级的查询响应时间，同时提供标准SQL接口。
目前，Apache Kylin已在全球范围得到了广泛应用，如百度、美团、今日头条、eBay等，支撑着单个业务上万亿规模的数据查询业务。
在超高性能的背后，Cube是至关重要的核心。
一个优化得当的Cube既能满足高速查询的需要，又能节省集群资源。
本文将从多个方面入手，介绍如何通过优化Cube提升系统性能。
Cube基本原理在传统多维分析就有多维立方体（OLAP Cube）的概念。
Apache Kylin在大数据领域对Cube进行了扩展，通过执行MapReduce/Spark任务构建Cube，对业务所需的维度组合和度量进行预聚合，当查询到达时直接访问预计算聚合结果，省去对大数据的扫描和运算，这就是Apache Kylin高性能查询的基本实现原理。
如图1所示，Apache Kylin会对SQL的查询计划进行改写，把源表扫描、多表连接、指标聚合等在线计算转换成对预计算结果的读取，极大减少了在线计算和I/O读写的代价。
而查询所访问的预计算结果保存在Cuboid当中（见图1红色方框），Cuboid大小只和维度列的基数有关，和源数据行数无关，这使得查询的时间复杂度可以取得一个量级的提升。
多维数据分析方法详解概要
多维数据分析方法详解概要
1.数据清洗和准备：首先，我们需要对原始数据进行清洗和准备。
这
包括去除重复数据、处理缺失值和异常值，以及将数据转换为合适的格式。
2.数据分析目标定义：在进行多维数据分析之前，我们需要明确我们
的分析目标。
例如，我们可能希望探索数据集中的主要模式、发现潜在的
关联关系，或者识别异常点。
3.数据集建模：在这一步中，我们需要选择适当的数据模型来描述数
据集的特征和关系。
常用的数据模型包括聚类算法、分类算法、关联规则
挖掘等。
4.维度选择和选择性投影：在多维数据分析中，我们通常会面临维度
灾难的问题，即数据维度太高。
为了克服这个问题，我们可以使用维度选
择和选择性投影技术，从而减少维度并提取出最有用的特征。
5.数据可视化：数据可视化在多维数据分析中非常重要，它可以帮助
我们更好地理解数据之间的关系和模式。
常用的可视化技术包括散点图、
直方图、热力图、平行坐标图等。
6.模式发现和关联分析：一旦我们完成了数据集的建模和可视化，我
们可以使用各种技术来发现数据集中的模式和关联。
这包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、主成分分析等。
7.模型评估和优化：最后，我们需要评估和优化我们建立的模型。
这
可以通过交叉验证、模型性能指标和模型调整来实现。
总而言之，多维数据分析是一种强大的分析方法，可以帮助我们更好地理解和利用复杂数据集。
通过清洗数据、建立模型、可视化数据并发现模式和关联，我们可以从数据中获取有价值的信息，并做出准确的决策。
多维数据智能感知及协同处理关键技术研发与应用
多维数据智能感知及协同处理关键技术研发与应用随着科技的快速发展，数据的获取和处理变得越来越重要。
在这个信息爆炸的时代，多维数据智能感知及协同处理技术的研发和应用成为了一个备受关注的领域。
这种技术旨在通过智能化的方式对多维数据进行感知、处理和分析，以实现更高效、准确的数据处理和利用。
一、技术研发多维数据智能感知技术是实现多维数据感知的关键。
它利用各种传感器和智能算法，实现对多维数据的实时感知和采集。
这些数据可能来自不同的源，如物联网设备、社交媒体、企业数据库等。
通过智能感知技术，我们可以对这些数据进行快速、准确的分析和处理。
协同处理技术是多维数据处理的核心。
它涉及多个处理单元之间的协调和配合，以实现更高效、准确的数据处理。
这种技术可以应用于各种场景，如分布式计算、云计算、边缘计算等。
通过协同处理技术，我们可以将多维数据分解为多个子任务，并将其分配给不同的处理单元进行并行处理。
这不仅可以提高数据处理的速度，还可以降低计算资源的消耗。
二、应用场景多维数据智能感知及协同处理技术的应用场景非常广泛。
以下是一些典型的应用场景：智能制造：在智能制造领域，多维数据智能感知及协同处理技术可以用于实时监测生产线的运行状态，提高生产效率和产品质量。
智慧城市：在智慧城市领域，这种技术可以用于城市管理、交通控制、环境监测等方面，提高城市运行效率和公共服务水平。
智慧医疗：在智慧医疗领域，多维数据智能感知及协同处理技术可以用于医疗影像分析、病人健康监测等方面，提高医疗服务的准确性和效率。
金融科技：在金融科技领域，这种技术可以用于风险评估、客户画像、智能投顾等方面，提高金融服务的质量和效率。
物联网：在物联网领域，多维数据智能感知及协同处理技术可以用于设备监测、远程控制等方面，提高物联网应用的智能化水平。
三、未来展望随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，多维数据智能感知及协同处理技术将会有更广阔的发展前景。
未来，这种技术将会更加智能化、高效化、个性化，为各个领域的发展提供更加强有力的支持。
雅典娜方案
雅典娜方案1. 概述雅典娜方案是一种用于构建和部署机器学习模型的开源框架，由百度公司推出。
与其他机器学习框架相比，雅典娜具有更高的灵活性和可扩展性，可以支持大规模的分布式训练和推理。
本文档将详细介绍雅典娜方案的架构、特点和使用方式。
2. 架构雅典娜方案的架构包括以下几个核心组件：2.1. 训练组件训练组件是用于构建和训练机器学习模型的核心组件。
它提供了各种算法和工具，包括数据预处理、特征工程、模型选择和训练等功能。
雅典娜的训练组件可以支持分布式训练，可以将大规模的数据集分割为多个小批量进行训练，并且可以使用多台机器进行并行计算，以加快训练速度。
2.2. 推理组件推理组件用于将已经训练好的模型应用到新的数据上，生成预测结果。
雅典娜的推理组件可以支持在线推理和离线推理，可以根据需求选择最佳的推理模式。
推理组件还提供了模型服务的接口，可以将模型封装成可部署的服务，供其他应用程序调用。
2.3. 数据管理组件数据管理组件用于管理机器学习模型的输入和输出数据。
它可以支持多种数据源，包括本地文件、数据库、分布式文件系统等。
数据管理组件还提供了数据转换和数据清洗的功能，可以对输入数据进行预处理，以满足模型训练的要求。
2.4. 模型部署组件模型部署组件用于将已经训练好的模型部署到生产环境中。
它提供了简单易用的部署工具，可以将模型转换为可在生产环境中运行的格式，比如TensorFlow的SavedModel格式或ONNX的模型格式。
模型部署组件还提供了性能优化和资源管理的功能，以保证模型在生产环境中的高效运行。
3. 特点雅典娜方案具有以下几个重要特点：3.1. 开源雅典娜方案是一个开源项目，通过GitHub上的开源社区进行维护和更新。
用户可以自由地查看和修改源代码，以适应自己的需求。
同时，用户还可以贡献自己的代码和功能，为雅典娜方案的发展做出贡献。
3.2. 易用性雅典娜方案提供了简单易用的用户接口，使得用户可以轻松地构建和训练机器学习模型。
大数据分析神兽麒麟（ApacheKylin）
⼤数据分析神兽麒麟（ApacheKylin）1.Apache Kylin是什么？在现在的⼤数据时代，越来越多的企业开始使⽤Hadoop管理数据，但是现有的业务分析⼯具（如Tableau，Microstrategy等）往往存在很⼤的局限，如难以⽔平扩展、⽆法处理超⼤规模数据、缺少对Hadoop的⽀持；⽽利⽤Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍，例如⼤多数分析师只习惯使⽤SQL，Hadoop难以实现快速交互式查询等等。
神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题⽽设计的。
Apache Kylin，中⽂名麒（shen）麟（shou）是Hadoop动物园的重要成员。
Apache Kylin是⼀个开源的分布式分析引擎，最初由eBay开发贡献⾄开源社区。
它提供Hadoop之上的SQL查询接⼝及多维分析（OLAP）能⼒以⽀持⼤规模数据，能够处理TB乃⾄PB级别的分析任务，能够在亚秒级查询巨⼤的Hive表，并⽀持⾼并发。
Apache Kylin于2014年10⽉在github开源，并很快在2014年11⽉加⼊Apache孵化器，于2015年11⽉正式毕业成为Apache顶级项⽬，也成为⾸个完全由中国团队设计开发的Apache顶级项⽬。
于2016年3⽉，Apache Kylin核⼼开发成员创建了Kyligence公司，⼒求更好地推动项⽬和社区的快速发展。
Kyligence是⼀家专注于⼤数据分析领域创新的数据科技公司，提供基于Apache Kylin的企业级智能分析平台及产品，以及可靠、专业、源码级的商业化⽀持；并推出Apache Kylin开发者培训，颁发全球唯⼀的Apache Kylin开发者认证证书。
2.Kylin的基本原理和架构下⾯开始聊⼀聊Kylin的基本原理和架构。
简单来说，Kylin的核⼼思想是预计算，即对多维分析可能⽤到的度量进⾏预计算，将计算好的结果保存成Cube，供查询时直接访问。
把⾼复杂度的聚合运算、多表连接等操作转换成对预计算结果的查询，这决定了Kylin能够拥有很好的快速查询和⾼并发能⼒。
多维数据分析方法
引言概述多维数据分析方法是一种用于探索和理解大量复杂数据集的工具。
在现代数据驱动的决策过程中，多维数据分析方法发挥着至关重要的作用。
本文是《多维数据分析方法（一）》的延续，将继续介绍在多维数据分析中应用广泛的方法和技术。
通过对多维数据进行深入分析，我们可以揭示数据背后的模式和关联，从而为决策者提供更好的支持和指导。
正文内容一、聚类分析1.1分层聚类算法1.2K均值聚类算法1.3密度聚类算法1.4基于模型的聚类算法1.5聚类分析的评估指标二、关联规则挖掘2.1频繁项集挖掘2.2关联规则2.3关联规则的评估和筛选2.4改进的关联规则挖掘算法2.5关联规则挖掘在市场营销中的应用三、主成分分析3.1主成分分析的基本原理3.2主成分分析的算法流程3.3主成分分析的解释和应用3.4主成分分析与降维技术的关系3.5主成分分析在数据可视化中的应用四、因子分析4.1因子分析的基本原理4.2因子分析的模型和假设4.3因子提取和旋转4.4因子分析的解释和应用4.5因子分析与聚类分析的比较五、决策树分析5.1决策树的基本原理5.2决策树的算法5.3决策树的剪枝策略5.4决策树的评估指标5.5决策树分析在风险评估中的应用总结多维数据分析方法在实际应用中具有广泛的应用价值。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似群组，从而进行个性化推荐和定制化服务；关联规则挖掘可以揭示数据中的潜在关联，为市场营销等业务决策提供支持；主成分分析和因子分析可以帮助我们降低数据维度并理解数据的结构；决策树分析则可以帮助我们制定决策路径和风险评估。
多维数据分析方法在处理和理解大规模数据集方面提供了有力的工具和技术。
为了更好地应对日益增长的数据需求，我们需要不断地学习和探索更加高效和精确的数据分析方法，以实现更加准确的预测和决策。
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高性能的多维分析解决方案
背景
以某国内最大综合类证券公司为例，介绍KAP的高性能多维分析解决方案。
该证券公司注册资本60亿元以上，经营业绩稳居业内前三，经营管理、风险控制、合规体系、信息技术等水平领先，是国内最早开展各类创新业务的券商之一。
凭借全方位的业务创新、服务创新和管理创新，成就了一系列市场第一。
伴随着大量的线上交易操作的完成，该证券企业的业务系统已经积累了丰富的后台数据和信息。
如何了解客户的交易习惯，掌握理财产品的销售状况，以及完善客户画像，识别潜在客户成为了证券行业急切依赖大数据去解决和发现的问题。
需求
该券商的大部分交易数据都存储在传统的数据仓库中，Hadoop平台存储了海量的APP 日志数据和第三方数据，但是由于缺少适合的分析工具，基于Hadoop平台的交互式分析应用相对较少。
随着数据量爆炸性增长，在传统的数仓中查询分析响应速度越来越慢，且不易于扩展。
特别是针对非重复计数等指标的实时计算需求，在大数据量的场景下更是无法满足。
该券商希望基于互联网客户的行为分析和经营分析，通过使用大数据分析平台及技术，使得超大规模数据集上的多维分析、交互式分析能力开放给各运营部人员，从集中式、专家式数据分析演进到分布式、全民数据分析式的时代，人人成为数据分析师，满足公司在大数据场景下的超大数据量、多维度、高安全隔离、高并发条件下的数据分析和数据服务能力，为即将到来的更具挑战的实时分析、数据挖掘、个性化营销等场景打下坚实的基础。
痛点：
l最大的Cube每天构建时间超过20小时，业务部门只能看到2天以前的数据
l基于Cube的单次多维分析需要1小时才能返回结果，严重影响业务部门的工作效率和正常分析流程
l将Cube数据固化成报表文件来提升查询性能，带来大量额外维护成本的同时，彻底丧失了通过Cube进行OLAP多维分析的灵活性
l由于权限管理问题，同一类Cube要为全国30多个省分行建立副本，导致Cube 数量达到2000+，大大增加了IT部门的运维难度和工作量
解决方案
通过将OLAP on Hadoop的大数据分析引擎KAP搭建在企业已有的Hadoop大数据平台之上，作为Hadoop底层数据与用户前端查询工具之间的桥梁，很好地减轻了IT人员数据准备的工作，提升了平台查询性能，并满足了业务人员自助分析的需求。
此次项目主要包含潜在客户分析、理财产品交易分析、客户特征分析等业务主题。
采用增量构建cube的方式来接入每天新增的交易业务数据，并进行自动合并，所有的cube构建过程在1小时内全部完成。
其中最大的一个cube包含30亿以上的总记录数，以及60多个维度，整个cube的容量为20T左右，通过一定地聚合优化设置，平均查询响应时间低于
3s。
业务人员通过使用KyAnalyzer或Tableau等BI工具连接至KAP数据引擎，秒级获取汇总或明细查询结果，自助完成业务报表的创建与分享，极大地提高了工作效率，并减轻了IT人员对数据处理的繁重工作。
另外，在安全方面，由于各营业部的信息需要互相隔离，同时对于不同业务范围的用户也需要进行严格的权限控制。
KAP的可配置权限管理功能能够很好地在Cube级别，以及单一Cube内实现数据行、列级别的权限控制，充分满足了企业对数据管控的需求，以保证证券数据的高度安全性。
客户价值
通过使用KAP来搭建企业的大数据平台数据仓库层，IT部门能够通过可视化的界面来更方便地开发与管理CUBE模型，并根据业务分析主题来设置维度与度量属性，每一个CUBE都可以满足用户在同一分析主题下对各种维度进行任意组合的多种报表需求，极大简化了后台针对各种特定需求而二次开发的方式。
用户通过拖放的操作便可以快速开发出自己需要的报表，不再需要通过IT人员反复修改脚本来生成报表数据。
大大缩短了数据到用户的应用过程，并降低了业务人员在大数据平台上使用数据的门槛，使最终用户可以直接面对授权内的数据进行自助探索与分析。
数据分析在大数据平台上的响应效率也得到了极大的改善。
对于百亿条基础数据的分析需求，90%的查询能通过KAP在3秒内返回结果，其中包括对千万数量级记录的非重复计数，比在HIVE上查询快百倍。
客户反馈
“KAP拥有良好的兼容性，可以快速部署到我司hadoop集群中，还通过提供SQL的数据访问方式，可以很方便地作为查询引擎来使用，并给下游和前端提供数据，极大地提升了移动app客户行为分析、互联网活动运营、客户运营及经营分析等金融行业常用分析场景的数据分析效率。
”
——信息技术部大数据平台总监。