多维波动模型的因果关系分析

图销售分析”的多维数据集模型的设计共8页word资料

数据仓库与数据挖掘实验报告姓名：岩羊先生班级：数技2011 学号：XXXXXX 实验日期：2013年11月14日目录实验.............................................. 错误!未定义书签。【实验目的】............................... 错误!未定义书签。 1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能和操作特点; ................................ 错误!未定义书签。 2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各选项面板和操作方法; ........................ 错误!未定义书签。 3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工作流程。................................... 错误!未定义书签。【实验内容】............................... 错误!未定义书签。 1.打开SQLserver manager studio软件，逐一操作各选项，熟悉

软件功能; (4) 2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构，新建立数据库并导出； (4) 3.打开VisualStudio2008，导入已有数据库、或新建数据文件，设计一个“图书销售分析”的多维数据集模型。并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。 (4) 【实验环境】............................... 错误!未定义书签。【实验步骤】............................... 错误!未定义书签。 1.打开 SQL Server manager studio； (5) 2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF 并且做出优化； (5) 3.修改数据库属性； (5) 4.建立数据仓库所需的数据库bb（导出）； (5) 5. 创建新的分析服务项目； (5) 6. 新建数据源（本地服务器输入“.”） (5) 7．建立多维数据集 (6) 8.处理多维数据集，得出模型： (6) 9.模型实例： (6) 【实验中的困难及解决办法】................. 错误!未定义书签。问题1：SQLserver中数据库的到导出. (6)

Analysis Services多维模型开发

Analysis Services多维模型开发可以使用Analysis Services来分析大量数据。还可以使用它设计、创建和管理包含来自多个数据源的详细信息和聚合数据的多维结构。若要管理和使用联机分析处理(OLAP)多维数据集，可以使用SQL Server Management Studio。若要创建新的OLAP多维数据集，可以使用Business Intelligence Development Studio。一、创建Analysis Services项目单击“开始”，依此指向“所有程序”和Microsoft SQL Server 2008，再单击SQL Server Business Intelligence Development Studio。将打开Microsoft Visual Studio开发环境在Visual Studio的“文件”菜单上，指向“新建”，然后单击“项目”。在“新建项目”对话框中，从“项目类型”窗格中选择“商业智能项目”，再在“模板”窗格中选择“Analysis Services项目”。将项目名称更改为Analysis Services Tutorial，这也将更改解决方案名称，然后单击“确定”。您已经基于Analysis Services项目模板，在同样命名为Analysis Services Tutorial的新解决方案中成功创建了Analysis Services Tutorial项目。二、定义数据源在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”，然后单击“新建数据源”。在“欢迎使用数据源向导”页上，单击“下一步”可打开“选择如何定义连接”页。

多维数据库维度层次的理解

多维数据库维度层次的理解多维度数据库是按照多维数据模型的思想来建立的。而一个多维数据模型是由多个维度和实事组成。维度是多维数据模型中非常重要的概念，要进行多维分析、编写高效准确的MDX 查询，首先要对维及其维度的概念分层有比较深刻的理解。维是描述事实的角度，也即观察数据的角度。一个多维数据模型通常都包含多个维度。比如：描述企业的销售信息这样一个事实，我们就可能要用到客户维度、时间维度、产品维度、仓库维度等。在多维数据库中，维度表的来源通常都是关系数据库中的基础数据表，如上面提到的客户维度就来自关系数据库中的客户表，产品维度就来自关系数据库中的产品表等等。而这些维度表除了与事实表相关联的键属性以外还有很多其它的数据表属性。在基于关系数据库的查询中，我们可能更多的关注表之间的关系。而在多维数据库中，应该把思维改进一下，应该理解和注意维度属性之间的关系，分析维度中每个属性之间的关系。而维度属性之间的关系就引出了本文的中心——维度层次。还是上面那个企业销售的例子，对于客户维度，除了键属性外，可能还会有客户的名字属性，所在国家，所在城市以及省，性别，教育情况，职业等信息。通过分析这些属性的值，可以发现：城市是属于某个省的，而省又是属于某个国家的，所以在这些属性的值中就表现了一种层次关系。分析这个层次结构如下图：图一：客户维度属性层次分析图上图中左边是客户维度表中国家属性，城市属性和省属性所组成的层次表示，右边就是这几个属性的值之间的关系。在SSAS中，图中左边的部分表示一个层次，这个层次由四个级别组成，这四个级别分别是：国家，省，城市和客户。在这个层次中国家是粒度最大的级别，客户是粒度最小的级别。在进行多维数据分析的时候，我们就可能会在这个层次的不同级别上进行综合或分析，上卷或下钻。维度中的层次关系有的时候是隐含的，由数据的意义表示。所以维度层次有的时候可以自动生成，但更多的时候是人为定义的。对维进行概念分层使得我们可以在任意的抽象级别分析数据。在SSAS中有一些与层次相关的函数，要利用好这些函数，其前提就是要理解维度的层次结构。这些函数我将会在另一篇文章中介绍。

面向财务分析的多维数据模型设计

摘要:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。而且数据仓库是基于多维数据模型的，该模型可将数据看作数据立方体形式。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可以运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计，通过时间维度、行业维度、方法维度、报表维度等分析。关键词:财务分析；多维数据；上卷；下卷；财务报表前言:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的各种能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计。正文：面向财务分析的多维数据模型设计财务分析是为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定。最经常用到的还是围绕财务指标进行单指标、多指标综合分析、再加上借用一些参照值（如预算、目标等），运用一些分析方法（比率、趋势、结构、因素等）进行分析，然后通过直观、人性化的格式（报表、图文报告等）展现给用户。财务分析的方法： (一)比较分析法比较分析法，是通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度，来说明企业财务状况或经营成果变动趋势的一种方法。比较分析法的具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方式。 1、不同时期财务指标的比较主要有以下两种方法： (1)定基动态比率，是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。 (2)环比动态比率，是以每一分析期的数据与上期数据相比较计算出来的动态比率。

谈销售组合预测模型构建及实证分析

谈销售组合预测模型构建及实证分析本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！论文关键词:组合预测销售预测精度论文摘要:销售预测是企业快速响应市场需求的先决条件,精确的销售预测不但有利于提高企业及其产品的竞争能力,减少经营风险,也是企业提高市场应变能力的有效手段。本文构建了组合预测模型,然后运用单项预测模型和组合预测模型对A公司的销售情况进行了预测分析和比较。实践证明,组合预测的预测精度比单项预测更高、可靠性更强,是企业制定生产计划和采购计划的科学依据。随着全球经济的一体化,科学技术的快速发展,产品生命周期越来越短,消费需求日益个性化、多样化,市场竞争更加激烈,这样的市场背景使销售预测趋于复杂,难度越来越大,只采用一种预测方法,肯定保证不了预测的精度,因为每种预测方法对预测对象及对象所处的环境都是有一定的假设条件,任何一种单一预测方法都只利用了部分有用信息,同时也抛开了其他有用的信息,而不同的预测方法往往能提供不同的

有用信息,在这种情况下,组合预测法就应运而生了。所谓组合预测,就是采用两种或两种以上不同的预测方法对同一对象进行预测,对各单独的预测结果适当加权综合后作为其最终结果。由于组合预测综合利用了各单项预测模型的优点,聚集了各单项预测模型所包含的有用信息,减少了信息失真的可能性和随机性,因此,预测的精度更高、可靠性更强。组合预测模型的构建对同一预测问题采用n个预测模型分别进行预测,再根据对各单一预测模型预测结果的分析,确定各单一预测模型在组合预测模型中的最优权重系数,从而构成组合预测模型为: (1) (1)式中,fi表示t时刻组合预测方法的预测值;fit 表示t时刻第i种预测方法的预测值;n表示单一预测方法的个数;ki表示第i种预测方法的权重,且。最优权重的确定在组合预测模型中,最关键的问题是如何确定各单一预测模型的权重,因为合理的权重会大大提高预测精度。常见的权重选取方法有:算术平均法、标准差

方法五剖析因果关系

方法五剖析因果关系 1.方法概述地理因果关系是指不同地理事物或地理原理之间存在先后相继、彼此制约的内在关联。很多地理试题的题干与选项之间互为因果，其中以成因类和影响类试题最为典型，解答此类试题通常要利用因果关系进行推理分析，其一般步骤：①明确区分试题中的“因”和“果”；②从逻辑角度推理分析“因”和“果”的内在关联；③迁移相关地理知识解答试题。 2.增分策略【典题试做1】廊桥又称风雨桥，是加盖了廊屋的特殊桥梁。闽浙山区迄今留存不少木质古廊桥。当地采伐后的木材，需经一段时间的自然晾晒才能用作建桥木料。清乾隆年间建于下左图中甲处的廊桥，建成不久即毁于山洪。数年后，在图中乙处重建并保存至今。下图为闽浙山区某地地形图及廊桥景观图。据此回答(1)～(2)题。 (1)当地采伐与晾晒木材的季节分别是() A.夏季、春季 B.冬季、春季 C.夏季、秋季 D.冬季、秋季 (2)与甲处相比，在乙处重建廊桥并能够保存至今的原因最可能是() A.流域内植被增多，洪涝灾害减弱 B.地处山脊地带，地势较平缓开阔 C.河道平直且较宽阔，河流流速不快 D.所选木材质地坚硬，耐侵蚀冲击【方法指津】第(1)题，该山区交通不便，夏季降水丰富，河水水位高，流速

快，便于伐木区的木料顺河流运输；秋季降水较少，天气干燥，利于木料晾晒。选C。第(2)题，解答该题时，可以先分析各选项中原因的叙述是否正确，B选项“地处山脊地带，地势较平缓开阔”，本身叙述错误，一般来说，山脊地带，地势比较陡峭，这样可以先排除B项，再从其他选项中进行选择。图中甲处河道弯曲且由宽变窄，导致河流流速加快，水位上涨，对桥体冲击大；乙处河道平直且较宽阔，河流流速较平稳，对桥体冲击较小。选C。答案(1)C(2)C 【方法启示】由果溯因：成因类试题通常表现为题干为“果”选项为“因”；“果”为已知，“因”为未知。利用因果关系采用“由果溯因法”进行解题。例如，“改革开放以来，我国人口由农村流向城市，由内地流向沿海的主要原因是”，其中“我国人口由农村流向城市，由内地流向沿海”是“果”，结合影响人口迁移的诸多因素和我国基本国情采用“由果溯因法”推理分析可知，区域经济发展不平衡即“经济因素”是主要原因。【典题试做2】M岛位于马六甲海峡的西南方，该岛上港口很少。读图，完成(1)～(2)题。 (1)M岛东北部沼泽广布的原因是() A.受沿岸海水的顶托作用强 B.地势低平且多冻土，排水不畅 C.气温低，蒸发量较小 D.森林覆盖率高，蒸发量大 (2)造成M岛港口稀少的主要原因是()

《大数据多维分析平台实践方案》

大数据多维分析平台实践方案一、大数据多维分析平台搭建的初心随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。通过分析，我们面临的挑战如下： ?亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计查询。 ?业务分析的维度越来越多，是否可以提供一个灵活的多维度组合查询的工具，而不是针对不同的维度组合开发不同的报表。基于以上目标，开始搭建大数据的多维分析平台。二、多维分析平台技术选型搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型，基于我们对开源框架的使用经验和实际情况，我们主要看业界主流的公司是如何使用应对的，在技术选型上会进行一定的比较，但不会投入比较大的资源进行验证，主张快速的迭代，效果的评估。多维分析平台技术选型主要面临是OLAP引擎和前端UI的选型。我们先来看一下OLAP的基本概念和分类。 OLAP翻译成中文叫联机分析处理，OLTP叫联机事务处理。OLTP 它的核心是事务，实际上就是我们常见的数据库。我们业务数据库就是面向于事务。它的并发量会比较高，但是操作的数据量会比较小。它是实时更新的。数据库的设计会按照3NF范式，更高的话可能会

按照BC范式之类的来做。而OLAP的核心是分析，面向应用是分析决策，需要分析的数据级会非常大，可能TB，甚至PB都会有。它的数据更新会稍微慢一些，它的设计一般是反范式的，因为面向分析。常见的是雪花模型和星型模型。 OLAP的引擎目前主要分为3类第一种叫ROLAP，叫关系型OLAP，它的特点就是它是基于关系性模型，计算的时候，根据原始数据去做聚合运算。常见的实现，小数据量可以利用MySQL、SqlServer这种传统数据库，而大数据量可以利用SparkSQL、Tidb、ES这些项目。第二种类型叫MOLAP，叫多维OLAP，它的特点就是它会基于一个预定义的模型，我需要知道，要根据什么维度，要去算哪些指标，我提前就把这些结果弄好，存储在引擎上。细节数据和聚合后的数据保存在cube中，以空间换时间，查询效率高。实际上我们的很多业务也是基于此思想去做的，比如我们会在ES里面按照电站、客户等维度进行聚合，满足日常的T+1查询需求，只不过这个地方每个聚合维度需要在ES里面做一个表，并增加上复杂的ETL处理。符合这个理念在业界用的比较多的为Kylin。并且基于Kylin有完整的一套开源产品KMS。涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。第三种叫HOLAP(HybridOLAP)，叫混合OLAP，特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后的数据保存在cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。综合分析，技术选型上主要考虑第ROLAP和MOLAP。关于OLAP 的分类已经经过了很多年的发展，市场上相关的产品也有很多，但是大数据下基于开源组件应该如何搞？在大数据时代，有了分布式计算和分布式存储，对于亿级别表的任意时间跨度多维度组合的查询,是不是可以直接查询，不用再预聚合。

多维数据模型与OLAP实现

多维数据模型与OLAP实现近年来，随着网络技术和数理分析在银行业中的广泛应用，西方商业银行开始广泛采用人口地理统计理论，运用数据挖掘及商业智能对用户请求的快速响应和交互式操作。ＯＬＡＰ技术在国内兴起和发展的过程中，人们对某些基本概念还有不同的理解。比如，ＯＬＡＰ与多维数据模型的关系，多维数据模型与多维数据库（ＭＤＤ，ＭｕｌｔｉＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤａｔａｂａｓｅ）的关系，ＭＯＬＡＰ（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅ

ｎｓｉｏｎａｌＯＬＡＰ，多维联机分析处理）、ＲＯＬＡＰ（ＲｅｌａｔｉｏｎａｌＯＬＡＰ，关系联机分析处理）和ＨＯＬＡＰ（ＨｙｂｒｉｄＯＬＡＰ，混合联机分析处理）间的差异，多维数据库与多维联机分析处理是不是完全一致等问题，还有待于进一步澄清。一、多维数据模型及相关概念同的维属性。２．维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。属性的集合构成一个维（如时间维、机构维等）。３．维分层：同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等）。

４．维属性：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述（例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。５．度量：立方体中的单元格，用以存放数据。ＯＬＡＰ的基本多维分析操作有钻取（Ｒｏｌｌｕｐ，Ｄｒｉｌｌｄｏｗｎ）、切片（Ｓｌｉｃｅ）、切块（Ｄｉｃｅ）及旋转（Ｐ钻取包含向下钻取和向上钻取在多维数据结构中ＯＬＡＰ多维数据模型的实现有多种途径，其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式，人们通常称之为ＭＯＬＡＰ、ＲＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ。但ＭＯＬＡＰ的提法容易引起误解，毕竟根据ＯＬＡＰ的多维概念，ＲＯＬＡＰ也是一种多维数据的组织方式。

因果关系的定义

因果关系的定义本文源自“新控制原理”一书6.1节。更早的叙述可从（1）“自然辩证法研究”杂志1993年4期1-14页“寻求因果联系的七种方法”一文；（2）武汉工业大学出版社出版的“中国宏观经济归纳分析”1996年一书；（3）中国科技大学出版社2000年出版的“第三届智能控制与自动化大会论文集”294-298页“一类归纳推理规律的研究”一文中读到。因果性概念是科学发展、研究的中心论题之一。从古希腊时期到现在一直吸引着自然科学家、社会科学家及哲学家的注意。其原因在于：没有比因果关系更基本的概念了，它反映了客观事件或现象的相互联系而普遍存在于自然界及人类社会之中。一门科学只有研究到因果关系的层次，这门科学才算有牢固的基础。逻辑控制也是如此。在逻辑控制中，最基本的工况与作用力之间，作用力与性能之间也都存在有因果关系。对自然语言条件语句中的联结词“如果…，则…”进行逻辑抽象，就必须考察因果关系。寻求一个符合人们理解的、有效的逻辑抽象，一直是人工智能、思维研究的重要方面。一个有效的条件语句要求前后件之间有某种因果联系。一旦普遍的因果关系得以确定，因果推理就跟之确定。在这种意义上讲本章也是讲述“如果…，则…”的逻辑抽象。本章先介绍一个普遍适用和容易接受的因果关系定义，再讲述归纳思维的规律，以便寻求因果关系，分析逻辑控制中的因果关系，最后则给出因果分析的应用举例。 6.1 现象的因果联系在介绍寻求因果联系的方法之前，有必要对有关概念加以说明，以便确定本书要使用的概念的内涵。如果某一现象或事件的发生或存在引起另一现象或事件的发生或存在，这两个现象或事件间就具有因果联系，这两个现象或事件也就组成因果系列。原因系指这样的现象或事件：在一个给定的因果系列中，它直接产生并先于其它现象或事件。征兆系指这样的现象或事件：在一个给定的因果系列中，它同时伴随于其它现象或事件。说一个事件或现象是另一个事件或现象的征兆，意即我们不去确切的分析二者中谁是原因，谁是结果。其实往往可能是这样：二者互为因果。在一个给定因果系列中，结果系指在另一现象或事件之后被另一现象或事件所直接引起的现象或事件。逻辑上还有两个重要概念。这就是“充分条件”及“必要条件”等概念。一个现象或事件A是另一现象或事件B的充分条件，当且仅当，任何时候A发生或出现时，B就发生或出现。一个现象或事件C是另一现象或事件D必要条件，当且仅当，任何时候D发生或出现时，C就发生或出现。显然 ⑴ A是B的充分条件，则B是A的必要条件。 ⑵ C是D的必要条件，则D是C的充分条件。 ⑶ A是B的充分条件，则B是A的充分条件。 ⑷ C是D的必要条件，则D是C的必要条件。

数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)

一、实验内容和目的目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；内容： 1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。 2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）操作系统平台：Windows 7 数据库平台：SQL Server 2008 SP2 三、实验原理在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基

于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展，OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。四、实验方法、步骤要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW

数据仓库的多维数据模型定义作用实例

数据仓库的多维数据模型定义作用实例 2010年08月19日06:53 来源：网站数据分析作者：佚名编辑：李伟评论：0条本文Tag：信息化频道商业智能数据仓库参考文献BI行业信息化【IT168 信息化】可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适用于分析型的数据查询和获取。多维数据模型的定义和作用多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP （Online Analytical Processing）。当然，通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现，但其真的作用的实现在于，通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型，并组成数据集市开放给不同的用户群体使用，也就是根据需求定制的各类数据商品摆放在数据集市中供不同的数据消费者进行采购。多维数据模型实例在看实例前，这里需要先了解两个概念：事实表和维表。事实表是用来记录具体事件的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情；维表则是对事实表中事件的要素的描述信息。比如一个事件会包含时间、地点、人物、事件，事实表记录了整个事件的信息，但对时间、地点和人物等要素只记录了一些关键标记，比如事件的主角叫“Michael”，那么Michael到底“长什么样”，就需要到相应的维表里面去查询“Michael”的具体描述信息了。基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型，包括星形模型、雪花模型和星座模型。这里不再展开了，解释概念真的很麻烦，而且基于我的理解的描述不一定所有人都能明白，还是直接上实例吧：

我国刑法中因果关系及其理论完善分析

我国刑法中因果关系及其理论完善分析 1 因果关系概说 1.1 我国的因果关系学说理论刑法中的因果关系就是人所实施的造成了严重危害结果的行为与危害社会结果之间的因果关系。其中的原因并非人类的一切行为，而是严重危害社会的行为，才能达到刑法规制的范畴，而其中的结果自然就是严重危害社会的行为所造成的结果。作为刑事犯罪构成的客观方面的因果关系，在我国刑法领域中，主要争议的焦点有两种学说，即必然偶然因果关系说和必然因果关系说。 1.1.1 必然偶然因果关系说必然偶然因果关系说，是将因果关系分为必然因果关系和偶然因果关系。必然性是合乎规律的，具有不可避免性，在结果的发生过程中处于支配地位。必然因果关系是指行为a的发生可直接导致结果b的出现；而偶然性是不确定的，对行为导致结果起到加速或是减缓的作用，使事物带有个性，是必然性的表现形式。偶然因果关系则是指行为a的发生导致了结果a，而结果a又作为原因，或是与行为b相结合，这才导致了结果b的发生。必然偶然因果关系是直接将哲学的必然性与偶然性应用到刑法中来，我国学者赵秉志对这一学说提出批判，认为：偶然性也是由于必然的原因起到作用之后形成的，否则，这种偶然性也就不能出现，作为因果关系来说，它还是必然的。把因果关系分成必然的和偶然的，是与因果关系本身相矛盾的。 1.1.2 必然因果关系说该学说认为，偶然性并不包括因果发生的根据，认为刑法因果关系的必要前提是某种行为具有危害社会结果发生的实在可能性，且该行为必须合乎规律地产生结果，不为另一个具有实在可能性的行为切断。这一学说提出的认定标准没有可操作性，人们很难判断行为中是否包含着结果产生的根据，很难断定行为导致结果是否合乎规律，因为许多规律还并没有被人们认识和掌握。另外，必然因果关系说不当地限制了因果关系的范围，从而不正确地限定刑事责任的范围。而且，必然因果关系说把因果关系定义为内在的必然的本质的联系，这样就把因果关系与规律等同起来了。 1.2 大陆法系的刑法中的因果关系学说刑法中的因果关系是哲学上因果关系的一部分，二者是特殊性与普遍性的关系，是个性和共性的关系。在大陆法系的刑法领域中，因果关系的研究绕开了哲学上的必然偶然之争，而是提出了条件说、相当因果关系说以及客观归责理论。 1.2.1 条件说条件说是由奥地利诉讼法学家格拉泽创立，由德国帝国法院法官冯?布里发展充实而来。条件说认为判断行为与结果之间存在因果关系，则须证明行为对结果来说，是不可缺少的必要条件，即没有行为，则没有结果。条件说主张，给结果以影响的所有条件均具有同等的重要性，毫无疑问的扩大的入罪的原因范围，这样的说法扩大了原因的范围，极有可能会造成冤假错案。其更为严重的缺陷还深藏在自身的运作机制中：运用‘思维排除法’的前提，是人们必须事先就已经知道究竟条件具备何等的原因力，即知道这些条件如何作为原因（之一）而发挥作用，否则，条件理论就根本无法运作。 1.2.2 相当因果关系说相当因果关系说是现今大陆法系国家的通说。由德国的克利斯首创，后得到德国、日本许多刑法学者的推崇和发挥。根据这一学说来判断行为与结果之间的因果关系，是指根据普通人的一般经验，从行为开始的这一时间点，结合一般人所能考虑到的各方面的因素及生活经验，是否可以得出现实发生的结果。需要注意的是，相当因果关系说并不是否定了条件说，而是以条件说论证的条件关系为前提，进而以相当性加以限制，从众多的条件中提炼出原因。

OLAP多维分析

0L人？多维分析一一流通行业审计新思路[摘要]信息技术全面发展的今天，财务信息系统的应用范围越来越广，特别是在流通行业，作用越来越大。同时，审计风险模型不断演变，风险导向审计的概念日益流行。在商品数据丰富的流通行业，审计亟待利用现有强大的财务数据仓库来进行数据分析，利用信息技术进行有效的审计决策。本文探讨了在流通行业中利用0[仙分析技术对数据进行多个维度的查询分析，快速确定审计风险数据和挖掘分析风险数据的审计新思路。 [关键词]OLAP多维分析审计数据仓库一、OLAP多维分析技术介绍联机分析处理（OLAP)的概念最早是由关系数据库之父￡^ ^于1993 0( 年提出的，他同时提出了关于％仙的12条准则。联机分析处理的用户是专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时，从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如在流通行业分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。联机分析处理的主耍特点，是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，在这里，维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。这也是联机分析处理在近年来被广泛关注的根本原因，它从设计理念和真正实现上都与旧有的管理信息系统有着本质的区别。数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到0LAP#

模型构建的原则和主要步骤

1．试述模型的概念、特征和分类。概念：模型是对现实世界某些属性的抽象特征：（1）模型是现实世界一部分的抽象或模仿；（2）模型是由那些与问题有关的因素组成；（3）模型表明了有关因素之间的关系分类：图形与实物模型；分析模型；仿真模型；博弈模型；判断模型2．模型构建的原则和主要步骤是什么？原则：（1）建立方框图；（2）考虑信息相关性；（3）考虑信息准确性；（4）考虑信息结集性步骤：（1）形成问题；（2）确定系统的特征因素；（3）确定模型的结构；（4）构建模型；（5）模型真实性检验 3．建立模型必须有赖于反映系统特征的各种因素，根据因素在模型中所起的作用不同，可以将因素划分为哪3类？（1）可忽略其影响的因素；（2）对模型起作用但不属于模型描述范围的因素；（3）模型所需研究的因素 4．试说明结构模型具有什么样的基本性质。（1）结构模型是一种图形模型（2）结构模型是一种定性分析为主的模型（3）结构模型可以用矩阵形式来描述，从而使得定性分析和定量分析得到有效结合（4）结构模型作为对系统进行描述的一种形式，正好处在自然科学领域用的数学模型形式和社会科学领域用的以文字表现的逻辑分析形式之间5．试分析邻接矩阵和可达矩阵各自的特点以及二者的区别。邻接矩阵的特点：（1）矩阵中元素全为零的行对应的节点称作汇点，即只有有向边进入而没有有向边离开该节点；（2）矩阵中元素全为零的列对应的节点称作源点，即只有有向边离开而没有有向边进入该节点；（3）对应每一节点的行中，其元素值为1的数量，就是离开该节点的有向边数；（4）对应每一节点的列中，其元素值为1的数量，就是进入该节点的有向边数。

空间多维数据模型及OLAP的设计与实现

文章编号:10092427X (2002)022******* 空间多维数据模型及OLAP 的设计与实现徐铭杰1,梁留科2 (1.信息工程大学测绘学院,河南郑州　450052;2.河南大学环境与规划学院,河南开封　475001) 摘要:多维数据模型定义了数据仓库的度量和维度结构,是OLAP 和某些数据挖掘模型的基础和数据仓库应用的重要手段。但用传统的多维数据模型和OLAP 技术处理空间数据具有较大的局限性。文中尝试在传统多维数据模型中引入空间维度,在度量中引入指向空间聚合结果的空间聚合索引,并引入空间算子集合,从而构造出空间多维数据模型和空间立方体。在模型物理实现的基础上,试验了空间立方体的OLAP 操作。关　键　词:空间数据仓库;空间多维数据模型;空间维度;空间聚合索引;空间立方体;OLAP 中图分类号:P282 文献标识码:A 空间数据仓库技术是数字地球、数字城市建设中的关键技术之一。数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策管理的数据集合[1],它的数据可以从联机的事务处理系统、异构的外部数据源、脱机的历史业务数据中得到。涉及到的技术包括构建多维数据模型、数据抽取、存储、管理、OLAP 和数据挖掘等。多维数据模型中定义了数据仓库的度量、维度结构以及层次间聚合算子,是OLAP 和某些数据挖掘模型的基础。采用传统的多维数据模型和OLAP 技术处理空间数据具有较大的局限性,针对这些问题,特构建空间多维模型,即,在雪花模型中引入空间维度;在度量中引入指向空间聚合的指针;引入空间聚合生成、空间子方查询、空间OLAP 等操作算子。在此模型基础上,试验了空间数据立方体的空间OLAP 操作。1　传统多维数据模型的局限性 OLAP 服务大多基于关系模型和多维数据模型,所存储和分析处理的数据多为结构化关系型数据,传统的多维数据模型处理空间数据(典型的复杂结构数据)有较大的缺陷,主要表现为: 1)无论作为维度,还是作为度量,传统模型均不能直接操作空间数据。空间数据往往需要泛化为非空间数据,才可以作为维度,此时已失去其几何定义;作为度量,由于空间数据泛化后不是数值型,或者采用数值型聚合函数无意义而无法聚合。空间数据的聚合具有特定的算法,且其聚合结果具有特定意义,需要构造特定的空间聚合与检索算子。 2)传统的OLAP 分析的结果为报表和统计图表,缺乏空间数据的最佳展示手段———电子地图,因而无法获得空间数据的直观整体分布。在多维数据模型中,空间数据往往作为空间维度而出现。空间数据具有层次性,反映空间维度具有概念层次结构,层间具有空间聚合关系;空间数据也可作为度量出现,此时它是空间维度上钻取(drilling down )、钻穿(drilling trough )和回卷(rolling up )、切片(slicing )、切块(dicing )等操作的结果。 2　空间多维数据模型维度与度量分别依托于维表(dimension table )和事实表(fact table ),维表和事实表根据其间联接方式,可以构成星型模型(star schema )、雪花模型(snow 2flake schema )等。目前基于关系型数据的研究认为:尽管规范的维表可以节省空间,但会因为存在较多的表连接(table join )操作而降低了浏览的性能,因而认为星型模型更适宜作为数据仓库的逻辑模型[2]。作者认为,由于空间数据作为度量,其运算的时间及空间复杂度一般远远高于简单的关系型数据,尽管提出了一些空间子方物化(spatial cuboids materialization )、预计算(pre 2computation )和将用户查询转化为物化子方(materialization cuboids )的算法[2],空间数据在线处理的代价仍然很高,采用星型模型难以获得类收稿日期:2002201222;修回日期:2002203215 作者简介:徐铭杰(1970-),男,河南郑州人,助理研究员,博士生,主要从事地理信息系统和图像处理研究。第19卷第2期2002年6月测绘学院学报 Journal of Institute of Surveying and Mapping Vol.19No.2J un.2002

逻辑中的因果关系

因果关系是推理中最常见的论证模型之一，由于可能性推理题干较长，而且需要运用言语中的语义理解，所以对于一道题目而言，如何去判断它是因果关系论证模型，什么情况下用什么样的削弱方式是拿分的关键。下面针对这个难题进行详细解析，第一类：已知事实A,事实B,结论得出：A是B的原因。分析：根据逻辑客观性，前提中并没有提及AB关系，而结论中直接得出因果联系，显然是强加因果，对于这一类型题干，通常正确选项中会用因果倒置的方式来进行削弱，即：B是A的原因，或者B先于A发生。例：一项调查表明，某中学的学生对悠悠球的着迷程度远远超过其他任何游戏，同时调查发现，经常玩悠悠球的学生的学习成绩比其他学生相对更好一些。由此看来，玩悠悠球可以提高学生的学习成绩。以下哪项为真，最能削弱上面的推论： A.悠悠球作为世界上花式最多最难、最具观赏性的手上技巧运动之一，要想玩好必须不断练习，因此能够锻炼学生的毅力，对学习成绩的提高很有帮助 B.学习成绩好的人更爱玩悠悠球 C.玩悠悠球的同学在学校的有效指导下并没有荒废学业 D.学校与学生家长订了协议，如果孩子的学习成绩没有排在前十五名，双方共同禁止学生玩悠悠球【答案】D.解析：题干推论是玩悠悠球可以提高学生的学习成绩，理由是玩悠悠球的学生的学习成绩比其他学生相对更好一些。如果D项为真，则说明题干犯了“因果倒置”的错误，严重削弱了题干推论。A、C两项支持了题干推论；B项削弱了题干推论，但削弱程度显然不如D项。第二类：已知事实A,结论得出：B是A的原因。分析：同样根据逻辑客观性，B为前提中所没有提及的原因，既然结论侧重原因，所以我们把这种因果关系论证模型称为原因分析，对于这一类型题干，通常正确选项中会用另有他因来进行削弱，即：原因C才是造成A的原因，这样便使得B是原因的概率减少，达到削弱的效果。例：研究人员分析了美国南加州将近4000名亚裔和非亚裔胃癌患者的病例资料，他们

第三章模型建立的具体步骤

3.1 ANSYS软件介绍及转向节有限元模型建立 3.1.1 ANSYS的发展 ANSYS公司是由美国匹兹堡大学力学系教授、有限元法权威、著名专家John Swanson 博士于1970年创建而发展起来的，其总部位于美国宾夕法尼亚匹兹堡市，目前是世界CAE行业最大的公司之一。经过30多年的发展，如今ANSYS软件更加趋于完善，功能更加强大，使用也更加方便。 3.1.2 ANSYS功能简介软件主要包括3个部分，前处理模块、分析计算模块和后处理模块。前处理模块提供了一个强大的实体建模及网格划分工具，用户可以方便地构造有限元模型；分析计算模块包括结构分析（可进行线性分析、非线性分析和高度非线性分析）、流体动力学分析、电磁场分析、声场分析、压电分析以及多物理场的耦合分析，可模拟多种物理介质的相互作用，具有灵敏度分析及优化分析能力；后处理模块可将计算结果以彩色等值线显示、梯度显示、矢量显示、粒子流显示、立体切片显示、透明及半透明显示（可看到结构内部）等图形方式显示出来，也可将计算结果以图表、曲线形式显示或输出。 3.1.3 前处理模块PREP7 双击“实用”菜单中的Preprocessor，进入ANSYS的前处理模块。这个模块主要有两部分内容；实体建模和网络划分。（1）实体建模。 ANSYS程序提供了两种实体建模方法：自顶向下与自底向上。自顶向下进行建模时，用户定义一个模型的最高级图元，如球、棱柱，称为基元，程序则自动定义相关的面、线及关键点。用户利用这些高级图元直接构造几何模型，如二维的圆和矩形以及三维的块、球、锥和柱。无论实用自顶向下还是自底向上方法建模，用户均能使用布尔运算来组合数据集，从而雕塑出来一个实体模型。在创建复杂实体模型。ANSYS程序提供了完整的布尔运算，诸如相加、相减、相交、分割、粘结和重叠。在创建复杂实体模型时，对线、面、体、基元的布尔运算操作能减少相当可观的建模工作量。ANSYS程序提供了拖拉、

因果关系分析

因果关系分析：因果关系的介入因素2011-11-14 04:54:00| 分类：劳动人事法规及基| 标签：|举报|字号大中小订阅乐乐：甲追杀乙，乙慌不择路，在逃跑的过程中被汽车撞死了。甲是否要对乙的死亡负责？又如，甲有杀乙的故意，开枪射击，乙受伤而住院,当晚医院失火，乙因火灾而死亡。那么甲的枪击行为与乙之死亡结果是否有因果关系?如甲欲用毒药毒死乙，乙在喝下毒药毒性尚未发作之前，被仇人丙枪杀等。因果关系的介入因素作者：马桂芳2010-09-10 刑法上的因果关系是指危害行为与危害结果之间的因果关系，换言之就是危害行为与危害结果之间的决定与被决定、引起与被引起的关系。根据罪责刑相适应原则，一个只对其危害行为引起的危害结果负刑事责任。因此，如果发生了某一危害结果，想使某人负刑事责任，就必须先判定危害行为与危害结果之间存在因果关系；行为与结果之间的因果关系是行为人承担刑事责任的客观依据。但并不是有了行为与结果之间的因果关系，就必然负刑事责任；因果关系只是负刑事责任的前提。根据通说，以原因行为的单复或在因果发展过程中介入新的原因，表现为简单的因果关系、复杂的因果关系和中断的因果关系三种基本形式。其中，中断的因果关系的判定依据，就是因果关系的介入因素。一、因果关系的介入因素的概念和特征因果关系的介入因素是指在先行行为引起危害结果发生的过程中，介入了第三人行为、被害人行为、行为人的第二次行为或者自然事件，从而引起因果关系可能发生异常变化情况。介入因素不仅能直接产生了结果，而且可能使原先行行为与结果之间产生一定的联系。当然，这种联系是不确定的，视具体情况决定。如甲追杀乙，乙慌不择路，在逃跑的过程中被汽车撞死了。甲是否要对乙的死亡负责？又如，甲有杀乙的故意，开枪射击，乙受伤而住院,当晚医院失火，乙因火灾而死亡。那么甲的枪击行为与乙之死亡结果是否有因果关系? 这些问题的解答，都有赖于对因果关系的介入因素的研究。综合以上的概念界定和举例说明，可以归纳出因果关系的介入因素具有以下特征：（一）先后性在有介入因素的情况下，必然存在两个行为，且两个行为具有先后性，并非同时出现。在先行行为与因果关系之间出现的介入因素，既可以是第三人行为、被害人的行为，也可以是行为人的第二次行为或者自然事件。（二）直接性在有介入因素的情况下，介入因素直接导致了危害结果的发生。其与危害结果之间的联系是直接联系和必然联系，先行行为与危害结果之间是间接联系与偶然联系。在介入情况下的刑法因果关系中，先行行为不是直接导致最后的结果，而是由介入因素引起危害结果，先行行为通过介入因素而间接发生作用，所以先行行为与危害结果之间的关系不是必然的或直