cube

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    나는 다음과 같은 순서로 1-30, 31-60에 나타나는 노화 그룹 열에서 datacube을 정렬하는 데 노력하고, 61-90 등 이미지 여기에 - https://i.stack.imgur.com/Caoj8.jpg 내가 처음에 생각 오름차순 정렬 옵션을 수정하지만 작동하지 않습니다. "string"에서 "float"으로 데이터를 수정하려고했지만 "Not Eg

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    다차원 큐브에서 Dim_DueAnalysis라는 차원이 있습니다. 이 (데이터의 하위 집합 만이 여기에있다) 같은 기본 테이블은 같습니다 DueAnalysis_Key DueAnalysisID DueAnalysisDays DueAnalysisIntervalWeeks DueAnalysisInterval DueAnalysisDueOverdue 1052 2

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    TFS 큐브를 완전히 다시 작성하려고합니다. 다시 작성하기 위해 Rebuild the data warehouse and cube 문서에 나와있는 단계를 거쳤습니다. 하지만 실수로 SSMS를 사용하여 큐브를 처리하려고했습니다. 그런 다음 우리는 오류를 인식하고 Manually process the TFS data warehouse and analysis se

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    나는 데이터 큐브가 무엇인지에 읽어 봤는데 을 구현/구조하는 방법과 그것이 무엇인지및 말 많은 리소스가 왜 특정 컬럼에 (OLAP/비즈니스 인텔리전스/집계) 하나만 사용 하겠지만 어떻게. 대부분의 리소스는 referencing relational data 점인 것처럼 보이지만 RDBMS를 사용해야하는 것은 아닙니다. 그러나 아무것도 스키마를 구조화하는 방법

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    저는 ssas 및 mdx에 대한 새로운 기능을 제공합니다. SSAS에서 얻은 결과를 SQL 데이터베이스와 비교하려고합니다. 어쨌든이 특정 쿼리는 일치하지 않습니다. 데이터는 정확히 동일합니다. MDX의 전송 기능을 볼 수 없습니다. 어떤 아이디어가 있습니까? SQL : SELECT sum(CAST(LOS_MINUTES as BIGINT)) FROM

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    다차원 큐브에 대한 경험이별로 없지만 SQL 및 테이블 형식 모델링이 더 중요합니다. 기간 (개월)에 걸쳐 누적 합계 인 계산 된 측정 값을 만들려고합니다. 문제는 "기간"차원에 "기초 잔액"범주가 있기 때문에 기존의 날짜 차원을 사용하지 않는다는 것입니다. 이것은 고객이 설정 한 요구 사항입니다. [Dim Period] 테이블은 매우 간단합니다. 2018

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    이 질문에 대한 답변을 찾으려고합니다 : 각 공급 업체 도시에 대해 가장 많이 제공되는 제품을 찾으십니까? 여기 쿼리에 대한 코드입니다 : 마침내 여기 SELECT [Supplier City], [Product Name], [Total Transactions Quantity] FROM tb_final_cube WHERE "Supplier Name" IS

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    데이터 큐브 '큐브'가 있습니다. 각 2 차원 슬라이스를 가우스 커널로 컨버팅해야합니다. 그러나 다음 코드를 사용하면 각 슬라이스에서 약한 픽셀을 희석하는 정규화 된 가우스 커널을 사용합니다. '최대 (가우스)'라는 말로 각 픽셀을 가우시안으로 나누어 각 픽셀이 픽셀 강도에 비례하여 컨볼 루션되도록하는 방법이 있습니까? import numpy as np

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    HANA 분석 뷰가 있지만 분석 뷰의 원본 인 테이블에 대한 액세스 권한이 없다고 가정 해보십시오. 분석 뷰에는 사전 집계 된 열이 있지만 사전 집계없이 열이 필요합니다. 그렇지 않으면 쿼리에서 잘못된 결과가 발생합니다. 예를 들어, 정수 열 가격 및 이익이 있고 쿼리에 SELECT SUM (PRICE * PROFIT)이있는 경우. 각 행의 일반 표를 사용

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    내 DWH에는 5 개의 차원과 팩트 테이블이 있습니다. 사실 테이블의 SSAS 테이블 형식 모델 큐브를 만들고 파티션을 만들었습니다. 2015, 2016 및 2017이라고 말하면 내 서버에 내 큐브를 배포합니다. 그리고 파티션 2017에 대한 데이터 만 새로 고치는 작업을 만들고 있습니다. 전체 데이터가 아닙니다. 내 모든 크기와 2017 파티션을 새로 고