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  • PivotCube (產(chǎn)品編號:10516)

    使用OLAP方法進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析的首選控件

    標(biāo)簽:VCLBIActiveX

    開發(fā)商: PivotCube

    當(dāng)前版本: v7.5.2.124

    產(chǎn)品類型:控件

    產(chǎn)品功能:大數(shù)據(jù)分析工具

    平臺語言:Activex & COM|VCL

    開源水平:不提供源碼

    本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考,具體以商家網(wǎng)站介紹為準(zhǔn),如有疑問請來電 023-68661681 咨詢。

    PivotCube是PivotWare實(shí)驗室所開發(fā)的最新的OLAP產(chǎn)品。它具有獨(dú)特的技術(shù),可以用于數(shù)據(jù)庫分析系統(tǒng)的規(guī)劃、創(chuàng)建和維護(hù)。PivotCube是使用OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)方法進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析的最佳產(chǎn)品之一。它既提供了程序員需要的API,又具有很強(qiáng)的靈活性,還可以方便地使最終用戶有效地完成多維數(shù)據(jù)分析工作。還允許最終用戶使用任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理和統(tǒng)計分析。此外,PivotCube還提供了一些統(tǒng)計功能,包括四分點(diǎn),中值以及其它功能。PivotCube還允許最終用戶在運(yùn)行中通過內(nèi)置的公式解釋器在已有度量值的基礎(chǔ)上創(chuàng)建自己的度量值。對最終用戶來說,可以輕易地更新立方體數(shù)據(jù)而不需要重新構(gòu)建整個立方體的功能也是非常重要的.

    聲明:本產(chǎn)品中文介紹為慧都網(wǎng)版權(quán)所有,未經(jīng)慧都公司書面許可,嚴(yán)禁拷貝、轉(zhuǎn)載!

    * 關(guān)于本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考,精準(zhǔn)產(chǎn)品資料以官網(wǎng)介紹為準(zhǔn),如需購買請先行測試。

    PivotCube VCL的主要特點(diǎn):

    樹狀(層次)維度
    它不但可以處理線性維度,還可以處理層次維度。我們把它們稱為樹狀,是因為它們的構(gòu)造就像標(biāo)準(zhǔn)的層次結(jié)構(gòu)—樹一樣,對于樹,所有Windows用戶應(yīng)該都很熟悉(目錄的結(jié)構(gòu)就像樹)。因此,你可以很容易地建立結(jié)構(gòu)類似于Windows目錄的維度樹,它可以具有無數(shù)的葉子和節(jié)點(diǎn)。葉子和節(jié)點(diǎn)可以層層嵌套,最多可以有255層。
     
    可擴(kuò)展的統(tǒng)計功能
    要使用這個功能,你需要建立過度飽和立方體。但在此之前,你需要把PivotCube.ExtendedMode這個屬性設(shè)為True。如果一個立方體單元容納了很多事實(shí)表中的數(shù)據(jù),那么統(tǒng)計計算就會變的很復(fù)雜。盡管如此,PivotCube仍然提供了基于沒有經(jīng)過簡化處理的完整數(shù)據(jù)集的計算。這個特點(diǎn)使你可以計算關(guān)于當(dāng)前過濾集的準(zhǔn)確函數(shù)值。這個特點(diǎn)的獨(dú)特之處在于精確的計算而不是基于簡化的統(tǒng)計公式的計算。因此,使用PivotCube,你總是可以得到準(zhǔn)確的計算結(jié)果。

    PivotCube擴(kuò)展模式支持的統(tǒng)計功能如下:

    • 最小值
    • 最大值
    • 中間值
    • 四分之一
    • 四分之三
    • 四分點(diǎn)之和
    • 四分點(diǎn)之差
    • 四分點(diǎn)偏差系數(shù)
    • 偏斜度
    • 峰度
    • 均方差
    • 方差
    • 偏差系數(shù)
    • 平均誤差
    • 平均絕對值差


        如果你不需要這個特殊功能,你可以使用PivotCube的標(biāo)準(zhǔn)模式來最小化立方體大小,內(nèi)存占用和提高速度。但在此之前,你需要把PivotCube.ExtendedMode屬性設(shè)為False。

    PivotCube標(biāo)準(zhǔn)模式下的功能:

    • 總和
    • 計數(shù)
    • 平均數(shù)


        可以很簡單地從任何TDataSet的派生類裝載數(shù)據(jù)
        使用TDataSet的派生類作為數(shù)據(jù)源使你可以輕松地通過以下方式裝載數(shù)據(jù):

    • Borland數(shù)據(jù)庫引擎(BDE)
    • ActiveX數(shù)據(jù)對象(ADO)
    • Direct Oracle Access(DOA)
    • IBObjects


        雖然你沒有必要使用“Group by”或者M(jìn)DX語句對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,但是如果你希望從SQL-Server裝入PivotCube的數(shù)據(jù)記錄數(shù)最少,你就可以使用“Group by”語句

    • 可以很容易地使用新數(shù)據(jù)更新已有的立方體(不需要重新構(gòu)造整個立方體)
    • 就像在一個大型的OLAP服務(wù)器中,通過在已有的立方體中添加新的數(shù)據(jù),而不是重新構(gòu)建整個立方體,你可以一步一步地構(gòu)造自己的立方體。對于那些需要處理經(jīng)常變化的數(shù)據(jù)的用戶來說,這是非常重要的特色。


    自定義的維包裝(dimension wrapping)

      例如,“日期”可以被切分為季節(jié)、季度、白天/夜晚等等,或者,“地址”可以被切分為街道、郵政編碼、城市、村等?!靶铡?[比如smith],“名” [比如John]和“部門”[比如managers]可以被綜合成單個字符串“Employer”[比如 John Smith Mgrs.]
     

    可通過維度和度量值篩選

        OLAP最強(qiáng)大的功能之一是能幫助用戶進(jìn)行深刻和詳細(xì)地分析,從而得出正確的商業(yè)決策。PivotCube提供了強(qiáng)大的通過維度和度量值進(jìn)行篩選的功能。

    • 通過維度進(jìn)行篩選以下面兩種方式進(jìn)行:
      • 常規(guī)篩選(通常過濾掉不必要的數(shù)據(jù))
      • 增量式的篩選(只篩選出所選擇的一個必要的維度元素;但仍然可以分析無數(shù)的維度)。當(dāng)你只需要提供一個客戶的分析或者是一年的分析時,這種方式是非常方便的。
    • 通過維度進(jìn)行篩選:對于活動和不活動的維來說,都是可行的。例如,你不需要將一個維嵌入到一個活動的片段中進(jìn)行分析。

    更新時間:2015-10-14 13:19:34.000 | 錄入時間:2006-07-11 12:01:00.000 | 責(zé)任編輯:

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    Tableau Prep是一款數(shù)據(jù)準(zhǔn)備產(chǎn)品,可幫助您組合,整理和清理數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析。

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    只需數(shù)分鐘,就可以創(chuàng)建美觀,內(nèi)容豐富的交互式數(shù)據(jù)可視化。

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