- •Deductor
- •Руководство аналитика
- •Введение
- •Анализ данных – основные принципы
- •Два подхода к анализу данных
- •Базовые методы анализа
- •Online Analytical Processing
- •Knowledge Discovery in Databases
- •Data Mining
- •Поддержка процесса от разведочного анализа до отображения данных
- •Тиражирование знаний
- •Основные модули
- •Подготовка сценариев
- •Визуализация данных
- •Работа с отчетами
- •Работа с избранными узлами
- •Пакетная обработка
- •Многомерное представление данных
- •Физическая реализация Deductor Warehouse
- •Создание хранилища данных
- •Подключение к Deductor Warehouse
- •Создание структуры хранилища с помощью Редактора метаданных
- •Загрузка данных в хранилище
- •Процессы
- •Измерения
- •Автоматическая загрузка данных в хранилище
- •Импорт данных из хранилища
- •Импорт процесса
- •Импорт измерения
- •Кубы в хранилище данных
- •Виртуальное хранилище Virtual Warehouse
- •Работа с OLAP-кубом
- •Кросс-таблица
- •Размещение измерений
- •Способы агрегации и отображения фактов
- •Селектор – фильтрация данных в кубе
- •Функция «Калькулятор»
- •Пример
- •Кросс-диаграмма
- •Описание аналитических алгоритмов
- •Очистка данных
- •Парциальная обработка
- •Заполнение пропусков
- •Редактирование аномалий
- •Сглаживание
- •Очистка от шумов
- •Факторный анализ
- •Корреляционный анализ
- •Обнаружение дубликатов и противоречий
- •Фильтрация
- •Трансформация данных
- •Настройка набора данных
- •Скользящее окно
- •Преобразование даты
- •Квантование значений
- •Сортировка
- •Слияние
- •Замена данных
- •Группировка
- •Разгруппировка
- •Кросс-таблица
- •Свертка столбцов
- •Data Mining
- •Автокорреляция
- •Нейронные сети
- •Линейная регрессия
- •Прогнозирование
- •Логистическая регрессия
- •Деревья решений
- •Карты Кохонена
- •Кластеризация (k-means и g-means)
- •Ассоциативные правила
- •Декомпозиция
- •Пользовательские модели
- •Вспомогательные методы обработки
- •Скрипт
- •Групповая обработка
- •Калькулятор
- •Условие
- •Команда ОС
- •Сценарий Deductor
- •Переменные
- •Интерпретация результатов
- •ROC-анализ
- •Анализ «Что-если»
- •Таблица «Что-если»
- •Диаграмма «что–если»
- •Подготовка данных для анализа
- •Выдвижение гипотез
- •Формализация и сбор данных
- •Представление и минимальные объемы необходимых данных
- •Построение моделей – анализ
- •Оптимизация работы и создания сценариев
- •Какие источники использовать
- •Кэширование
- •Динамические фильтры
- •Быстрая подготовка сценариев (скрипты)
- •Использование переменных
- •Обработка сценариев при помощи Deductor Server
- •Пример создания законченного аналитического решения
- •Создание хранилища данных
- •Прогнозирование объемов продаж
- •Поиск оптимальной наценки
- •Анализ потребительской корзины
- •Аналитическая отчетность
- •Создание отчетности
- •Что делать при возникновении ошибок
- •Заключение
- •Дополнительные источники
- •Контакты
www.basegroup.ru
Будет получен набор данных следующего содержания.
То есть получили количество в разрезе товара, даты и конкретного клиента с указанием номера накладной.
Импорт измерения
Если интересуют сведения по измерению, то необходимо выбрать интересующее измерение из списка доступных объектов базы данных. В ветке «Измерение» дерева объектов Deductor Warehouse представлены наименования измерений, содержащихся в хранилище. Дальше нужно выбрать атрибуты текущего измерения, которые будут включены в выходной набор данных и связанные измерения (если существует иерархия измерений). Для этого требуемые атрибуты или связанные измерения помечаются флагом, расположенным слева от имени атрибута. Неотмеченные объекты не будут включены в итоговый набор.
Пример
Импортируем из хранилища данные о товарах, которые продает компания, и информацию о том, в какую группу входит тот или иной товар. Для этого выберем объекты измерения Товар.Код так, как это показано на следующем рисунке.
стр. 49 из 192