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	<title>《数据仓库的多维数据模型》的评论</title>
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	<description>通过网站分析与数据分析实现网站优化</description>
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		<title>作者：网站数据分析的一些问题(二)-优品阅读</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1097</link>
		<dc:creator>网站数据分析的一些问题(二)-优品阅读</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 18 Mar 2015 08:29:03 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[[...] 之前有关于多维数据模型和OLAP的介绍，可以参考数据仓库的多维数据模型和数据立方体与OLAP这两篇文章中的内容。 [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 之前有关于多维数据模型和OLAP的介绍，可以参考数据仓库的多维数据模型和数据立方体与OLAP这两篇文章中的内容。 [...]</p>
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		<title>作者：nancy</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1096</link>
		<dc:creator>nancy</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 01 Dec 2010 15:52:12 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[之前对数据仓库的理解很模糊，对OLAP理解上有点问题，看了你的讲解感觉豁然开朗。其实实现数据仓库、OLAP这些事情我一直在做，但是对于这些专有名词来说，我还是过于生疏了，以后要好好学习。谢谢您的分享。]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>之前对数据仓库的理解很模糊，对OLAP理解上有点问题，看了你的讲解感觉豁然开朗。其实实现数据仓库、OLAP这些事情我一直在做，但是对于这些专有名词来说，我还是过于生疏了，以后要好好学习。谢谢您的分享。</p>
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		<title>作者：维（Dimension）和立方（Cube） &#124;转载文章 &#124; 网站优化,互联网营销策划,数字电视运营</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1095</link>
		<dc:creator>维（Dimension）和立方（Cube） &#124;转载文章 &#124; 网站优化,互联网营销策划,数字电视运营</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 29 Oct 2010 00:52:34 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[[...] 编辑:一土东日月 on 十.29, 2010, under 转载文章   　　博客之前的两篇文章：数据仓库的多维模型和数据立方体与OLAP中分别对多维模型和OLAP的一些基本概念进行了介绍，这篇文章是基于那两篇文章的深入扩展，主要介绍的是多维OLAP中两个重要构成元素——维和立方的结构和组成。可能内容会偏向于模型构建方面，对那方面不太感兴趣的同学可以直接跳过。 [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 编辑:一土东日月 on 十.29, 2010, under 转载文章   　　博客之前的两篇文章：数据仓库的多维模型和数据立方体与OLAP中分别对多维模型和OLAP的一些基本概念进行了介绍，这篇文章是基于那两篇文章的深入扩展，主要介绍的是多维OLAP中两个重要构成元素——维和立方的结构和组成。可能内容会偏向于模型构建方面，对那方面不太感兴趣的同学可以直接跳过。 [...]</p>
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		<title>作者：数据仓库的多维数据模型 &#171; 网站优化</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1094</link>
		<dc:creator>数据仓库的多维数据模型 &#171; 网站优化</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 23 Sep 2010 15:29:26 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[[...] 　　文章当时发的时候好像有点问题，后面有段没更新进去，评论也被关了，居然发布了近两周才发现，现在补上了，对所有看过这篇文章的朋友说声抱歉！   　&#187; 本文采用  BY-NC-SA 协议，转载请注明来源：网站数据分析 &#187; 《数据仓库的多维数据模型》 [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　文章当时发的时候好像有点问题，后面有段没更新进去，评论也被关了，居然发布了近两周才发现，现在补上了，对所有看过这篇文章的朋友说声抱歉！   　&raquo; 本文采用  BY-NC-SA 协议，转载请注明来源：网站数据分析 &raquo; 《数据仓库的多维数据模型》 [...]</p>
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		<title>作者：数据立方体与OLAP &#187; 互联网杂谈</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1093</link>
		<dc:creator>数据立方体与OLAP &#187; 互联网杂谈</dc:creator>
		<pubDate>Mon, 13 Sep 2010 01:36:39 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[[...] 　　前面的一篇文章——数据仓库的多维数据模型中已经简单介绍过多维模型的定义和结构，以及事实表（Fact Table）和维表（Dimension Table）的概念。多维数据模型作为一种新的逻辑模型赋予了数据新的组织和存储形式，而真正体现其在分析上的优势还需要基于模型的有效的操作和处理，也就是OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）。 [...]]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　前面的一篇文章——数据仓库的多维数据模型中已经简单介绍过多维模型的定义和结构，以及事实表（Fact Table）和维表（Dimension Table）的概念。多维数据模型作为一种新的逻辑模型赋予了数据新的组织和存储形式，而真正体现其在分析上的优势还需要基于模型的有效的操作和处理，也就是OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）。 [...]</p>
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	<item>
		<title>作者：数据仓库的基本架构 &#187; 互联网杂谈</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1092</link>
		<dc:creator>数据仓库的基本架构 &#187; 互联网杂谈</dc:creator>
		<pubDate>Mon, 13 Sep 2010 01:23:57 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[[...] 数据仓库的多维数据模型 [...]]]></description>
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	<item>
		<title>作者：bookcold</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1091</link>
		<dc:creator>bookcold</dc:creator>
		<pubDate>Tue, 31 Aug 2010 13:27:26 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[经验之谈，学习了！
当年老师上课的时候，说到数据仓库，说仓库的构建是数据驱动型，往往是决策者看到了现有的数据分析情况，想进一步了解，这时候开发人员又要从ETL开始了～]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>经验之谈，学习了！<br />
当年老师上课的时候，说到数据仓库，说仓库的构建是数据驱动型，往往是决策者看到了现有的数据分析情况，想进一步了解，这时候开发人员又要从ETL开始了～</p>
]]></content:encoded>
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		<title>作者：joegh</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1090</link>
		<dc:creator>joegh</dc:creator>
		<pubDate>Mon, 30 Aug 2010 12:01:25 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[@&lt;a href=&quot;http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/comment-page-1/#comment-917&quot; target=&quot;_blank&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;bookcold&lt;/a&gt;: 我的理解是这样的：如果需求比较固定，那么可以根据需求设计多维模型建立数据集市，而数据仓库的数据也是为了满足这个数据集市的需求；而当需求多样并且多变时，这种方式就不适用了，一般需要先建立起数据仓库汇总细节数据，再根据不同的需求建立多维模型，开放数据集市。]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@<a href="http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/comment-page-1/#comment-917" target="_blank" rel="nofollow">bookcold</a>: 我的理解是这样的：如果需求比较固定，那么可以根据需求设计多维模型建立数据集市，而数据仓库的数据也是为了满足这个数据集市的需求；而当需求多样并且多变时，这种方式就不适用了，一般需要先建立起数据仓库汇总细节数据，再根据不同的需求建立多维模型，开放数据集市。</p>
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		<title>作者：bookcold</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/#comment-1089</link>
		<dc:creator>bookcold</dc:creator>
		<pubDate>Mon, 30 Aug 2010 06:17:33 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=754#comment-1089</guid>
		<description><![CDATA[“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。”
您说的这种方式应该是自顶向下的方式构建数据仓库，假如是自底向上，那就是先有集市才有仓库了。不知道在实际操作中，应该怎么选择？]]></description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>“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。”<br />
您说的这种方式应该是自顶向下的方式构建数据仓库，假如是自底向上，那就是先有集市才有仓库了。不知道在实际操作中，应该怎么选择？</p>
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