多维数据分析（多维数据分析常用工具）

本篇文章给大家谈谈多维数据分析，以及多维数据分析常用工具对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、三维数据分析有哪些好的方法与软件？
• 2、什么叫做多维数据分析?
• 3、如何使用 Excel 查看和分析 OLAP 数据多维数据集
• 4、多维分析
• 5、多维数据的聚类分析有哪些算法

三维数据分析有哪些好的方法与软件？

三维数据处理软件都包含哪些模块

三维数据处理软件，一般包含三个模块：数据管理和处理，三维渲染，UI。 这与图形学的三个经典问题是相对应的：建模，渲染和交互。与一般常见的数据处理软件，比如图像视频处理，不同的是，这里的数据展示模块需要三维渲染。与之对应的UI操作，也变成了一些三维空间的变换，比如模型的旋转缩放等。

如何搭建一个简单的三维数据处理软件

那么如何快速的搭建一个三维数据处理软件御携握呢？采用搭积木的方式，每个模块都有很多现成的开发包可以选择。比如UI模块处，一般常见的有MFC，QT，MyGUI（Magic3D使用的UI）等。数据处理算法方面，常见的有Geometry++，CGAL，OpenMesh，PCL等。隐信渲染模块，可以使用OpenGL或者Direct3D，也可以使用渲染引擎，如OGRE，OSG等。

如何选择几何算法开发包

几何算法模块，一般有三种选择：自主开发，使用开源库，使用商业库。如何选择呢？开发包API的生命周期，大概分为开发，维护和升级。对于一个算法，几乎不可能开发出放之四海皆准的API。镇庆它的绝大部分时间都在维护和升级。开发包的选择，其实就是一个成本问题。开发阶段主要是时间成本，如何快速的实现目标功能是最关键的问题。维护和升级阶段需要尽量低的成本开销。所谓开源库免费，其实只是在开发阶段免费，而开发阶段最看重的却是时间成本。有了源代码就需要人去维护，没有人维护的源代码是没有用处的。商业库的主要优势就是有专业的团队来维护和升级这些API，并且成本会比个人做得更低。如果想清楚API的生命周期以及每个阶段的成本开销后，根据自身具体情况，就能很容易的做出选择了。

数字几何处理是什么

数字几何处理，一般是指点云网格数据的处理。和传统的NURBS正向建模的模型相比，数字几何处理的对象一般是三维扫描仪采集的数据，是曲面的离散表达，也就是数字化的。它的研究内容包括数据的获取，存储，表示，编辑，可视化等等。

OpenGL是什么

OpenGL是一套跨平台的图形绘制API，它通过一系列API把三维模型渲染到2D屏幕上。OpenGL采用了流水线机制，其绘制过程也称为渲染流水线。此外还有OpenGLES，主要用于嵌入式系统，或者移动平台；WebGL主要用于Web浏览器里的图形绘制。

OpenGL流水线

OpenGL通过一系列API可以设置渲染流水线的状态，所以OpenGL也是一个状态机。三维模型通过一些处理，最终渲染到2D屏幕上：

模型离散为三角面片：所有模型都需要离散为三角面片，OpenGL只接受三角面片输入。注意，虽然OpenGL也可以接受四边形，NURBS等输入，其本质最后都是三角面片的绘制。

Vertex Shader把三维三角片转化到屏幕坐标系下的2D三角片：这个过程包含了变换，裁剪等操作

2D三角片的光栅化：2D三角片被离散化，用屏幕坐标系的像素来表示，这也叫光栅化。

Pixel Shader为光栅化后的模型像素着色。

上面是渲染流水线的大致描述，其中还有很多细节，不同的API也有些细节上的差别。最早的OpenGL是固定的流水线，也就是只能通过API来设置一些流水线中的状态。现代的OpenGL开放出了一些Shader，用户可以自己为Shader写代码，利用Shader可以写出各式各样的渲染效果。

渲染模块使用OpenGL还是渲染引擎

如果渲染模块不是主要业务，建议使用渲染引擎。因为引擎内有很多现成的工具可以使用，减少开发的时间成本。

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什么叫做多维数据分析?

多维数据分析也是明镇顷一本书，主要针对高等学校信息管理与信息系统专业和计算机旅则专业的数据仓库课程的实验教学而编写。全书以数据仓库和OLAP（联机分析处理）理论为基础激陆，以SQLServer2000AnalysisServices为实验工具，以一个人寿保险公司的数据仓库系统为背景，通过一个完整的案例，系统全面地介绍了数据仓库系统的分析、设计、实施、管理与维护的过程。

多维分析报表结合商业智能的核心技术——OLAP，可以帮助用户进行多角度、灵活动态的分析。多维分析报表由“维”（影响因素）和 “指标”（衡量因素）组成，能够真正为用户所理解、并真实的反映企业特性信息。

如何使用 Excel 查看和分析 OLAP 数据多维数据集

有时候我们需要将外部信息导入到Microsoft Office Excel中进行数据分析，很多人使用的方法就是先对数据进行复制然后在黏贴，这样对于埋敬多个数据的很是麻烦，不仅耗时而且容易出错。其实，只要你在Excel中连接外部数据就可以搞定，这样不仅可以在Excel中定期分析此数据，还可以自动刷新（或更新）来自原始数据源的Excel工作簿，而不论该数据源是否用新信息进行了更新。

安全性 您的计算机可能禁用与外部数据的连接。若要在打开工作簿时连接到数据，必须通过使用“信任中心”栏或者将工作簿放在受信任位置来启用数据连接。

在“数据”选项卡上的“获取外部数据”组中，单击“现有连接”。

将显示“现有连接”对话框。

在该对话框顶部的“显示”下拉列表中，执行下列操作之一：

若要显示所有连接，请单击“所有连接”。这是默认选项。

若要只显示最近使用的连接的列表，请单击“此工作簿中的连接”。

此列表是从以下连接创建的：已经定义的连接、或液碰使用数据连接向导的“选择数据源”对话框创建的连接或者以前在该对话框中选择的连接。

若要只显示计算机上可用的连接，请单击“此计算机的连接文件”。

此列表是从通常存储在“我的文档”中的“我的数据源”文件夹创建的。

若要只显示网络上可访问连接文件的可用连接，请单击“网络的连接文件”。

此列表是衫谈从 Microsoft Office SharePoint Server 2007 网站上的ExcelServices 数据连接库 (DCL) 创建的。DCL 是 Microsoft Office SharePoint Services 2007 网站上的一个文档库，其中包含一个 Office 数据连接 (ODC) 文件 (.odc) 的集合。DCL 通常由网站管理员设置，网站管理员还可以将 SharePoint 网站配置为在“外部连接”对话框中显示此 DCL 中的 ODC 文件。有关详细信息，请参阅 Office SharePoint Server 2007 管理中心帮助。

如果没有看到所需的连接，则可以单击“浏览更多”以显示“选取数据源”对话框，然后单击“新建源”启动数据连接向导，从而创建连接。

注释 如果从“网络的连接文件”或“此计算机上的连接文件”类别中选择连接，则连接文件将作为新工作簿连接复制到工作簿中，然后将用作新连接信息。

选择所需的连接，然后单击“打开”。

将显示“导入数据”对话框。

在“请选择该数据在工作簿中的显示方式”下，执行下列操作之一：

若要创建表以进行简单排序和筛选，请单击“表”。

若要创建数据透视表以通过聚合及合计数据来汇总大量数据，请单击“数据透视表”。

若要创建数据透视表和数据透视图以可视地汇总数据，请单击“数据透视图和数据透视表”。

若要将所选连接存储在工作簿中以便今后使用，请单击“仅创建连接”。

使用此选项将选定的连接存储到工作簿中以备后用。例如，如果要连接到联机分析处理 (OLAP) 多维数据集数据源，而且打算通过使用“转换为公式”命令（在“选项”选项卡上的“工具”组中，单击“OLAP 工具”）将数据透视表单元格转换为工作表公式，则可以使用此选项，因为不必保存数据透视表。

注释 这些选项并非对于所有类型的数据连接（包括文本、Web 查询和 XML）都可用。

在“数据的放置位置”下，执行下列操作之一：

若要将数据透视表或数据透视图放在现有的工作表中，请选择“现有工作表”，然后键入要放置数据透视表的单元格区域的第一个单元格。

也可以单击“压缩对话框”以临时隐藏对话框，在工作表上选择单元格以后，再按“展开对话框”。

若要将数据透视表放在新工作表中，并以单元格 A1 为起始位置，请单击“新建工作表”。

或者，可以通过以下方法来更改连接属性：单击“属性”、在“连接属性”、“外部数据区域”或“XML 映射属性”对话框中进行更改，然后单击“确定”。

多维分析

你好：

机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP，联机分析处理是共享型如并多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它橡宴通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。

联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。它可用卜迹于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。它并不将异常信息标记出来，是一种知识证实的方法。

多维数据的聚类分析有哪些算法

聚类分析指的是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似备昌的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机，统计学，生物学和旦友经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。仿迟扒

关于多维数据分析和多维数据分析常用工具的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。