SSAS计算成员求救,求时间段内非重复值的问题

MS-SQL Server > SQL Server BI [问题点数:40分,结帖人LearyCJY]
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微软MVP 2016年4月荣获微软MVP称号
2015年4月荣获微软MVP称号
2014年4月 荣获微软MVP称号
2013年4月 荣获微软MVP称号
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黄花 2013年4月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年5月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第三
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LearyCJY

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使用SSAS中的计算,添加计算成员后,再打开多维数据集的浏览器发现度量的数据都不见了。

使用SSAS中的计算,添加计算成员后,再打开多维数据集的浏览器发现度量的数据都不见了。可以选择维度,度量组,但是都找不到相应行

5.4.2、SSAS-创建计算

创建计算     1 计算   计算SSAS中非常有用的功能,通过计算,我们可以方便的...切换到计算-》脚本组织程序中-》右键-》新建计算成员-》名称“AvgAmount”-》父层次结构“Measures”-》表达式“[Measures].

SSAS 非重复计数

SSAS设计时,对商品编号列非重复计数: 转载于:https://www.cnblogs.com/ycdx2001/p/4892069.html

ssas计算度量_如何在Analysis Services(SSAS)中创建中间度量

ssas计算度量 The whole premise of Analysis Services (SSAS) is to place business logic into a central repository (a database). This central repository should be easy to understand from the average ...

ssas脚本组织程序_5.4.2、SSAS-创建计算

创建计算1计算计算SSAS中非常有用的功能,通过计算,我们可以方便的获取到同比、环比、前期、同期等数据。如果要灵活的使用计算,必须对MDX有一定的了解。2新建计算切换到计算-》脚本组织程序中-》右键-》新建计算...

微软BI 之SSAS 系列 - 实现Cube 以及角色扮演维度,度量格式化和计算成员的创建...

SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 SSAS 系列 - 基于雪花模型的维度设计 SSAS系列 - 关于父子维度的设计 我们将使用下面的这些脚本来创建一些维度表和事实表,数据源的来源是 AdventureWorksDW2012,但由于数据...

SSAS GUID 添加 行计数,非重复计数 等 遇到的莫名其妙的问题

在基于某个GUID 进行非重复性计数时 需要对GUID 转换类型,如:CAST(ColumnName as varchar(36)) 可参考:...

SSAS--命名计算

(1)FirstName、MiddleName和LastName列串联为一个列,该列将在“客户”维度中用作“客户”属性的显示名称。 1.在解决方案资源管理器中双击“数据源视图”文件夹中的...3.在“创建命名计算”对话框中,在“列...

ssas部署失败,大神解答

ssas总是部署失败,到底怎么回事大神解答~(ps:服务器已正常打开) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201708/13/1502637514_523132.png)

SSAS计算列如果是中文名称时,必须要在名字外加中括号

SSAS中建计算列的时候,如果你给计算列起的是中文名字,一定记住要在名字外加中括号,比如下面这个例子中我们建了一个叫 客服流失数 的计算列 下面图中没有在计算列名称上加中括号这是错误的,因为使用中文名称...

浅谈SSAS计算中MDX性能改进的几个技巧

本文提供了一些简单的技巧,可以帮助你在SSAS计算中表现出最佳的性能。其中一些是在SSAS 2005/2008中新开发的函数。 1.使用半加性度量替代Calculation 这算是半加性度量函数的模拟能力之一,但是,有些...

ssas 度量属性_Analysis Services(SSAS)表格模型–属性和度量

ssas 度量属性 In this article, a demonstration of the tabular model will try to related multidimensional cube design to the path forward Microsoft is giving used s with new versions of Analysis ...

SSAS cube角色和权限设置问题

1、在SSAS目录下创建角色,比如test。 在常规里面点击“读取”即可,在成员身份里面输入你要控制的角色。 2、数据源,也是“读取”即可 3、多维数据集是选择你让其权限可以查看哪些数据集,我这里就一个,也...

SSAS 计算成员 如何 针对维度成员给定不同公式

ssas 面试题_多维模型的SSAS面试问题

ssas 面试题 介绍 (Introduction) SSAS interview questions is a new article for people... SSAS面试问题对于正在寻找SSAS职位的人们来说是新文章。 In our previous article, we talked about SSIS interv...

SSAS 度量中的distinct count局聚合方式会数为null的

我们来看一个例子 Analysis Services: For Distinct Count measure NULL =0 If you are to look at the table of values where you want to do a distinct count on the ID column ......

ssas表格模型 权限控制_Analysis Services(SSAS)表格模型中的时间智能

ssas表格模型 权限控制 In the analytical world, time is an important slicer. The ability to view data over time helps analyze measures in actionable steps. An Analysis Service (SSAS) database can ...

SSAS日期维度部署出错, 出现重复属性键

SSAS日期维度部署出错, 出现重复属性键 在定义好属性关系后并部署多维数据集Cube时, 提示了日期出现重复键,并最终部署失败 如图所示: 此时需要设置CalendarQuater对应的KeyColumns ,因为KeyCloumns可能是...

navicat创建计算列_创建 Power BI Desktop 中的计算列(一)

计算列使用数据分析表达式 (DAX) 公式来定义列,可执行从组合几个不同列中的文本到通过其他计算数值中涉及的任何操作。 例如,假设你的数据中含有“城市”和“州”两个字段,但你想要使用单一“位置”字段...

ssas 度量属性_SSAS多维立方体中的初始属性和度量

ssas 度量属性 Connecting to tables in SQL Server Analysis Service (SSAS) databases is easy. Maybe too easy. The learning curve for developing in a Multidimensional Cube is steep, although a ...

ssas连接mysql_SSAS系列基础知识

简单 Cube 对象由基本信息、维度和度量组组成。 基本信息包括多维数据集的名称、多维数据集的默认度量、数据源和存储模式等。维度是多维数据集中使用的实际维度组。所有维度都必须先在数据库的维度集合中定义,...

微软BI 之SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计

微软BI 之SSAS 系列 - 自定义的日期维度设计 2013-12-22 18:34 by BIWORK, 4562 阅读, 14 评论, ...但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题

SSAS中MDX语言之二

结合webcast中老师的讲解,现在把基础语法应用通过几个案例应用如下: 一、维度的概念 ...上图中一个维度(Dimension):Region ...改为度下有四个级别(Levels):country、province、city、county,他们属于层次...

SSAS的MDX语句整理

select 在列上展示的成员集合 on 列,在行上面展示的成员集 on 行 from cube where 切片 第一个on 列的列可以用0来替代,on 行的行可以用1来替代 (2)MDX种的元组 元组由(members)括号来组成的。或者成员都...

SSAS中MDX语法之一

Mdx为MultiDimensional Expressions的缩写,多维表达式,是标准的OLAP查询语言。在多数OLAPServer都提供Mdx支持,如Microsoft Sql Server OLAP Services,SAS,Hyperion Essbase等。支持多维对象于数据定义和操作。...

用分析服务SSAS解决占比、同比和环比问题

占比是指当前成员与该成员父级的的比率,意思是在总数中所占的比重,比如某水果商店总销售额为14,其中苹果的销售额为2,占比就是14.3%。 同比是指在一个期间与以前某个期间的进行比较,并用以前...

微信支付微信扫码支付java版

现在所有的web端网页商城常用的支付方式之一。web网站开发课程,web网站要实现支付的话,必须学习微信扫码支付。内容逻辑清晰,包你一会就会 是在微信的扫描支付,学员在制作web网站商城必备知识之一,让学员不留疑惑,在学会扫码支付的同时学会看开发API文档。增加学员的实战能力

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

自己动手从0到1写嵌入式操作系统

这不是rtos源码分析的课程,而是为初级的同学设计,从基础原理讲师,一步步不断迭代设计rtos的课程! 用不到【2000行代码,汇编代码仅18行】(不含注释)实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS! 该RTOS功能与ucos类似,具体实现不同。学习之后,再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用; 2、用更短的时间、更少的精力,学习RTOS相关知识; 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖; 4、提升技术水平,为升职加薪跳槽提供资本。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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