摘要：这两天在讲解SSAS（SQL Server Anaylysis Service)及其编程。其中有一个话题就是，如何将SSAS的查询结果，显示在我们自定义的应用程序里面。 关于SSAS，是微软在商务智能（BI)平台上的一个最重要的组件，称为分析服务器。如果你还不熟悉，可以先参考这里 课堂上有一个小例子
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posted @ 2017-07-21 15:48
随笔分类 - SSAS
摘要：最近项目需要使用Java连接到Sql Server多维数据库（Ssas）。在网上找到了一种通过可以通过IIS发布dll来作为jdbc连接串的方法，通过开源的olap4j的jar包，成功实现了类jdbc的方式连接到ssas。但实际应用中往往是通过web服务器的jdbc连接池的方式获得连接。 费了九牛二
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posted @ 2017-07-21 15:47
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/archive/2012/03/07/2383654.html 目的 本篇只要还是通过自定义层次结构来回应设计警告，并根据提示的设计警告进行层次关系的定义。我们创建两个自定义层次结构，通过前几篇的介绍，我们知道自定义层
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posted @ 2016-11-05 15:56
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4000988.html 随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都
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posted @ 2016-11-05 15:55
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4012108.html 本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的同
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posted @ 2016-11-05 15:54
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4009829.html 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microso
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posted @ 2016-11-05 15:54
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4016309.html 前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之
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posted @ 2016-11-05 15:53
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4021799.html 前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Mi
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posted @ 2016-11-05 15:53
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4027175.html 前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsof
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posted @ 2016-11-05 15:52
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4030742.html 前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结，前几篇我们分别介绍了：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Micr
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posted @ 2016-11-05 15:50
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4067795.html 前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了，最近手头有点忙，鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后，本篇将是一个实操篇，当然前面我们总结了其它的微软一系列算法，为了方便大家阅读，我特
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posted @ 2016-11-05 15:49
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4050931.html 前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣
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posted @ 2016-11-05 15:49
摘要：转载：http://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4076587.html 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架
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posted @ 2016-11-05 15:48
摘要：前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，本篇我们将要总结的算法为：Microsoft顺序分析和聚类分析算法，此算法为上一篇中的关联规
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posted @ 2016-11-05 15:47
摘要：洞察数据（InSight Data）是商业智能比较关切的话题之一，例如，这里所举的一个销售示例，影响自行车购买的因素有许多，如何更好地找出目标客户群，在技术实现上，数据挖掘（Data Mining）技术非常值得我们了解一下。 以下是一个SQL Server Analysis Service（SSAS
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posted @ 2016-11-05 14:28
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