15、维度表高级知识与应用解析

维度表高级知识与应用解析

1. 特定时间点的经理查询

在数据查询中,有时需要确定任意给定时间点的经理是谁。例如,要查看2007年7月1日每个部门的经理是谁,可以使用以下查询:

SELECT 
  department.department_name, 
  employee.employee_name 
FROM 
  department_manager_facts, 
  department, 
  employee, 
  day ALIAS effective_day, 
  day ALIAS expiration_day 
WHERE 
  effective_day.full_date <= '7/1/2007' AND 
  expiration_day.full_date >= '7/1/2007' AND 
...(additional joins)...

此查询通过对日期维度进行别名处理,并应用粗体显示的一对约束条件,检索出在2007年7月1日有效的事实记录。第一个约束将结果行限制为任期生效日期在问题日期当天或之前的记录;第二个约束将结果限制为到期日期在问题日期当天或之后的记录。两者结合,仅选择在该日期处于活动状态的记录。

不过,当维度列中存在 NULL 值时,会给构建报告带来不必要的复杂性,应尽量避免。例如,活跃的部门负责人可能没有到期日期,如果事实表中的日期键记录为 NULL ,上述查询将无法识别在2007年7月1日活跃但尚未离职的经理。即使使用外连接,到期日期的比较也会失败。解决方法是在

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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