32、BI与MOLAP工具:从设计到预算模拟的全面解析

BI与MOLAP工具:从设计到预算模拟的全面解析

1. BI工具设计与选择

在商业智能(BI)项目中,设计在定义仪表盘时起着至关重要的作用。BI界面是一种图形化工具,要使BI项目取得成功,它必须对最终用户有用、友好且美观。

在设计BI仪表盘和文档时,需要遵循一些设计建议和最佳实践,例如合理使用图表等。同时,模型和BI工具为用户提供的功能必须满足他们的需求和期望,仅依靠最佳实践是不够的。

市场上有各种各样的BI工具,包括免费版、商业版和企业版,它们在价格、功能、配置和能力方面存在很大差异。这里分析了Microstrategy、Power BI和Qlik Sense这三款工具:
|工具名称|特点|适用场景|
| ---- | ---- | ---- |
|Power BI|价格便宜|适合中小型项目|
|Qlikview|数据量和定价处于中间水平|可作为中间选择|
|Microstrategy|平台最强大,管理和数据交付功能广泛,但许可费用最高|对功能要求较高的场景|

如果要使用这些工具创建试点项目,需要考虑多个因素,如用户数量、预期响应、预期功能、云使用情况、服务器布局或数据量等,以评估哪个工具最适合需求。

2. MOLAP工具概述

MOLAP工具通常被视为整个BI平台的一部分,但往往不在常规BI考虑范围内。它被认为是公司BI流程的最后一步,主要有两个原因:一是终端用户可以使用它来分析数据,因此可视为BI工具;二是定义未来时期的预算和目标有助于公司集中日常运营,并且可以作为BI系统的输入,例如用于比较实际和目标场景。

在实际应用中,MOLAP工具通常与

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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