11、为你的立方体添加功能

为你的立方体添加功能

在数据分析中,为立方体添加各种功能能够极大地提升其分析能力和实用性。下面将详细介绍如何为立方体添加时间和日期计算、关键绩效指标(KPI)、视角、翻译、自定义操作以及实现写回功能。

1. 时间和日期计算

在进行分析时,时间计算是最常见的计算类型。可以通过以下几种方式执行时间和日期计算:
- 使用 Lag Lead 等函数在维度中导航,获取当前成员之前和之后的成员。
- 使用 ParallelPeriod YTD (年初至今)等时间计算函数。

1.1 设置日期维度为时间维度

要使用时间计算,需要将日期维度正确指定为时间维度,具体步骤如下:
1. 在解决方案资源管理器中双击 Date.Dim 维度。
2. 点击“添加商业智能”按钮。
3. 点击“下一步”,选择“定义维度智能”选项,然后再次点击“下一步”。
4. 选择“时间”作为维度类型,并指定以下属性:
| 属性类型 | 维度属性 |
| ---- | ---- |
| 年 | 日历年 |
| 季度 | 日历季度 |
| 月 | 月 |
| 日期 | 日期 |
5. 点击“下一步”,查看定义。
6. 点击“完成”。

1.2 添加时间智能计算

设置好时间维度属性后,可以为立方体添加时间智能计算。可以手动添加,也可以使用“添加商业智能”向导,使用向导的步骤如

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值