时间维度的使用说明
时间的维度
所谓永恒，不过是渺小人类对短暂一生的不满与自我安慰。
世间没有永恒，任何事物都有一个可以衡量他的尺度与标准——时间。
时间不仅是一个简单的概念，也是人类有史以来对世界认知最接近本质的感受。
在我们的世界观中，任何事物都有其原点。
事件的发生与结束，是因与果的结合，都有其起点与终点。
没有因就不会有果，有果的存在必可以回溯到所谓的因来进行完美的解释。
然而，这所谓的解释，不过是人们发达大脑的副产物以来满足其内心的求知欲望而外界却又无法给予其满意的合理演变。
所以任何事件，没有在同一时间点去亲自经历，对于你而言都只是别人的言论加上自己幻想的一种推论。
在事实范畴上，他或许无限的接近事件本身的真相，但真正意义上他并不是事物的本身，这就是时间的魅力所在。
他让任何事物或事件，都失去绝对的定义。
哪怕是你亲身经历，随着时间流逝，其可信度也会不断降低。
时间可以被视作事件发生的根本，也是变化的基础。
而变化与发展或许是这世界的最根本的组成成分。
我们最直观感受到的是物质世界，你身边的的每一个人或者每一件物品，如果一直没有离开过你的视野你也没有去施加过任何影响，伴随岁月的流转，在你眼里或许就从未发生过任何变化。
但是当你的注意力得到转移，百十年后，同样的事物或者人从你身边擦过，或许对你而言不过是相逢一过白云中。
事物的发展历程并没有什么区别，但是结果却千差万别。
这就是人性与时间的共同结果，时间让他们从未终止过演变，而人性却让我们忽略了这些细微差别。
数据仓库公共时间维表的设计_范文模板及概述
数据仓库公共时间维表的设计范文模板及概述引言部分的内容如下：1.1 概述数据仓库在现代企业中扮演着重要的角色，它能够从各个业务系统中提取、整合和分析数据，为企业决策提供有力支持。
然而，在数据仓库中进行时间相关的分析和报表展示时，时间维度的设计十分关键。
本文将重点讨论数据仓库公共时间维表的设计，探讨其原则、实施步骤以及使用方法与场景应用。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述：首先，在“2. 数据仓库公共时间维表的设计”部分将介绍数据仓库公共时间维表的概念和设计原则；接着，在“3. 数据仓库公共时间维表的实施步骤”部分将详细阐述如何确定时间范围和粒度，并构建和填充时间维度表；然后，在“4. 数据仓库公共时间维表的使用方法与场景应用”部分将探讨如何应用这些时间维度表进行时间相关分析、多维分析以及查询优化技巧等方面；最后，在“5. 结论与总结”部分对数据仓库公共时间维表设计的重要性和未来发展趋势进行总结和展望。
1.3 目的本文旨在全面介绍数据仓库公共时间维表的设计，帮助读者深入了解如何设计和应用这些时间维度表，以便更好地利用数据仓库进行时间相关的分析、报表展示和多维分析。
通过本文的学习，读者将能够掌握时间维度设计的基本原则和实施步骤，并能够灵活运用这些技巧解决实际业务中的时间相关问题。
2. 数据仓库公共时间维表的设计2.1 什么是数据仓库公共时间维表数据仓库公共时间维表是指在数据仓库中用于存储和管理时间相关信息的一个特殊的维度表。
它是一个独立的时间维度，与其他事实表进行关联，在数据分析和报告生成过程中发挥重要作用。
2.2 设计原则和考虑因素在设计数据仓库公共时间维表时，需要考虑以下几个原则和因素：2.2.1 统一标准：为了保证数据仓库中各个事实表对时间的定义和使用保持一致性，应该采用统一的标准来设计时间维度。
这样可以使得不同业务流程之间的数据分析结果可比较，提高整体分析准确性。
2.2.2 粒度灵活：根据业务需求，可以根据年、季度、月、周、日等不同粒度来设计维度。
人类是如何理解时间和空间维度的
人类是如何理解时间和空间维度的人类对时间和空间维度的理解是基于我们的感知和认知能力，以及我们对周围世界的观察和理解。
时间和空间维度是我们日常生活中的常见概念，但在科学领域中也有更深入的研究和理解。
时间维度是用来描述事件发生的顺序和持续的概念。
人类对时间的感知主要依赖于我们的生物钟和周围环境的变化。
我们通过观察太阳的位置、昼夜的变化和季节的交替来了解时间的流逝。
此外，我们还依靠内部感知来感知时间的流逝，比如我们经验的时间流逝和我们记忆的时间经过。
然而，科学研究也表明，人类对时间的感知是相对的，而不是绝对的。
时间感知的速度可以受到许多因素的影响，比如周围环境的刺激、注意力的分配和个人情绪的变化。
这也解释了为什么当我们沉浸在认知或有趣的活动中时，时间看起来会过得更快，而当我们等待或感到无聊时，时间会过得更慢。
此外，物理学的发展进一步推动了对时间维度的理解。
爱因斯坦的相对论提出了时间和空间的统一概念，即时空。
相对论认为时间不是一个独立的维度，而是与空间维度密切相关。
它还提出了“相对论速度”的概念，即当物体以接近光速的速度运动时，时间会相对变慢。
这进一步挑战了我们对时间的感知和理解。
空间维度是关于物体在物理空间中的位置和尺寸的概念。
我们通过眼睛观察周围的物体，通过身体的运动来感知空间维度。
我们对空间的理解主要基于我们对物体的位置、大小和形状的感知。
科学研究揭示了空间维度的多样性。
牛顿的力学理论描述了我们熟悉的三维空间，即我们通常说的长度、宽度和高度。
然而，随着科学的发展，我们开始认识到宇宙中可能存在更多的空间维度。
弦理论（string theory）和超引力学（supergravity）等理论提出了关于多维宇宙结构的概念。
它们认为宇宙可能存在超过三个维度，但这些附加维度可能是微小且卷曲的，我们无法直接感知和观察到它们。
人类对时间和空间维度的理解是相对有限的，尤其是当我们挑战传统认知并探索更高层次的现象时。
PowerBI中的时间智能如何利用日期表和时间轴
PowerBI中的时间智能如何利用日期表和时间轴随着大数据时代的到来，数据分析和可视化成为了现代企业中不可或缺的重要环节。
PowerBI作为一款功能强大的商业智能工具，为用户提供了丰富的数据处理和展示功能。
其中，时间智能功能使得数据的分析和可视化更加便捷和直观。
本文将介绍PowerBI中时间智能的核心组成部分：日期表和时间轴，以及它们如何协同工作来实现更高效的数据分析。
一、日期表的作用和构建日期表是PowerBI中非常重要的一个概念，它提供了时间维度的详细信息，使得分析人员可以根据时间粒度对数据进行聚合和展示。
日期表的构建方式多种多样，常见的方法有手动创建、自动生成和导入外部数据等。
1. 手动创建日期表手动创建日期表是最为直观和灵活的方式，可以根据实际需求自定义日期范围和维度。
在PowerBI的“数据”视图中，用户可以使用“新建表”功能手动创建日期表，并添加相关的日期字段，如“年份”、“季度”、“月份”、“日期”等。
手动创建日期表需要一定的时间和经验，但是可以更好地满足个性化的数据分析需求。
2. 自动生成日期表PowerBI提供了自动生成日期表的功能，用户只需在数据模型中选择一个包含日期字段的表格，点击右键并选择“自动生成日期表”，就可以快速生成一个默认的日期表。
自动生成日期表可以减少手动创建的工作量，但是可能无法满足特定的需求，需要在后续操作中进行自定义。
3. 导入外部数据除了手动创建和自动生成日期表外，用户还可以通过导入外部数据的方式创建日期表。
例如，从Excel或CSV文件中导入一个已经包含日期信息的表格，然后根据需要进行字段的调整和变换。
导入外部数据可以灵活地处理不同格式和来源的日期数据，但是需要确保导入的数据准确无误。
二、时间轴的使用和配置日期表提供了时间维度的数据，而时间轴则是展现时间维度的重要工具。
PowerBI的时间轴功能可以根据用户的需求对数据进行过滤和聚合，方便用户快速查看和对比不同时间段的数据情况。
个人思想的时间与空间维度
个人思想的时间与空间维度时间和空间是人类生活中不可或缺的两个维度，它们在我们的思想和观念中扮演着重要的角色。
个人的思想受到时间与空间的约束和影响，同时在不同的时间和空间之间也会产生变化。
本文将探讨个人思想在时间和空间维度中的表现和变化。
一、时间维度时间是一种连续的流逝，可以分为过去、现在和未来。
个人的思想也随着时间的推移而改变和发展。
过去的经历和记忆对于个人的思考和决策具有重要影响。
我们通过回顾过去的经历，总结经验教训，从而对未来的行为和决策做出更有意义的选择。
而现在是时间维度中最为重要的一瞬间，我们的思想和意识在当下活跃着。
个人思想在现在时刻的状态决定了我们的行动和观念。
当我们聚焦在当前的经历和感受上时，我们能够更好地适应环境和应对挑challenges。
未来是个人思想时间维度中一个关键的方面。
我们的思想和期望对于构建未来的愿景和推动个人成长具有重要作用。
通过设定清晰的目标和计划，我们可以引导自己的思想走向一个更加积极和有意义的方向。
未来的思想可以激励我们努力奋斗，实现个人的梦想和目标。
二、空间维度空间维度是指我们所处的物理环境和社会环境。
个人思想受到所处空间的限制和影响。
不同的环境和文化背景塑造了个人的思想和价值观。
物理环境是空间维度中重要的一部分。
不同的地理位置和气候条件对我们的思考和行为产生影响。
例如，在热带地区，人们可能会更加注重慢节奏的生活方式，而在寒冷地区，人们可能更加注重实际问题的解决。
社会环境也在很大程度上影响个人思想。
我们所居住的社区、工作的环境以及人际关系网都会对我们的思维方式和行为产生影响。
文化差异也是社会环境中的一个重要因素，它塑造了我们的价值观和信仰体系。
个人思想的时间与空间维度相互交织，相互影响。
我们的思想在时间维度中随着经历和成长而变化，在空间维度中受到物理和社会环境的制约和影响。
因此，了解和认识时间和空间对于个人思想的作用和影响有助于我们更好地理解自己和他人的思想。
如何使用透析表进行数据时间序列分析
如何使用透析表进行数据时间序列分析数据时间序列分析是一种常用的统计方法，用于研究一系列按时间顺序排列的数据。
透析表是一种可视化工具，可以帮助我们更好地理解和分析数据的时间序列特征。
在本文中，我将介绍如何使用透析表进行数据时间序列分析的方法和步骤。
首先，我们需要准备好要分析的数据集。
这个数据集可以是一段时间内的销售数据、股票价格数据、天气数据等。
确保数据集包含时间列和要分析的指标列。
接下来，我们可以使用透析表来对数据时间序列进行分析。
透析表可以帮助我们了解不同时间维度上的指标变化情况，如年、季度、月份、周等。
在Excel中，我们可以使用“数据透视表”功能来创建透析表。
首先，选择要使用的数据集，然后点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡。
在“表格”一栏中，选择“透视表”按钮。
这将打开“创建透视表”对话框。
在对话框中，确保选择正确的数据集，并指定透析表放置的位置。
然后，点击“下一步”按钮。
在下一个页面上，您可以选择要在透析表中显示的字段。
拖动时间字段到“行”区域，这将创建一个时间维度。
而将要分析的指标字段拖动到“值”区域。
然后，您可以根据需要对透析表进行进一步的定制。
您可以添加过滤器、更改字段的汇总方式等。
这些都可以通过右键单击透析表并选择相应的选项来实现。
一旦透析表创建完成，您将看到时间维度在行区域上，指标字段在值区域上显示。
您可以通过展开或折叠时间维度中的不同层级来查看数据的粒度。
除了透析表之外，还可以使用透析图来更好地可视化数据的时间序列。
在Excel中，您可以通过选中透析表并点击“插入”选项卡中的“透析图”按钮来创建透析图。
透析图可以显示不同时间维度的指标变化趋势。
您可以选择使用柱状图、线图或其他图表类型来呈现数据。
根据需要，您可以在透析图中添加标题、调整轴标签和其他设置。
使用透析表和透析图进行数据时间序列分析时，还需要注意以下几点：首先，确保数据集的完整性和准确性。
缺失值、异常值等都可能对分析结果产生影响。
统计维度定义
统计维度定义在数据分析和研究中，统计维度是指用于描述和分析数据的不同方面或特征。
通过对数据进行维度分析，我们可以更全面地了解数据的特点和规律，从而做出更准确的决策和预测。
本文将介绍几个常见的统计维度，并探讨它们在实际应用中的意义。
1. 时间维度时间维度是指将数据按照时间顺序进行组织和分析的方式。
通过时间维度的分析，我们可以观察到数据随时间的变化趋势，发现周期性规律和趋势性变化。
例如，在销售数据分析中，我们可以通过时间维度了解产品销售的季节性波动和长期趋势，从而制定更合理的销售策略。
2. 地理维度地理维度是指将数据按照地理位置进行组织和分析的方式。
通过地理维度的分析，我们可以了解到不同地区之间的差异和相似性。
例如，在市场调研中，我们可以通过地理维度分析不同地区的消费习惯和偏好，为产品定位和市场推广提供依据。
3. 人口统计维度人口统计维度是指将数据按照人口特征进行组织和分析的方式。
通过人口统计维度的分析，我们可以了解到不同人群之间的差异和相似性。
例如，在广告投放中，我们可以通过人口统计维度分析不同年龄、性别、职业等人群的消费行为和购买力，从而制定更精准的广告策略。
4. 产品维度产品维度是指将数据按照产品特征进行组织和分析的方式。
通过产品维度的分析，我们可以了解到不同产品之间的差异和竞争力。
例如，在市场竞争分析中，我们可以通过产品维度比较不同产品的销售额、市场份额和用户评价，从而评估产品的竞争力和市场潜力。
5. 渠道维度渠道维度是指将数据按照销售渠道进行组织和分析的方式。
通过渠道维度的分析，我们可以了解到不同渠道之间的销售效果和市场覆盖情况。
例如，在销售管理中，我们可以通过渠道维度分析不同渠道的销售额、销售成本和销售渗透率，从而优化渠道布局和资源配置。
统计维度是数据分析中的重要概念，通过对数据的多个方面进行维度分析，我们可以更全面地了解数据的特点和规律。
时间维度、地理维度、人口统计维度、产品维度和渠道维度是常见的统计维度，它们在实际应用中具有重要的意义。
时间管理四象限法则的内容
时间管理四象限法则的内容
时间管理四象限法则是一种常用的时间管理方法，它将任务按照重要性和紧急性两个维度进行划分，分为四个象限：
1. 重要且紧急：这些任务具有高重要性和高紧急性，需要立即处理。
例如，危机处理、紧急项目、截止日期临近的任务等。
2. 重要但不紧急：这些任务对个人或组织的目标具有重要影响，但没有明确的时间压力。
例如，长期规划、学习提升、建立人际关系等。
3. 不重要但紧急：这些任务通常是一些紧急的日常事务或别人的请求，但对个人或组织的目标没有直接贡献。
例如，处理邮件、接听电话、参加不重要的会议等。
4. 不重要且不紧急：这些任务对个人或组织的目标没有重要性，也没有时间压力。
例如，无意义的社交、无关紧要的琐事等。
时间管理四象限法则的核心思想是优先处理重要且紧急的任务，同时也要关注重要但不紧急的任务，以避免它们转化为紧急任务。
对于不重要但紧急的任务，可以尽量减少或委托他人处理，而不重要且不紧急的任务则可以尽量避免或放弃。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
时间维度的使用说明作者：霍琦
目录
1. 定义 (2)
2. 产品演示 (2)
2.1. 创建时间维度 (2)
2.2. 模型说明 (6)
2.3. 使用时间维度 (8)
1.定义
时间维度是指级别表示时间段(如年、季度、月和天)的维度类型，可以包含不同的层次，如适合普通计算的自然年月，适合会计工作的会计年月。
时间维度中的级别可提供用于分析和报告的基于时间的粒度级别。
时间维度的粒度主要由历史数据的业务和报表需求决定。
2.产品演示
2.1.创建时间维度
时间维度的创建通过向导实现，向导完成后会生成时间维表和维度模型，下面我会根据向导中每一步的操作及其中属性做出说明。
起始时间和终止时间：时间维表的记录范围。
每周第一天：默认选择星期一，但是在有些场景，每周第一天是星期日，这样在计算“周”这个级别时会有差异。
日期格式：根据事实表中的维度外键的格式类型，以及维度成员展示的格式进行选择。
自动扩展：指时间维表的终止时间会随着时间的推移而自动变化，比如创建时选择终止时间是2015-12-31，如果现在时间是2016-02-22，则时间维表的终止时间会自动扩展到2016-12-31.
时间属性中包括了备选的六个级别，维表数据会自动根据选中的级别对数据做处理。
这里要做特殊说明的是，“周”级别不能与“半年”，“季度”，“月”级别同时存在，因为它们没有父子关系，“周”的父级别只有“年”，一年有52周。
当选择“周”时，“周显示形式”会变成可用，默认情况是第一周、第二周…第n周，另一种形式是用周的起始和结束天来描述某一周。
“年”作为最高级别，必须选中。
常规日历：指自然年月形成的日历。
会计日历：在会计行业中，由于业务上的规定，起始时间可能不是一月一日，比如某些行业认为每年的二月是该业务年的第一个月，比如2015年是从二月开始的，结束于2016年一月。
会计日历命名约定：指年显示字段的命名方法，如果选择“年名称+1”，则年显示字段的命名都是数据字段的基础上加一。
当维度创建结束后，会有一个模型概览，包括维度名称及维度层次结构。
2.2.模型说明
创建完成后模型如上图，与普通维度不同的地方在于，维度中的类型是时间维度。
维表使用创建的时间维表，表名称以BI_DIM_TIME_开头。
维度包含的级别是我们选中的级别，本例中包含“年”，“月”，“日”
2.3.物理表结构
这是一部分数据。
第一列是维表主键，它的数据和最低级别的数据一致，本例中PK_DATE和F_DAY数据是一致的。
每个级别包含两列，数据列和显示列。
数据列的格式和模型创建时选择的格式相同。
2.4.使用时间维度
时间维度的使用和普通维度一样，需要和事实表关联，展示以时间作为分析维度的分析结果。
下面我创建了一个只有“年”和“月”两个级别的时间维度，在报表中使用。
事实表中的数据如下，重点关注TIMEDIM_ID列。