一、认识指标与指标体系相关的概念有很多，包括指标、度量、KPI、维度等。界定清楚这些概念，对于构建和运用指标体系至关重要。1.KPI、指标、度量和测度与指标相关或相近的词有度量、计量、测度等，相关的英文有indicator、metric、measure、KPI（keyperformanceindicator）和keymetrics。在英文中，measure、metric和indicator也经常不加区分地使用。中国人民银行2017年发布的行业标准JR/T0137—2017《银行经营管理指标数据元》中，metric对应中文的“度量”，indicator对应中文的“指标”。在经济中，econome
一、认识指标与指标体系相关的概念有很多，包括指标、度量、KPI、维度等。界定清楚这些概念，对于构建和运用指标体系至关重要。1.KPI、指标、度量和测度与指标相关或相近的词有度量、计量、测度等，相关的英文有indicator、metric、measure、KPI（keyperformanceindicator）和keymetrics。在英文中，measure、metric和indicator也经常不加区分地使用。中国人民银行2017年发布的行业标准JR/T0137—2017《银行经营管理指标数据元》中，metric对应中文的“度量”，indicator对应中文的“指标”。在经济中，econome
数据仓库2.png1.摘要本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。2.内容2.1维度模型定义维度模型是数据仓库领域大师RalphKimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。2.2维度建模过程第一步：选择业务过程1、通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作2、建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出回答，并
数据仓库2.png1.摘要本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。2.内容2.1维度模型定义维度模型是数据仓库领域大师RalphKimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。2.2维度建模过程第一步：选择业务过程1、通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作2、建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出回答，并
关于“数据的维度”(dims参数)的选择完成PCA之后，我们获得了该数据集的所有主成分（PCs）信息，但是如何决定纳入多少个主成分进行下游分析呢？主要参考以下方法：热图DimHeatmap(pbmc,dims=1:15,cells=500,balanced=TRUE)image.png如上图所示，可以看出前15个主成分可以把细胞分成差异明显的两群，说明前15个主成分中含有的显著的差异基因更多，主成分也就更有意义，所以下游分析可以纳入前15个PCs。碎石图ElbowplotElbowPlot(pbmc)通过碎石图可以看出每个PC对变异的贡献情况，从上图可以看出9~10PC以后逐渐趋于稳定（噪声主
关于“数据的维度”(dims参数)的选择完成PCA之后，我们获得了该数据集的所有主成分（PCs）信息，但是如何决定纳入多少个主成分进行下游分析呢？主要参考以下方法：热图DimHeatmap(pbmc,dims=1:15,cells=500,balanced=TRUE)image.png如上图所示，可以看出前15个主成分可以把细胞分成差异明显的两群，说明前15个主成分中含有的显著的差异基因更多，主成分也就更有意义，所以下游分析可以纳入前15个PCs。碎石图ElbowplotElbowPlot(pbmc)通过碎石图可以看出每个PC对变异的贡献情况，从上图可以看出9~10PC以后逐渐趋于稳定（噪声主
按钮权限将用户操作权限列表存入路由数据结构的meta字段中，注册全局指令，当点初次渲染时，判断传入的参数是否在当前路由页面权限列表中，若不存在，则直接删除该节点动态路由JSON数据示例component:"access/access"icon:"md-lock"id:"16392767785668608"level:2name:"access_index"parentId:"16392452747300864"path:"index"permTypes:["add","edit","delete"]title:"权限按钮测试页"从后台读取菜单数据构造路由节点时将permTypes存入，详见sr
按钮权限将用户操作权限列表存入路由数据结构的meta字段中，注册全局指令，当点初次渲染时，判断传入的参数是否在当前路由页面权限列表中，若不存在，则直接删除该节点动态路由JSON数据示例component:"access/access"icon:"md-lock"id:"16392767785668608"level:2name:"access_index"parentId:"16392452747300864"path:"index"permTypes:["add","edit","delete"]title:"权限按钮测试页"从后台读取菜单数据构造路由节点时将permTypes存入，详见sr
Gensimword2vecmodeloutputs1000dimensionndarraybutthemaximumnumberofndarraydimensionsis32-how?我正在尝试使用这个1000维维基百科word2vec模型来分析一些文档。使用自省我发现一个单词的向量表示是一个1000维的numpy.ndarray，但是每当我尝试创建一个ndarray来查找最近的单词时，我都会得到一个值错误：1ValueError:maximumsupporteddimensionforanndarrayis32,found1000我可以通过在线查看32确实是ndarray支持的最大维数-那
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