对于多维数据结构的规范。
现在启动刚刚配置的多维数据集。
应用中的原始多维数据集和视图不变。
The original cube and view in the application are unchanged.
选择要使用的多维数据源的位置。
Choose the location of the multidimensional data source that you want to use.
希望何时处理该虚拟多维数据集？
找不到此挖掘模型的源多维数据集。
一个总为空的多维数据集。
它与多维数据集和其他一些基本的东西。
注意，不能在虚拟多维数据集上定义安全性。
多维数据模型是联机分析处理技术的核心。
注意，多维数据集名称和目录名称是一样的。
帐户必须具有对源多维数据集的查询访问权。
您需要建立一个从多维数据集的3D对象。
只有通过这种类型的数据源，才能使用多维数据集。
除了默认角色，每个多维数据集还有一个默认策略。
In addition to the default role, each cube has a default policy.
我是新到的大熊猫，学会如何处理我的多维数据。
I'm new into pandas and try to learn how to process my multi-dimensional data.
在模型设计完成后，在多维数据库中进行了应用。
After the model design, the multi-dimensional database has been applied.
能够轻松地设计、创建并加载olap多维数据集。
多维数据集名称必须以字母、非数字或其他字符开头。
The cube name must start with a letter, not a numeric or other character.
多维数据集的每一侧有其自己的表面几何形状和颜色。
Each side of the cube has its own surface geometry and color.
使用三个维度，您就会明白为什么要将其称为多维数据集。
多维数据模型已成为数据仓库和联机分析处理的核心技术。
Multidimensional date model has been the important technology of date warehouse and on-line analytical processing.
分析结果对科学合理地布置多维数据的呈现结构有指导作用。
The result has guide to show the multidimensional exhibition structure in data warehouse scientifically.
在打开的表单中，可以更改任何条目来创建元素安全性多维数据集。
In the form which opens, just change any entry to create the element security cube.
确保已创建alphablox多维数据集，有两种方法可以创建该多维数据集。
Make sure you create the Alphablox cubes. There are two ways you can do this.
因此，您需要将多维数据集添加到Cubing模型中，然后才可以对其进行部署。
So you need to add cube to the Cubing model before it can be deployed.
我们可以利用分析模型功能来分析转换后的多维物理数据模型。
We can use the Analyze Model function to analyze the transformed dimensional physical data model.
多维-现在可以转出mdc表中任何维上的数据。
Multidimensional - You can roll out data on any dimension in an MDC table.
将多维物理数据模型转换为Cubing模型。
Transform the dimensional physical data model to Cubing model.
单击Finish将生成多维物理数据模型。
Click Finish to generate the dimensional physical data model.
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