1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下,在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成
什么是BI? BI为商业智能简称,指用数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和可视化技术进行数据分析来实现商业价值。 BI是一套完整的解决方案,用于将企业中现有的数据进行有效整合,快速准确的提供报表和决策依据,帮助企业对业务经营做出明智决策。 一、BI开发工作流程 ETL开发-
与 Fact Table 对应的表是 Dimension Table。 这 2 个表是数据仓库的两个概念,为数据仓库的两种类型表。 从保存数据的角度来说,本质上没区别,都是表。 区别主要在数据和用途上,Fact Table 用来存 fact 数据,就是一些可以计量的数据和可加性数据,数据数量,金额等。 Dimension Tabl
摘要:GaussDB(DWS)支持的MERGE INTO功能,可以同时进行大数据量的更新与插入。对于数据仓库是一项非常重要的技术。 本文分享自华为云社区《一招教你如何高效批量导入与更新数据》,原文作者:acydy。 前言 如果有一张表,我们既想对它更新,又想对它插入应该如何操作? 可以使用UPDATE和INSERT
DataWarehouse 数据仓库 目录 DataWarehouse 数据仓库1、数据处理方式1.1. OLTP1.2. OLAP1.2.1 OLAP基本操作 2、数据建模2.1. 关系建模2.2. 维度建模 3、维度表分类3.1. 维度表3.2. 事实表 4、数据组织类型4.1. 星型模型4.2. 雪花模型4.3. 星座模型4.4. 模型选择 5、数仓
一、访问咨询主题看板 1. 需求分析 目的: 分析每一个调研需求需要计算什么指标, 以及计算这个指标需要通过那些维度,而且还包括计算这个需求涉及 到那些表和那些字段 需求1: 统计指定时间段内,访问客户的总数量。能够下钻到小时数据 指标: 访问量 维度: 时间维度: 年 季
第一周:总结 记录第一周工作内容和下一周计划。 1 什么是BI BI全称商业智能(Business Intelligence),在传统企业中,它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合,快速制作出报表以作出决策。商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置,其核心作用是对获取数据的多维度分析、数
数据仓库基础知识学习笔记【1】 数据仓库 数据仓库(Data Warehouse,DW) 数据仓库为各个部门建立了一个统一的数据视图,解决每个部门从业务数据库抽取数据而导致的分析结果不一致问题。 数仓面向于数据分析,业务数据库面向于业务系统 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且
文章目录 数据仓库概述一、什么是数据仓库二、数据仓库的基本概念数据源ETL数据抽取数据清洗数据转换 元数据数据集市 三、数据仓库的基本特征四、数仓模型ER模型维度模型维度建模下的主要概念维度事实维度表缓慢变化维事实表退化和冗余数据域业务过程粒度 数据仓库概
大数据仓库实训-任务3 淘宝双11数据分析与预测 案例简介 淘宝双11数据分析与预测课程案例,涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作,涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Hive等系统和软件的安装和使用方法。通过本案例,将有助于学生综合运用大数据
无处不在的数据 在互联网时代的浪潮中,数据驱动业务已成为业界的共识.在数据贫乏的年代,流行的是粗放型经济,大部分的决策用的都是拍脑袋大法.在人工智能早已写进小学课本的今天,使用数据进行精准决策成为主流.用户在网络世界的每个动作,都对应着数据库里的一条甚至多条数据.浏览
作者:我吃印度飞饼链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/91165577来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 Data lake这个术语由Pentaho公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)提出,他对数据湖的解释是: 把你以前在磁带上拥有的东西
目录 前言 一. 什么是协处理器 Observer Coprocessor Endpoint Coprocessor 二.开发案列 总结 前言 HBase是基于Hadoop存储的一种超大型KV数据库,从字面意思可以看出HBase对KV结构支持比较友好,虽然现在还支持Phoenix查询,但是对于很多应用场景中,我们需要HBase廉价的存储和支持
数据价值疑惑的来源: 不论是求职面试,还是在晋升答辩,亦或是好友交谈,都不免谈到一个问题:数据的价值如何体现?相对于传统数据库的版权购买和服务器投入,大数据平台动辄上百台机器,每天流动几个T的数据,如果只局限在统计报表给领导或者客户看的层面上,收益其实是非常低的,也很容易不被大
(一)建模的涵义 建模,顾名思义,就是建立模型的意思,为了针对理解产品、业务、应用逻辑之间的相互关系而做的抽象,用于避免理解歧义。建模通常用文字配合模型的方式,将复杂的事物描述清楚,便于自己及他人的理解。如果把数据比作是图书馆里的书,那么建模就相当于合理规划图书馆的布局,能够让读
(一)题外话:架构推导思路 说起数据质量,其实是一个很宽泛的问题,类似于写数据建模一样,是一个抽象概念为主的事情,对于程序员群体来说,总是难以解答和回答的。这里针对数据质量等类似的、在数据仓库平台中必须提及的概念,提供一种解答的思路,就是架构推导理论。 先说一下基本的架构推导理
(一)数据安全体系全貌 (二)一般意义上的数据安全流程 数据安全流程包括以下几个步骤: 1. 数据的产生:通过数据分级体系对敏感字段打标签; 2. 数据的存储:需要通过加密的方式存储相关数据,避免直接存储Text格式的数据; 3. 数据的使用:包括了一个独立的权限控制系统; 4. 数据的传输:相关的申请与
说一说数据仓库分层模型 |0x00 写在前面的话 数据仓库中,我们常听到要做分层计算,包括ads、dwd、dws、ads、dim等,那为什么要这么区分,有什么意义?今天就来好好讲述一下。 |0x01 传统意义上的数据分成 在2012年前后,早期的大数据平台是以Hadoop为核心,数据开发也是以MapReduce为主,Hive
从根本上说,当今的数据驱动商业环境需要快速而全面的分析。对很多公司来说,这意味着要把你的数据从众多不同的数据库(以及其他数据源/数据流)中迅速准确地转换成强大的基于云的数据仓库,可能会有一些转变。 数据库概述 对于如何处理所有数据,简短的回答是将数据放入
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论,包括数据仓库的价值、选型、构建思路,随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升,大型企业需要构建企业级的数据仓库(数据湖)来快速支撑业务的数据化需求,与传统的数据库构建不通,数据仓库即是OLAP场景,偏于历史数据的存储/分析,用冗余存储换取数据价值; 一、
目录 1. 数据仓库概念2. Hive简介2.1 简介2.2 特性2.3 生态系统 3. Hive系统架构4. HQL转成MapReduce作业的原理4.1 join的实现原理4.2 group by的实现原理 5. 实验练习5.1 环境配置5.1.1 HIVE5.1.2 MYSQL5.1.3 配置MySql为hive元数据存储数据库 5.2 Shell进行实验内容5.2.
背景与目标 在数据仓库建设过程中,数据安全扮演着重要角色,因为隐私或敏感数据的泄露,会对数据主体(客户,员工和公司)的财产、名誉、人身安全、以及合法利益造成严重损害。因此我们需要严格控制对仓库中的数据访问,即什么样的人员或者需求才可以访问到相关的数据。这就要求对数据本
维度设计基本方法 1、设计步骤: 1)第一步:选择维度或新建维度。 作为维度建模的核心,在企业级数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例,有且只允许有一个维度定义。 2)第二步:确定主维表。 此处的主维表一般是 ODS 表,直接与业务系统同步。以淘宝商品维度为例,s_auction_ auc