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web数据集成技术可以从web上自动获取数据,但是获取的信息存在着大量的脏数据,比如滥用缩写词,惯用语,数据输入错误,重复记录,丢失值,拼写变化,不同的计量单位。这些数据是没有意义的,根本就不可能为以后的数据挖掘决策分析提供任何支持。数据清洗主要是提高数据的可用性,目前,数据清洗主要应用于三个领域: 1 数据仓库(DW) 2数据库中的知识发现(KDD) 3数据质量管理(TDQM) 我在公司里的第一个项目就是数据质量管理,在这里在说下数据质量管理: 通过制定、实施数据质量检核,暴露各系统数据质量问题。持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则占比分析,定期生成各系统关键数据质量报告,掌握系统数据质量状况。结合系统提供的清洗组件以及数据质量问题处理流程为各系统数据质量提升提供有效支撑。数据质量(DataQuality)管理是贯穿数据生命周期的全过程,覆盖质量评估,数据去噪,数据监控,数据探查,数据清洗,数据诊断等方面。数据度量和变化频度提供了衡量数据质量好坏的手段。数据度量主要包括完整性、唯一性、一致性、准确性、合法性。变化频度主要包括业务系统数据的变化周期和实体数据的刷新周期。数据质量管理准则包括测量、提高组织数据的质量和整合性的方法。数据质量处理包括数据标准化、匹配、生存和质量监测。数据必须具备适当的质量,以解决业务要求问题。 结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况,数据质量管理系统主要功能定位为:数据发现、质量管理、元数据、主数据管理和信息政策管理。在数据生命周期中,数据的获取和使用周期包括系列活动:评估,分析,调整,丢弃数据,目前数据清洗的模型: 基于粗糙集理论数据清洗 基于聚式模式数据清洗 基于模糊匹配数据清洗模型 基于遗传神经网络数据清洗 基于专家系统体系结构等数据校验及转换 数据校验的目的是确保抽取数据本身的正确性和完整性, 数据转换的目的是保证数据的一致性数据清洗流程1数据预处理: 包括数据元素化,保准化 2确定清洗方法: 3校验清洗方法:先验证所用的清洗方法是否合适,抽取小样本进行验证,判断其召回率和准确率 4执行清洗工具: 5数据归档:将新旧数据源进行归档处理,方便以后的清洗一般情况下,模式中反应的元数据对应判断一个数据源的质量远远不够,因此通过具体实例来获得有关数据熟悉和不寻常模式的元数据很重要。这些元数据可以帮助发现数据质量问题,也有助于发现属性间的依赖关系,

xuning715 2019-12-02 01:12:15 0 浏览量 回答数 0

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数据中台,解决数据“存”、“通”、“用”难题让一切业务数据化,一切数据业务化具体而说,数据中台并不是一个跨时代的全新理念,就好比笔者当年学习SOA一样,发现其实质还是组件化,模块化,是设计模式与业务端的应用。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。首先先总结一下数据中台策略中的几个过人之处。第一:数据汇聚,承上启下。数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。按照这种模式,如果企业中数据应用数量大于3-5个,那么数据中台将整体上节约30%的成本,随着数据应用的增长,这样节约的成本还会更大。传统的数据仓库和数据中心,如果做得比较好,设计到位的话,也会做完整的数据模型设计,但是往往偏重于设计和技术,在执行的过程中,很难保障数据的全,也很难保证数据应用不跨过数据中心,重新做数据的话,那么后期数据则会比较混乱。相对而言,数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。袋鼠云数据中台策略第二:纵观大局,推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在把数据找到,把数据清洗,把数据算出来。所以,构建数据中台建设,需要详实了解企业的数据情况,数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动袋鼠云数据中台七大数据服务数据资源规划及获取盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源,并将所有数据资源进行完整呈现;数据质量分析及提升从基础数据、业务数据、大数据视角综合分析当前的数据质量问题;基于中台策略的数据整体建模与数据资产管理企业可根据数据资源规划报告指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设,最终服务于企业数据应用场景。实体画像及标签引擎对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取,将其特征数字化,为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件。数据指标体系梳理及计算(BI)构建企业标签体系,着重分析当前需要但是无法获取到的指标,描述使用不便的指标,分析问题原因,绘制数据供应链条;数据应用规划及实现(DI)基于当前外部数据、IOT数据、非结构和半结构化数据进行大数据应用的规划,并论证实现过程和进行成本评估。一旦评估通过可以帮助企业进行大数据应用的完整开发和落地。数据可视化大屏数据可视化大屏,讲述数据背后的价值。在最短的时间内用最具冲击力的视觉语言,将企业最重要的数据/信息传递给最重要的人。袋鼠云数据中台七大数据服务通过上述服务内容,希望将企业数据资源情况完整展现,数据问题展现,数据资产情况展现,数据需求展现(传统数据分析方面、大数据应用方面)从而绘制一张完整的数据供应链地图,最终利用这张地图,辅助数据业务推进。第三:技术升级、应用便捷大数据平台在很长一段时间,甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况,开源产品使用费力,配置繁琐,导致大数据开发门槛高,数据应用受到严重阻碍,甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待,认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话,会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力,节点扩展能力,实时计算能力,软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了,所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现。当笔者使用数加产品时,总是回想起第一次使用java IDE(JBuild、Eclipse) 产品时的感受。袋鼠云数据中台产品(数栈)客观的说则是一款轻量化的,可私有部署的类数加产品,用以解决基于私有云的大数据平台的管理和开发问题。数据中台产品在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。袋鼠云数栈产品体系袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴,更多的是关注于企业的整体数据化建设工作,希望通过数栈产品和七大数据服务贴身参与用户全方位与全过程的数据化建设。同时我们期待这样的数据化建设应当是高效率,高应用价值和低成本的。

hiekay 2019-12-02 01:41:35 0 浏览量 回答数 0

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使用ET工业大脑 阿里云ET工业大脑产品的使用流程如下图所示: 您可以通过以下步骤,在ET工业大脑控制台创建项目并应用到实际生产环境中: 准备云资源:在使用ET工业大脑前,您首先要添加用来存储数据的云资源,为数据接入做准备,详细步骤请参考资源管理。 创建项目:在ET工业大脑控制台创建项目。如果您的数据类型为时序数据,请参考创建项目-时序数据。如果您的数据类型为图像数据,请参考创建项目-图像数据。 配置知识图谱:在知识图谱页面配置业务流程、数据字典和业务规则。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置知识图谱。如果您的数据类型为图像数据,则不需要配置知识图谱。 配置数据链路:通过数据链路配置功能,您可以完成从数据接入、数据预处理,到数据映射,再到算法的一系列配置。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置数据链路-时序数据。如果您的数据类型为图像数据,请参考配置数据链路-图像数据。 配置数据接入:通过数据接入配置功能,您可以将您的设备数据、数据库数据或本地文件数据接入到工业大脑平台中,实现数据上云。如果您的数据类型为时序数据,请参考配 置数据接入。如果您的数据类型为图像数据,请参考上传图像。配置数据预处理:通过数据预处理功能,您可以对设备数据的缺失值进行填充。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置数据预处理。如果您的数据类型为图像数据,则不需要进行数据预处理。配置数据映射:您可以通过知识图谱数据映射功能,将设备数据与相应的设备属性进行关联,作为算法组件的输入源或输出源。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置数据映射。如果您的数据类型为图像数据,则不需要进行数据映射配置,但需要对图像进行标注,详细请参考使用外部标注工具。 配置AI算法:配置算法组件的输入输出,实现模型训练和在线预测功能。如果您的数据类型为时序数据,请参考配置算法组件。如果您的数据类型为图像数据,请参考算法训练。算法原理和配置方法请参考算法说明。 调用API:算法运行完成后,会生成相应的API,您可以通过在开发项目中配置API对应的serviceId,并下载SDK开发包,来调用对应的API。详细请参考下载API SDK和API调用方式。

剑曼红尘 2020-03-24 09:45:01 0 浏览量 回答数 0

海外云虚拟主机包年25元/月起

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批量计算目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统进行构造数据存储,在线的数据服务(包括Ad-Hoc查询、DashBoard等服务)通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果。这套数据处理的方法论伴随着关系型数据库在工业界的演进而被广泛采用。但在大数据时代下,伴随着越来越多的人类活动被信息化、进而数据化,越来越多的数据处理要求实时化、流式化,当前这类处理模型开始面临实时化的巨大挑战。传统的批量数据处理模型传统的批量数据处理通常基于如下处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统构造原始的数据存储,以提供给后续的数据服务进行数据分析和数据计算。即下图,用户装载数据,系统将根据自己的存储和计算情况,对于装载的数据进行索引构建等一系列查询优化工作。因此,对于批量计算,数据一定需要预先加载到计算系统,后续计算系统才在数据加载完成后方能进行计算。 系统主动发起一个计算作业(例如MaxCompute的SQL作业,或者Hive的SQL作业)并向上述数据系统进行请求。此时计算系统开始调度(启动)计算节点进行大量数据计算,该过程的计算量可能巨大,耗时长达数分钟乃至于数小时。同时,由于数据累计的不可及时性,上述计算过程的数据一定是历史数据,无法保证数据的”新鲜”。您可以根据自己需要随时调整计算SQL,甚至于使用AdHoc查询,可以做到即时修改即时查询。 计算结果返回,计算作业完成后将数据以结果集形式返回给您,或者可能由于计算结果数据量巨大保存着数据计算系统中,您进行再次数据集成到其他系统。一旦数据结果巨大,整体的数据集成过程漫长,耗时可能长达数分钟乃至于数小时。 批量示意图 批量计算是一种批量、高时延、主动发起的计算。 您使用的批量计算的顺序是: 预先加载数据。 提交计算作业,并且可以根据业务需要修改计算作业,再次提交作业。 计算结果返回。 实时计算不同于批量计算模型,实时计算更加强调计算数据流和低时延,实时计算数据处理模型如下: 使用实时数据集成工具,将数据实时变化传输到流式数据存储(即消息队列,如DataHub);此时数据的传输变成实时化,将长时间累积大量的数据平摊到每个时间点不停地小批量实时传输,因此数据集成的时延得以保证。 此时数据将源源不断写入流数据存储,不需要预先加载的过程。同时流计算对于流式数据不提供存储服务,数据是持续流动,在计算完成后就立刻丢弃。 数据计算环节在流式和批量处理模型差距更大,由于数据集成从累积变为实时,不同于批量计算等待数据集成全部就绪后才启动计算作业,流式计算作业是一种常驻计算服务,一旦启动将一直处于等待事件触发的状态,一旦有小批量数据进入流式数据存储,流计算立刻计算并迅速得到结果。同时,阿里云流计算还使用了增量计算模型,将大批量数据分批进行增量计算,进一步减少单次运算规模并有效降低整体运算时延。 从用户角度,对于流式作业,必须预先定义计算逻辑,并提交到流式计算系统中。在整个运行期间,流计算作业逻辑不可更改!用户通过停止当前作业运行后再次提交作业,此时之前已经计算完成的数据是无法重新再次计算。 不同于批量计算结果数据需等待数据计算结果完成后,批量将数据传输到在线系统;流式计算作业在每次小批量数据计算后可以立刻将数据写入在线/批量系统,无需等待整体数据的计算结果,可以立刻将数据结果投递到在线系统,进一步做到实时计算结果的实时化展现。 实时示意图 实时计算是一种持续、低时延、事件触发的计算作业。您使用实时计算的顺序是: 提交实时计算作业。 等待流式数据触发实时计算作业。 计算结果持续不断对外写出。 模型对比下表给出了实时计算与批量计算两类计算模型的差别: 对比指标 批量计算 实时计算数据集成方式 预先加载数据 实时加载数据实时计算使用方式 业务逻辑可以修改,数据可重新计算 业务逻辑一旦修改,之前的数据不可重新计算(流数据易逝性)。数据范围 对数据集中的所有或大部分数据进行查询或处理。 对滚动时间窗口内的数据或仅对最近的数据记录进行查询或处理。数据大小 大批量数据。 单条记录或包含几条记录的微批量数据。性能 几分钟至几小时的延迟。 只需大约几秒或几毫秒的延迟。分析 复杂分析。 简单的响应函数、聚合和滚动指标。在大部分大数据处理场景下,受限于当前实时计算的整个计算模型较为简单,实时计算是批量计算的有效增强,特别在于对于事件流处理时效性上,实时计算对于大数据计算是一个不可或缺的增值服务。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:38 0 浏览量 回答数 0

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可以使用TreeSoft数据库管理系统,支持以下数据同步方案: 1、MySQL同步数据到Oracl 2、MySQL同步数据到PostgreSQL 3、MySQL同步数据到SQL Server 4、MySQL同步数据到MongoDB 5、Oracle同步数据到MySQL 6、Oracle同步数据到PostgreSQL 7、Oracle同步数据到SQL Server 8、Oracle同步数据到MongoDB 9、PostgreSQL同步数据到MySQL 10、PostgreSQL同步数据到Oracle 11、PostgreSQL同步数据到SQL Server 12、PostgreSQL同步数据到MongoDB 13、MongoDB同步数据到MySQL 14、MongoDB同步数据到Oracle 15、MongoDB同步数据到PostgreSQL 16、MongoDB同步数据到SQL Server 17、SQL Server同步数据到MongoDB 18、SQL Server同步数据到MySQL 19、SQL Server同步数据到Oracl 20、SQL Server同步数据到PostgreSQL

小六码奴 2019-12-02 02:02:58 0 浏览量 回答数 0

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什么是数据库备份

云栖大讲堂 2019-12-01 21:32:08 1016 浏览量 回答数 0

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对于数据复制需求,很容易混淆数据迁移、同步、恢复这三个概念,本文介绍这三个概念的区别,方便您清楚认知自己的需求,并提供多种方案,可满足您的上云、迁云、同步、恢复等业务需求。 数据迁移/同步/恢复区别 数据迁移和恢复的异同 数据迁移和恢复都可以将数据复制到新实例,但是它们之间还有一定的区别: 数据迁移主要用于上云迁移,通过数据传输服务DTS将本地数据库/ECS上的自建数据库/第三方云数据库迁移至阿里云数据库,也可以从阿里云迁移至自建数据库。 数据恢复是通过数据备份和日志备份进行恢复,可以将某个备份集的数据恢复到实例,也可以通过备份集和日志备份将数据恢复到某个时间点。 数据迁移和恢复可以互补以实现更多功能,例如恢复数据到新实例后再通过DTS迁移回原实例,可以避免修改应用程序连接地址。 说明 控制台提供的恢复功能可以满足用户的大部分恢复需求,同时覆盖了部分迁移数据的需求(例如不要求增量迁移)。 数据迁移和同步的区别 数据迁移主要用于上云迁移,在勾选增量迁移时,可以实现数据同步的部分功能,但是不如数据同步灵活,例如不支持在线修改同步对象、不支持双向同步等。数据迁移属于一次性任务,迁移完成后即可释放实例。 数据同步主要用于两个数据源之间的数据实时同步,适用于异地多活、数据灾备、跨境数据同步、查询与报表分流、云BI及实时数据仓库等场景。它属于持续性任务,任务创建后会一直同步数据,保持数据源和数据目标的数据一致性。 数据迁移 适用场景 文档链接 (迁移上云)自建数据库迁移至RDS MySQL 从自建MySQL迁移至RDS MySQL 从通过专线/VPN网关/智能网关接入的自建MySQL迁移至RDS MySQL 从通过专线接入的自建MySQL迁移至其他云账号下的RDS MySQL 从自建DB2迁移至RDS MySQL 使用mysqldump迁移MySQL数据 从自建Oracle迁移至RDS MySQL RDS MySQL迁移至POLARDB 一键升级RDS MySQL到PolarDB MySQL 一键克隆RDS MySQL到POLARDB for MySQL 将第三方云数据库迁移至RDS MySQL 从Amazon RDS MySQL迁移至阿里云 从Amazon RDS Oracle迁移至阿里云RDS MySQL 从Amazon Aurora MySQL迁移至阿里云 从腾讯云MySQL迁移至阿里云 Google Cloud SQL的MySQL数据库迁移到阿里云 百度云MySQL数据库迁移到阿里云 华为云MySQL数据库迁移到阿里云 RDS实例间的数据库迁移 RDS实例间的数据迁移 不同RDS实例下库名不同的数据库之间的数据迁移 使用DTS跨阿里云账号迁移RDS数据 单个RDS实例内的数据迁移 RDS实例内不同数据库之间的数据迁移 将RDS MySQL数据迁移至自建MySQL数据库 从RDS MySQL迁移至自建MySQL 数据同步 适用场景 文档链接 MySQL间数据同步 RDS MySQL实例间的双向同步 RDS MySQL实例间的单向同步 从ECS上的自建MySQL同步至RDS MySQL 从通过专线/VPN网关/智能网关接入的自建MySQL同步至RDS MySQL 不同阿里云账号下RDS MySQL实例间的数据同步 从RDS MySQL同步至PolarDB MySQL 从RDS MySQL同步至通过专线/VPN网关/智能网关接入的自建MySQL MySQL数据同步至其他数据库 从RDS MySQL同步到AnalyticDB for MySQL 从RDS MySQL同步至AnalyticDB for PostgreSQL 从RDS MySQL同步至DataHub 从RDS MySQL同步至MaxCompute 从RDS MySQL同步至自建Kafka集群 数据恢复 适用场景 文档链接 RDS MySQL数据恢复至新实例/原实例 恢复MySQL数据 MySQL单库单表恢复 跨地域恢复 RDS MySQL数据恢复至自建数据库 RDS MySQL 物理备份文件恢复到自建数据库 RDS MySQL逻辑备份文件恢复到自建数据库 说明 如果实例还未释放或者对数据时间点没有要求,建议使用DTS从RDS MySQL迁移至自建MySQL。

游客yl2rjx5yxwcam 2020-03-09 10:46:05 0 浏览量 回答数 0

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工业大脑数据工厂将机器设备以及生产线自动化控制数据、MES/WMS数据、PLM数据、ERP数据,实时视频数据、制造过程检测数据、产品研发数据等复杂庞大的数据进行数据精炼,形成统一的行业数据场景,包括数据模型、指标体系、数据标签和算法特征。 数据工厂为用户提供一站式工业智能数据服务平台,让客户通过实时数据汇聚、智能数据精炼、数据服务三个步骤轻松完成工业数据资产沉淀和对外能力透出,帮助工业行业客户降本增效、挖掘数据资产价值,实现智能化生产运营。

剑曼红尘 2020-03-24 10:15:36 0 浏览量 回答数 0

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最佳实践 -SQL Server -使用SSMS和BCP迁移SQL Server数据库

李沃晟 2019-12-01 21:40:20 454 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute用户指南:数据上传下载:数据上云场景

行者武松 2019-12-01 22:01:50 1360 浏览量 回答数 0

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什么是流数据 ? 从广义上说,所有大数据的生成均可以看作是一连串发生的离散事件。这些离散的事件以时间轴为维度进行观看就形成了一条条事件流/数据流。不同于传统的离线数据,流数据是指由数千个数据源持续生成的数据,流数据通常也以数据记录的形式发送,但相较于离线数据,流数据普遍的规模较小。流数据产生源头来自于源源不断的事件流,例如使用移动或Web应用程序生成的日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务,以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据。 通常而言,实时计算具备三大类特点: 实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流 实时计算面对的计算是实时且流式的,流数据是按照时间发生顺序地被实时计算订阅和消费。且由于数据发生的持续性,数据流将长久且持续地集成进入实时计算系统。例如,对于网站的访问点击日志流,只要网站不关闭其点击日志流将一直不停产生并进入实时计算系统。因此,对于流系统而言,数据是实时且不终止(无界)的。 持续(continuos)且高效的计算 实时计算是一种”事件触发”的计算模式,触发源就是上述的无界流式数据。一旦有新的流数据进入实时计算,实时计算立刻发起并进行一次计算任务,因此整个实时计算是持续进行的计算 流式(streaming)且实时的数据集成 流数据触发一次实时计算的计算结果,可以被直接写入目的数据存储,例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:37 0 浏览量 回答数 0

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选择引擎产品>数据融合引擎>数据准备,单击源数据接入清单,进入源数据接入清单界面。模型设计者和数据开发者可以访问源数据接入清单模块。 用户可参考源数据接入清单中的数据样例,按照业务需求整理所需数据接入阿里云大数据平台。 说明: 源数据接入清单仅供向客户申请数据时参考,实施过程中源数据的表结构以实际为准。 存储和表命名规范需要按照智能出行引擎的数据接入规范(该文档仅对加入生态的合作伙伴开放)和数据模型规范(该文档仅对加入生态的合作伙伴开放)文档实施。 数据融合引擎中,已默认存在高德数据,无需用户接入。 用户可执行操作包括:筛选数据清单、查看数据样例、下载数据清单。 筛选数据清单 用户可以通过设定“数据类目(左侧数据类目列表)/应用领域”对数据清单进行筛选,也可使用搜索栏对表描述关键字进行搜索筛选。 ** 查看数据样例** 点击界面右侧操作栏的查看样例按钮,显示如下图所示的数据样例界面,用户可参考数据样例准备物理表。 下载数据清单 点击界面右上角的下载清单按钮,可下载当前界面提供的所有数据样例。下载的excel表中包含各产品需要申请的表以及各表的表结构。

剑曼红尘 2020-03-24 15:25:42 0 浏览量 回答数 0

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数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 从数据本身来考虑,数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。 步骤(1)信息收集:根据确定的数据分析对象,抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 步骤(2)数据集成:把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。 步骤(3)数据规约:如果执行多数的数据挖掘算法,即使是在少量数据上也需要很长的时间,而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 步骤(4)数据清理:在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值)、含噪声的(包含错误的属性值),并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式),因此需要进行数据清理,将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然,挖掘的结果会差强人意。 步骤(5)数据变换:通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 步骤(6)数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。 步骤(7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 步骤(8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。 数据挖掘过程是一个反复循环的过程,每一个步骤如果没有达到预期目标,都需要回到前面的步骤,重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步,例如在某个工作中不存在多个数据源的时候,步骤(2)便可以省略。 步骤(3)数据规约、步骤(4)数据清理、步骤(5)数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中,至少60%的费用可能要花在步骤(1)信息收集阶段,而其中至少60%以上的精力和时间花在了数据预处理过程中

保持可爱mmm 2019-12-02 03:09:42 0 浏览量 回答数 0

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数据中台从某个意义来说属于数据仓库的一种,都是要把数据抽进来建立一个数据仓库。但是两者的数据来源和建立数仓的目标以及数据应用的方向都存在很大差异。 首先,从数据来源来说,数据中台的数据来源期望是全域数据包括业务数据库,日志数据,埋点数据,爬虫数据,外部数据等。 数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。而传统数仓的数据来源主要是业务数据库,数据格式也是以结构化数据为主。 其次,建立数据中台的目标是为了融合整个企业的全部数据,打通数据之间的隔阂,消除数据标准和口径不一致的问题。数据中台通常会对来自多方面的的基础数据进行清洗,按照主题域概念建立多个以事物为主的主题域比如用户主题域,商品主题域,渠道主题域,门店主题域等等。数据中台遵循三个one的概念: One Data, One ID, One Service,就是说数据中台不仅仅是汇聚企业各种数据,而且让这些数据遵循相同的标准和口径,对事物的标识能统一或者相互关联,并且提供统一的数据服务接口。就像做菜一样,按照标准化的菜名,先把所有可能用到的材料都准备好。而传统的数仓主要用来做BI的报表,目的性很单一,只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据,新增一张报表,就要从底层到上层再做一次。 然后,在数据应用方面,建立在数据中台上的数据应用不仅仅只是面向于BI报表,更多面向营销推荐,用户画像,AI决策分析,风险评估等。而且这些应用的特点是比较轻,容易快速开发出来,因为重要的数据分析工作在数据中台已经完成并且沉淀,之前工作成果都能被多个应用共享。 而传统的数据仓库主要是面向报表,数据应用的建设就是传统烟囱式建设,每次都从头再来的开发方式。 最后,数据中台是建立在分布式计算平台和存储平台,理论上可以无限扩充平台的计算和存储能力。而多数的传统数仓工具都是建立的单机的基础上,一旦数据量变大,会受单机容量的限制。

国源 2020-01-19 09:41:39 0 浏览量 回答数 0

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三大类数据的实时处理逻辑在全链路上保证了流式计算的低时延。全链路实时计算示意图如下。 数据采集 您使用流式数据采集工具将数据流式且实时地采集并传输到大数据消息Pub/Sub系统,该系统将为下游实时计算提供源源不断的事件源去触发流式计算作业的运行。 流式计算 流数据作为实时计算的触发源驱动实时计算运行。因此,一个实时计算作业必须至少使用一个流数据作为源。一批进入的数据流将直接触发下游实时计算的一次流式计算处理。 数据集成 实时计算将计算的结果数据直接写入目的数据存储,这其中包括多种数据存储,包括数据存储系统、消息投递系统,甚至直接对接业务规则告警系统发出告警信息。不同于批量计算(例如阿里云MaxCompute或者开源Hadoop),实时计算天生自带数据集成模块,可以将结果数据直接写入到目的数据存储。 数据消费 实时计算一旦将结果数据投递到目的数据源后,后续的数据消费从系统划分来说,和实时计算已经完全解耦。您可以使用数据存储系统访问数据,使用消息投递系统进行信息接收,或者直接使用告警系统进行告警。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:41 0 浏览量 回答数 0

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最下层是数据引入层,即ODS(Operational Data Store),操作数据存储,如数据库的Binlog、业务日志这些业务侧应用实时产生的数据; 往上一层即数据仓库的中间层,也称为数据公共层,包含 数据维度表(DIM: Data Warehouse Dimension)、数据明细表(DWD: Data Warehouse Detail)、数据汇总表(DWS: Data Warehouse Summary)。 数据维度表是维度建模的基础,后续的数据分析也都是以维度为依据,如商品类目、门店数据; 数据明细表,则是基于ODS层数据提取出来的实时数据,如用户、交易、评论数据; 数据汇总层,就是基于多个维度对明细数据进行加工汇总得到的数据; 最上层即数据应用层(ADS),即基于数据中间层的数据,结合业务场景,加工得到的面向实际应用(报表、业务系统)的数据。 可以参考阿里的大数据建设指导体系OneData(dt.alibaba.com/onedata.htm)

豪三 2020-03-31 14:36:36 0 浏览量 回答数 0

问题

数据卷管理的查看或删除数据卷

反向一觉 2019-12-01 21:19:42 1243 浏览量 回答数 0

问题

什么是数据传输服务DTS

云栖大讲堂 2019-12-01 21:23:46 1153 浏览量 回答数 0

问题

Swarm mode 集群中数据卷管理的查看或删除数据卷

反向一觉 2019-12-01 21:22:23 1303 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute(原ODPS),采用insert overwrite 之后,现在想回复分区原数据。 之前每个分区数据量大约在10亿条,覆盖后数据为空。而这部分数据是阿里移动分析的埋点数据 ,很重要 。 那边在阿里云只保存了近七天数据,我们当时因为数据格式问题重新同步了那张表近两个月数据,所以导致很长一段时间的数据丢失。

祁同伟 2019-12-01 20:21:33 2002 浏览量 回答数 2

问题

管理组件 组件数据映射

反向一觉 2019-12-01 20:59:11 1027 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档实时数据订阅功能旨在帮助用户获取RDS/DRDS的实时增量数据,用户能够根据自身业务需求自由消费增量数据,例如实现缓存更新策略、业务异步解耦、异构数据源数据实时同步及含复杂ETL的数据实时同 步等多种业务场景。 功能列表(1) 支持公共云、金融云RDS For MySQL实例的数据订阅。(2) 支持经典网络、VPC网络下RDS For MySQL实例的数据订阅。 数据源类型实时数据订阅支持的数据源类型包括: RDS For MySQLDRDS 其中,DRDS 不记录事务日志,所以如果需要订阅DRDS的实时增量数据,那么需要通过订阅DRDS底层挂载的RDS实例的增量日志来实现。 订阅对象数据订阅的订阅对象可以为:库、表。用户可以根据需要订阅某几个表的增量数据。 数据订阅将增量数据细分为数据变更(Data Manipulation Language 简称DML)和结构变更(Data Definition Language,简称DDL),配置数据订阅时,可以选择需要订阅的具体数据变更类型。 订阅通道订阅通道是进行增量数据订阅与消费的基本单元。如果要订阅RDS的增量数据,必须在数据传输控制台创建一个针对这个RDS实例的订阅通道。订阅通道会实时拉取RDS的增量数据,并将最新一段时间的增量数据保存在订阅通道中,用户可以使用数据传输提供SDK从这个订阅通道中订阅增量数据,并进行相应的消费。同时,用户可以在数据传输控制台进行订阅通道的创建、管理及删除等操作。一个订阅通道同时只能被一个下游SDK订阅消费,如果用户有多个下游需要订阅同一个RDS实例时,需要创建多个订阅通道。这些订阅通道订阅的RDS实例均为同一个实例ID。 订阅通道在创建及运行过程中,不同阶段会处于不同的状态,具体如下表所示: 通道状态 状态说明 可进行操作 预检中 订阅通道已经完成任务配置,正在进行启动之前的简单预检查 删除订阅 未启动 迁移任务已经通过迁移之前的预检查,但是还没有启动订阅 - 开始订阅- 删除订阅 初始化 订阅通道正在进行启动初始化,一般需要1分钟左右 删除订阅 正常 订阅通道正在正常拉取RDS实例的增量数据 - 查看示例代码- 查看订阅数据- 删除订阅 异常 订阅通道拉取RDS实例增量数据异常 - 查看示例代码- 删除订阅 高级特性数据订阅支持多种特性,有效降低用户使用门槛,主要包括: (1) 动态增减订阅对象, 在数据订阅过程中,用户可以随时增加或减少需要订阅的对象。 (2) 在线查看订阅数据, 数据传输DTS控制台支持在线查看订阅通道中的增量数据。 (3) 修改消费时间点,数据订阅支持用户随时修改需要消费数据对应的时间点。 (4) 完善监控体系, 数据订阅提供订阅通道状态、下游消费延迟的报警监控功能。用户可以根据业务敏感度,自定义消费延迟报警阈值。

2019-12-01 23:09:36 0 浏览量 回答数 0

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统一管理 阿里云混合云数据库解决方案可对云下或云上自建数据库、云上RDS/DRDS数据库进行统一的接入管理。对于混合云场景下数据库环境复杂、管理困难的企业用户,可选购阿里云HDM服务便捷的管理多类型、多环境数据库。详细架构如下: 架构说明: 关键部件部署: 在阿里云上开通HDM服务,用于统一管理云下云上单个数据库或者批量管理数据库集群。 在本地IDC,用户仅需要选择一台可以连通阿里云的机器,部署DBGateway,用于采集本地和云上数据库的性能指标信息、拓扑信息,无需在数据库实例上安装任何程序。 云下、云上数据库需通过互联网或专线/VPN 连通阿里云环境。 统一管理优势: 云上云下统一管理:阿里云数据库RDS/DRDS、阿里云ECS自建数据库、本地IDC数据库均可接入HDM,通过HDM对所有数据库统一监控管理,在HDM控制台可以便捷的查看各个数据库的接入监控信息,并提供告警服务。 单实例与集群统一管理:通过HDM可以对数据库单实例进行管理,此外一个或多个相同数据库引擎的数据库实例可组成数据库集群,HDM对数据库集群也可统一管理。 弹性扩展 当企业面临业务突增时,越来越多的企业通过云上数据库解决业务高峰,并在业务恢复后释放云上数据库资源。阿里云数据库混合云解决方案提供便捷的云上弹性伸缩能力。详细架构如下: 架构说明: 关键部件部署:与统一管理类似,在云下部署企业所需业务部件并安装DBGateway,云上部署数据库及HDM,此外云上还需购置阿里云OSS对象存储用于数据备份时的存储。 弹性扩展:当用户在HDM控制台创建弹性扩展任务后: HDM调用DTS服务,将云下数据库数据备份存储至云上OSS,并通过OSS将数据全量恢复到云上数据库中。 HDM同时调用DTS服务,在DBS备份数据的同时进行云下数据库的数据增量同步,将DBS备份期间的增量数据同步至云上数据中,保障云下、云上数据库的一致性。 切换上云: HDM自动完成切换预检查、配置校验、数据校验、账号迁移、数据库切换、切换后检查。 HDM联动切换中间层,将部分业务流量分流到云上数据库中。 数据回流:当业务高峰结束后,可将云上数据库数据回流至云下数据库,并释放云上数据库资源,业务继续运行在本地IDC系统中即可。 容灾建设 当企业对数据库业务高可用性要求较高时,可对数据库进行云下、云上的容灾建。阿里云数据库混合云解决方案提供多种容灾建设方案,例如: 冷备:将云下数据库数据冷备至云上数据库,此种容灾方案成本低,RTO、RPO较大。 轻量级数据库备份:将云上低规格数据库作为云下数据库的轻量级实时备库,容灾时可快速升配,此种容灾方案有低成本、快捷的优势。 实时热备:将云下数据库中的数据实时热备至云上,数据库业务可随时切换,实现秒级RTO。HDM提供一键式容灾建设平台,并提供云下、云上数据库容灾切换演练功能,HDM的容灾建设相关能力将在2018年4月30日正式上线。

剑曼红尘 2020-03-23 14:08:28 0 浏览量 回答数 0

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Python标准数据库接口为Python DB-API, Python DB-API为开发人员提供了数据库应用 编程接口。Python 数据库接口支持非常多的数据库,你可以选择适合你项目的数据库:GadFlymSQLMySQLPostgreSQLMicrosoft SQL Server 2000 InformixInterbase Oracle Sybase你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。DB-API是一个规范。它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口。Python的DB-API,为大多数的数据库实现了接口,使用它连接各数据库后,就可以用相同 的方式操作各数据库。Python DB-API使用流程:引入API模块。获取与数据库的连接。执行SQL语句和存储过程。关闭数据库连接。

ylrf1212 2019-12-02 01:06:22 0 浏览量 回答数 0

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Python标准数据库接口为Python DB-API, Python DB-API为开发人员提供了数据库应用 编程接口。Python 数据库接口支持非常多的数据库,你可以选择适合你项目的数据库:GadFlymSQLMySQLPostgreSQLMicrosoft SQL Server 2000 InformixInterbase Oracle Sybase你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。DB-API是一个规范。它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口。Python的DB-API,为大多数的数据库实现了接口,使用它连接各数据库后,就可以用相同 的方式操作各数据库。Python DB-API使用流程:引入API模块。获取与数据库的连接。执行SQL语句和存储过程。关闭数据库连接。

ylrf1212 2019-12-02 01:06:10 0 浏览量 回答数 0

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云栖大讲堂 2019-12-01 21:23:47 1205 浏览量 回答数 0

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目前阿里云支持几类数据存储类型:流式的数据输入: 为下游流式计算提供流式数据输入,是实时计算进行数据处理的数据触发机制,推动实时计算持续进行数据计算。每个实时计算作业必须至少声明一个流式数据输入源。静态数据输入: 静态存储为实时计算提供了数据关联查询,对于每条流式数据,可以关联外部一个静态数据源进行查询。因此,静态数据输入也被称为维表。结果表输出: 实时计算将计算的结果数据写出到目的数据表,为下游数据继续消费提供各类读写接口。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:38 0 浏览量 回答数 0
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