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数据挖掘和数据仓库

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数据挖掘和数据仓库的相关文章

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数据挖掘工程师的要求
数据挖掘工程师要求如下: 1.计算机、统计学等相关专业,具有深厚的统计学、数学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术; 2.掌握Oracle、SQLServer、DB2、SybaseIQ等一种以上的主流数据仓库产品; 3.熟悉Python、C++、C语言中的一种或以上; 4.熟悉BusinessObjects、Cognos、MicroStratety、Hyperion...
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综合决策支持系统的含义
把数据仓库、OLAP、数据挖掘和模型库结合起来即形成综合决策支持系统;其中的数据仓库用来实现对决策主题数据的存储和综合,OLAP用于多维数据分析,数据挖掘用以从数据库和数据仓库中提取知识,模型库实现多个广义模型的组合辅助决策;再加上专家系统,则可利用知识推理进行定性分析。  
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数据挖掘——数据仓库
虽然存在数据仓库并不是数据挖掘的先决条件,但实际上,若能访问数据仓库,数据挖掘的任务就会变得容易的多。 数据仓库的主要目标是增加决策过程的“情报”和此过程的相关人员的知识。数据仓库对不同的人来说有不同的意义。 数据仓库是一个集成的,面向主题的数据库集合,用于实现决策支持功能(DSF),其中的每个数据单元都和某个时刻相关。 根据这个定义,数据仓库也可看成是某个组织的数据存储库,用于支持战略决...
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大数据之路(一)数据仓库也需要大数据
项目背景 最近在处理一个商业银行的大数据项目,旨在构建大数据资源池,项目边界确认过程中,针对项目的定位出现了两种不同的观点,对大数据的在传统行业的应用有了新的启发。观点一、大数据作为操作数据历史库,存储操作数据库数据,提供历史数据长周期,快速检索的历史数据存储和快速查询服务。观点二、大数据作为数据仓库的的历史库,解决数据仓库历史数据存储的问题,构建一个大容量,高可用的数据存储平台,为全量数据分析...
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胖子哥的大数据之路(一)-数据仓库也需要大数据
一、楔子   大数据传统企业实施,其路漫漫,绝不会如昙花一现,探索大数据在传统行业的实施之路,寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系,是我执着坚守的信念,大数据是一种信仰,吾将上下而求索。记下项目中的点滴,算是日志,自勉。 二、项目背景   最近在处理一个商业银行的大数据项目,旨在构建大数据资源池,项目边界确认过程中,针对项目的定位出现了两种不同的观点,对大数据的在传统行业的应用有了新的启...
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数据仓库专题(15)-数据仓库建设基本原则-实践篇(求补充)
数据仓库建设原则第一条:一切为就绪数据让路; 数据仓库建设原则第二条:业务分析和数据分析深浅有度; 数据仓库建设原则第三条:数据价值挖掘切莫求之过急,水到渠才能成; 数据仓库建设原则第四条:团队目标必须一致,可以有异议,但是不可有异声; 数据仓库建设原则第五条:资深行业专家团队系统建设采用自顶向下,其他模式采用自下向上; 数据仓库建设原则第六条:内容决定形式,文档表述切记死扣细节; 数据仓库建...
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【软考项目管理】数据仓库
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可以从两个层次理解数据仓库。首先,数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构数据源(包括历史数据)的有效集成,集成后按主题重组,且存在的数据仓库中的数据一般不再修改。1、数据仓库是面向主题的。传统的操作型系统是围绕公司的应...
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胖子哥的大数据之路(一)-数据仓库也需要大数据
一、楔子   大数据传统企业实施,其路漫漫,绝不会如昙花一现,探索大数据在传统行业的实施之路,寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系,是我执着坚守的信念,大数据是一种信仰,吾将上下而求索。记下项目中的点滴,算是日志,自勉。 二、项目背景   最近在处理一个商业银行的大数据项目,旨在构建大数据资源池,项目边界确认过程中,针对项目的定位出现了两种不同的观点,对大数据的在传统行业的应用有了新的启...
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数据仓库专题(15)-数据仓库建设基本原则-实践篇(求补充)
数据仓库建设原则第一条:一切为就绪数据让路; 数据仓库建设原则第二条:业务分析和数据分析深浅有度; 数据仓库建设原则第三条:数据价值挖掘切莫求之过急,水到渠才能成; 数据仓库建设原则第四条:团队目标必须一致,可以有异议,但是不可有异声; 数据仓库建设原则第五条:资深行业专家团队系统建设采用自顶向下,其他模式采用自下向上; 数据仓库建设原则第六条:内容决定形式,文档表述切记死扣细节; 数据仓库建...
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BI的体系架构及相关技术
一个BI系统为了满足企业管理者的要求,从浩如烟海的资料中找出其关心的数据,必须要做到以下几步: 1)为了整合各种格式的数据,清除原有数据中的错误记录——数据预处理的要求。 2)对预处理过数据,应该统一集中起来——元数据(Meta Data)、数据仓库(Data Warehouse)的要求; 3)最后,对于集中起来的庞大的数据集,还应进行相应的专业统计,从中发掘出对企业决策有价值的新的机会——OL...
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数据挖掘和数据仓库的相关问答

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回答

数据挖掘从业人员工作分析:数据挖掘从业人员的愿景:数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。 A:做科研(在高校、科研单位以及大 ...

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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 ...

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结合经验,大数据开发这个概念还是比较泛,可以结合不同的工种介绍: (1)数据工程师 数据ETL,数据上云& ...

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您好,两款产品是不同类型的云产品哈。 MaxCompute是一款云原生、高效能的企业级数据仓库服务。 它构建在阿里云大规模计算、存储资源之上,以Serverle ...

问题

【精品问答】110+数据挖掘面试题集合

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下面是StuQ 发布的大数据工程师技能图谱(仅供参考)大数据通用处理平台SparkFlinkHadoop分布式存储HDFS资源调度YarnMesos机器学习工具MahoutSpark Mli ...

回答

阿里云大数据(数加)将阿里巴巴十年沉淀的大数据技术能力全面开放,从计算平台到分析型数据库,从 BI 到数据可视化大屏,从机器学习平台到语音、图像服务,从个性化推荐到精准营销,您所使用的数加产 ...

回答

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 ...

问题

【精品问答】python技术1000问(2)

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阿里云大数据专业认证所需具备的知识是什么?

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