📷 目的 本文介绍了一些在保护 IBM Cognos 10 BI 环境时需要考虑的最佳实践和准则。 本文的目标读者是负责设计 IBM Cognos 10 架构和/或开发项目的 IBM Cognos 1
大数据标志着业务分析的新时代到来，各商业组织现在有机会就数据在容量、速度和多样性的传统处理能力不足问题上作出更加明智的决策。IBM 具有得天独厚的优势, 可以提供全面的技术和服务, 从大数据中吸取可操作的洞察力，通过与如IBM InfoSphere BigInsights 为代表的Hadoop技术互链, IBM Cognos 商业智能现在可以轻松访问非结构化源数据, 从而使业务分析人员能够接触到大量非结构化数据中发现的关键洞察。
BI软件即商业智能软件，将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合，并对这些数据进行分析，进而转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件，功能上也是五花八门，不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件（又叫自助式BI软件）两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 人称T客 窦悦怡 自从将PC业务出售给联想起就开启了IBM的售卖之旅，随后相继出售了服务器业务，芯片业务，IBM 把 Informix 数据库“卖给”南大
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
需要每一天对数据库做一个备份，oracle数据库，linux系统。 备份命令采用最简单的导出\导入。 首先确认服务器是否开启任务计划服务，只有root用户才能对crond服务进行开启和关闭 [root@enfo124 ~]# service crond status crond (pid 1758) is running... [root@enfo124 ~]# service crond stop Stopping crond:
近些年，随着企业信息化的不断深入发展，商业智能BI工具越来越受到人们的关注。一款好用的BI工具不仅能有效整合企业各业务系统中的数据，提升工作效率，做出各种清晰直观的可视化数据分析报告，还能辅助企业及各业务部门做出更明智的经营决策。市场对BI工具需求的急剧增大，促进了BI行业的快速发展，目前市面上出现了大量的BI工具，功能也是五花八门。在此，笔者盘点了现在比较流行的6款BI工具，看看下面这些BI工具你用过哪个呢？
【摘要】大数据时代，不仅天气可以预测，土壤也可以进行数据分析。大数据可以保证食品质量，更可以保证食品安全，例如让国人忧心忡忡的牛奶。 2010年，全球极端气候导致巴基斯坦、中国和澳大利亚出现严重水灾，俄罗斯出现酷热天气，另外由于人类使用化石燃料导致温室气体不断增加，21世纪的天气已经变得非常地阴睛不定，这严重影响农业生产。Weather Bill公司（天气保险公司）CEO弗莱德伯格说： “全球农业产值近3万亿，但由于天气情况变化无常、难以预测，90%的损失都是由不可预测的天气导致的。” 进入大数
常规报表工具一般都会提供报告分析功能。 Excel和BI @ Report都可以执行报告分析，但是Excel中分析的强度和维度可能相对简单，而BI @ Report的报告则更深入地分析了维度和复杂性。那么，我们目前常见的报表分析工具有哪些？小编来总结一下！
随着竞争的不断加剧，商业智能的应用已经在在企业的竞争中起到决定性的作用，通过商业智能，可以让企业的老板快速的对于市场信息做出敏捷的判断，及时掌握企业内部信息，以便更快，更好的应对市场的变化。与传统的企业对于商业智能的需求相比，教育的行业机构对商业智能有相似的需求。典型的学校系统或高校需求同样也需要商业智能以及报表生成功能合并入其运营系统。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
Category（分类） 是 Objective-C 2.0 添加的语言特性，主要作用是为已经存在的类添加方法。Category 可以做到在既不子类化，也不侵入一个类的源码的情况下，为原有的类添加新的方法，从而实现扩展一个类或者分离一个类的目的。在日常开发中我们常常使用 Category 为已有的类扩展功能。
Redis是一款开源的高性能key-value数据库，广泛应用于各种场景。在Redis中， 数据类型（Type）和编码（Encoding） 是非常重要的概念。本篇博客将详细介绍Redis支持的数据类型以及相应的编码方式和底层实现原理。
这篇文章介绍了设计数据库表结构应该考虑的4个方面，还有优雅设计的6个原则，举了一个例子分享了我的设计思路，为了提高性能我们也要从多方面考虑缓存问题。
Amber和Sandeep是一家咖啡连锁店的联合创始人。该连锁店购买了IBM Cognos Analytics，以识别有助于其成功的因素，并最终做出基于数据的决策。该数据集记录了咖啡店顾客的基本信息。
最好去官网直接down，不支持迅雷 只能用http下载。 下载前最好申请个ibm账号。
在上一篇《使用PowerDesigner16.5 逆向数据库生产表结构或导出word文档二》中，我们学会了使用PowerDesigner16.5怎么连接数据库，逆向生成表结构。有时候，我们需要把表结构以word形式导出来。这个时候我们同样可以使用PowerDesigner来实现。
该案例描述了中国农业银行基于中兴通讯GoldenData大数据平台，实现了对海量数据的快速处理，提升了业务应用的性能，并支持了数据分析和决策制定等需求。
{% for i in ret %} ---- 模板语言 i 指的是 从 ret 中拿到的对象 {{ forloop.counter }} --> for循环从1开始计数 {{ forloop.counter0 }} --> for循环从0开始计数 {% endfor %}
要想看懂 FreeRTOS 源码并学习其原理，有一个东西绝对跑不了，那就是 FreeRTOS 的列表和列表项。列表和列表项是 FreeRTOS 的一个数据结构，FreeRTOS 大量使用到了列表和列表项， 它是 FreeRTOS 的基石。要想深入学习并理解 FreeRTOS，那么列表和列表项就必须首先掌握， 否则后面根本就没法进行。
毕业以后在网页搜索组，所以抽空就看看了《这就是搜索引擎--核心技术详解》，书比较白话文，对于我这样的入门小白再合适不过了，还有一本《信息检索导论》比较系统和专业化，感兴趣的可以买来看看。
项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系。
字段表结构 -access_flag是字段修饰符，取值如下：
Amber和Sandeep是一家咖啡连锁店的联合创始人。该连锁店购买了IBM Cognos Analytics，以识别有助于其成功的因素，并最终做出基于数据的决策。该数据集记录了2019年4月咖啡店顾客的消费情况。
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其中Nil表示空列表，::符号表示在列表前面追加元素，所以如果没有后面的Nil，Scala就会报错。
基于SSM框架的电商平台后台管理系统 1、主要技术: 2、需求分析 数据库表结构 项目目录结构 运行效果： 源码获取两种方式 下载地址： 源码在这里 1、主要技术: Spring SpringMVC Mybatis 前端Easy UI框架 Mysql数据库 2、需求分析 商品管理：添加、下架、查询 商品类型管理：添加、修改 订单管理：创建、查询、查看订单明细 客户管理：查询、禁用、启用 数据库表结构 (1)客户信息表user_info，用于记录前台客户基本信息。 (2)管理员信息表admin_
由于需求中提到，要查询emp的所有数据，所以是不能内连接查询的，需要考虑使用外连接查询。
压缩列表（ziplist）是由一个连续内存组成的顺序型数据结构。一个压缩列表可以包含任意多个节点，每个节点上可以保存一个字节数组或整数值。它是Redis为了节省内存空间而开发的。
很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。
项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：
深刻理解这五种数据结构，它们的工作原理，它们提供的方法，以及怎样用这些数据结构去建模，是学习理解 Redis 的关键。 首先要弄明白这些数据结构的具体含义。
集合是java中提供的一种容器，可以用来存储多个数据，集合框架主要java.util 包中，存储结构可以分为两大类，分别是单列集合java.util.Collection和双列集合java.util.Map。 Collection是单列集合类的根接口，用于存储一系列符合某种规则的元素，它有两个重要的子接口，分别是java.util.List和java.util.Set。其中，List的特点是元素有序、元素可重复。Set的特点是元素无序，而且不可重复。List接口的主要实现类有java.util.ArrayList和java.util.LinkedList，Set接口的主要实现类有java.util.HashSet和java.util.TreeSet。
一个全文搜索软件 TextLocator 这是一款和 #Everything 类软件不同的工具，它主要用来进行全文检索，也支持文件名检索，但在第一次使用时，需要建立索引，时间有快有慢，青小蛙尝试建立 c:/users 文件夹的索引，一共 27636 个文件，也用了 10 来分钟，索引大小 240MB，虽然不快，但索引一旦建立，搜索起来就非常快了。 https://gitee.com/liulei901112/TextLocator/raw/master/images/Cover.png 搜索就非常简单了，直接搜索关键词即可，空格可以同时搜索多个关键词，还可以选择精确匹配与匹配全词。 https://www.helloimg.com/images/2022/12/01/ZulriQ.png 设置里还可以打开预览内容摘要功能，可以显示关键词前后更多的内容。
Amber和Sandeep是一家咖啡连锁店的联合创始人。该连锁店购买了IBM Cognos Analytics，以识别有助于其成功的因素，并最终做出基于数据的决策。该数据集记录了咖啡店产品的详细信息。
Redis是C语言开发的，但在C语言中并没有字符串类型，只能使用指针和字符数组的形式来保存一个字符串。所以Redis设计了一个简单的动态字符串(SDS [Simple Dynamic String])来作为底层实现。
#前提是已经创建项目 （一） 创建应用 使用命令，在项目中创建一个应用（blog自定义） python manage.py startapp blog 创建完成后，可以看到下面几个文件 文件
二分查找是一个非常简单而实用的算法，其算法基本思想是在一个有序数组中查找某个元素时，通过对比数组中间位置元素与目标元素来淘汰数组中一半的元素，达到高效查找元素的算法目标。
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使用with的的意思，在确定主信息的时候，罗列符合条件的附表信息，适合单条或者少量主表信息或者主表信息筛选
ApiBoot是一款基于SpringBoot1.x，2.x的接口服务集成基础框架， 内部提供了框架的封装集成、使用扩展、自动化完成配置，让接口开发者可以选着性完成开箱即用， 不再为搭建接口框架而犯愁，从而极大的提高开发效率。
大数据文摘翻译:孙强 校对:于丽君(转载请保留) 企业IT部门已经发现了大数据商业智能的价值，但中小企业和初创企业因为缺钱少人却得不到数据分析带来的好处。分析PB(petabytes)级和EB(exabytes)级非结构化数据需要耗费大量资源。在做商业智能数据分析前，仅仅准备这些数据公司就需要耗费大量人力，物力及时间。其结果是，规模较小的企业，特别是还在初创阶段的企业，根本没有机会借助商业智能来改善业务。 Public Signals总裁，约翰·W·罗达特说“该信号隐藏在数据中。...问题是没有人看这些数据
相信小伙伴们经常在项目中用到ArrayList和LinkList吧，那你们知道他们的区别吗？什么场合下适合选用那个集合吗？我们来了解一下。
自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法：
MySQL中的DDL(Data Definition Language,数据定义语言)
引擎层 存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。
LinkedList是List的子类，List中的方法LinkedList都是可以使用，这里就不做详细介绍，我们只需要了解LinkedList 的特有方法即可。在开发时，LinkedList集合也可以作为堆栈。
Tech 导读 本方案以某金融企业大数据平台建设方案为例，面对企业内部的数据现状提出合理化建议，基于商业版Hadoop数据平台搭建数据仓库系统，实现数据资产的充分利用，结合当时现状推荐国产自主研发商业版Hadoop平台TDH做为基础平台，以下为方案概述。
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