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数据仓库与数据挖掘

数据集市是一种更小、更集中的数据仓库，解决数据仓库分析时间长，代价高的确定数据集市不等于数据仓库，数据集市的简单合并不能成为数据仓库 （1）数据仓库数据模型 数据仓库和OLAP操作基于多维数据模型。...（2）数据仓库的体系结构 数据仓库系统组成：数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据是数据仓库的核心。...（4）数据挖掘知识发现识别数据库中以前不知道的、新颖的、潜在有用的和最终可被理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是知识发现的核心工作和步骤。...知识发现（KDD）过程：数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。可视化技术在数据挖掘过程中扮演了重要的作用。...可分为三类：Web内容挖掘(从文档内容或文档描述中抽取知识的过程)、Web结构挖掘（从WWW的组织结构和链接关系中挖掘知识，发现重要页面，对页面排序）和Web使用记录挖掘（从Web的访问记录中抽取感兴趣的模式

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数据仓库与数据挖掘-多维数据操作

数据立方体如图所示： image.png 在数据立方体上的操作有：切片、切块、旋转、上卷和下钻。...切片和切块(Slice and Dice) 在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片，而对两个或多个维执行选择则叫做切块。...作业要求：在 SQL SERVER2012 中创建数据库，内含四张表，可参考的表设计如下图。然后基于以上的数据库表进行切片、切块、旋转、上卷和下钻。...将自行建立的四张表和在表上进行的多维操作（切片、切块、旋转、上卷和下钻）。...image.png 创建表结构及插入模拟数据此数据是从SQL Server2012版本数据库导出，仅供借鉴与参考销售分析表结构 /****** Object: Table [dbo].

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数据仓库与数据挖掘-使用SQL语句实现AdventureWorksDW数据仓库的多维数据分析

订阅本站准备工作 AdventureWork各种版本下载链接：此操作数据库版本为：2014版本。切片操作进行切片操作切片。...选择地点维、产品维和时间维查看2011年3月份和4月份的销售额 SELECT DimProduct.EnglishProductName AS 产品名称, DimSalesTerritory.SalesTerritoryRegion

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数据仓库与数据挖掘的一些基本概念是_数据挖掘的实例

技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库是用的数据。...是数据仓库执行和维护的中心，数据仓库server利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和訪问数据。 Q1：什么是数据仓库？...(4)前端工具主要包含各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。 2.事实表和维表事实表和维表是多维模型中的两个基本概念。...Q7：数据仓库与数据挖掘的关系是如何的？ 数据仓库和数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘都是数据仓库系统的重要组成部分, 它们既有联系, 又有差别。...(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。 (5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。 (6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。

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收集和存储数据——数据仓库

数据产品的工作比较杂，从数据仓库建模，指标体系建立，到数据产品工具的设计，再到偶尔一些数据分析报告的撰写，甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。...收集和存储数据：数据仓库 数据仓库是存放收集来的数据的地方，做数据分析现在一般尽量不在业务数据上直接取数，因为对业务数据库的压力太大，影响线上业务的稳定。 1....数据的分层存储另外数据仓库的数据存储是分层级的，这个架构一方面跟数据拉取方式有关，一方面也是为了对数据进行层级的抽象处理。...因为MID层和DW层存储的都是完整的数据，业务数据库数据会不断增长，导致这两个层级里的数据每个切片的数据都是在增长，相当于是指数增长。 3....因为考虑到后期做指标和取数的方便，在不同粒度上都有表是比较好的。

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白话讲解商业智能 BI、数据仓库 DW和数据挖掘 DM

商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM 商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。...商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。 ? 数据仓库DW(Data Warehouse) 。...数据进入数据仓库前，必须消除数据中的不一致性，方便后续进行数据分析和挖掘。 ? 数据挖掘DM(Data Mining) 。在商业智能 BI 中经常会使用到数据挖掘技术。...你可以理解是最小的数据单元。元数据最大的好处是使信息的描述和分类实现了结构化，让机器处理起来很方便。 _元数据的作用：元数据可以很方便地应用于数据仓库。...比如数据仓库中有数据和数据之间的各种复杂关系，为了描述这些关系，元数据可以对数据仓库的数据进行定义，刻画数据的抽取和转换规则，存储与数据仓库主题有关的各种信息。

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漫谈数据仓库和范式

0x00 概述长期从事数据仓库的你，是否还记得数据库设计中的三大范式？在设计数据仓库的表时，是否考虑过规范化和反规范化之间的区别？是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么？...本文，将包含如下几个方面：一起回顾数据库设计中经典的三大范式聊一聊数据仓库和范式之间的关系聊一聊数据仓库和数据库在范式设计中的侧重点全文将会围绕一个订单表（假设一个订单中只有一种商品出现）设计的例子...0x02 数据仓库和三范式以上，简单回顾了一下三范式的内容，下面将分析一下数据仓库中的数据建模和三范式之间的关系。...0x03 数据仓库和数据库的侧重点在大部分的数据仓库设计中，一般是不怎么考虑是否满足第几范式的，特别是互联网场景下的数据建设就更少考虑数据仓库和范式之间的关系，但是这并不妨碍我们去理解它们设计背后的出发点...0xFF 总结本文主要是聊一聊数据仓库和范式之间的关系，算是对数据仓库相关理论的一种梳理。虽说对日常工作的影响不大，但是仍可以作为补充知识的学习。

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数据仓库①：数据仓库概述

因为Hive是一种数据仓库，而数据仓库和分析型数据库的关系非常紧密(后文会讲到)。它只提供查询接口，不提供更新接口，这就使得消除冗余的诸多措施不需要被特别严格地执行了。 7....面向主题面向主题特性是数据仓库和操作型数据库的根本区别。...前端应用和操作型数据库一样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用；数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"，它只包含单个主题...在国内最优秀的互联网公司里(如阿里、腾讯)，很多数据引擎是架构在数据仓库之上的(如数据分析引擎、数据挖掘引擎、推荐引擎、可视化引擎等等)。...不少员工认为，开发成本应更多集中在数据仓库层，不断加大数据建设的投入。因为一旦规范、标准、高性能的数据仓库建立好了，在之上进行数据分析、数据挖掘、跑推荐算法等都是轻松惬意的事情。

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数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模

数仓概述 数据仓库： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。...数据仓库 VS　数据库数据库面向事务设计，属于OLTP（在线事务处理）系统，主要操作是随机读写，在设计时尽量避免冗余，采用符合范式规则来设计。...ETL 流程： ETL – Extract – Transform – Load 构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去...——实体和关系，并使用规范化的方式表示出来。...维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4.

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数据仓库和OLAP技术概述

本文提供的数据概述数据仓库和OLAP技术，着眼于他们的新的要求。...在第2节，我们描述了一个典型的数据仓库体系结构，和设计和操作数据仓库的过程。在3-7节，我们回顾了在数据加载相关技术和刷新数据仓库，仓库服务器，前端工具和仓库管理工具。...除了主仓库,可能会有好几个部门数据集市。存储在数据仓库和数据集市的数据，由一个或多个仓库服务器管理，并呈现数据的多维视图给不同的前端工具，如:查询工具、报告作者、分析工具和数据挖掘工具。...数据清洗由于数据仓库是用于决策,数据仓库中的数据正确性的非常重要的。然而,因为大量的数据来自多个参与的数据源,数据中出现错误和异常的概率很高。...Integrity和Trillum等工具属于此类。数据审计工具可以通过扫描数据从而发现规则和关系(或提醒违背了规定的规则)。因此,这样的工具可以认为是数据挖掘工具的变体。

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【数据挖掘】数据挖掘与生活：算法分类和应用

但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型 ?...一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...二、基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?

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数据仓库的分层和作用特点_数据仓库的架构以及数据分层

1、高效的数据组织和管理面向主题的特性决定了数据仓库拥有业务数据库所无法拥有的高效的数据组织形式，更加完整的数据体系，清晰的数据分类和分层机制。...因为所有数据在进入数据仓库之前都经过清洗和过滤，使原始数据不再杂乱无章，基于优化查询的组织形式，有效提高数据获取、统计和分析的效率。...从应用来看，使用数据仓库可以大大提高数据的查询效率，尤其对于海量数据的关联查询和复杂查询，所以数据仓库有利于实现复杂的统计需求，提高数据统计的效率。...五、数据仓库用途整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心产生业务报表，用于作出决策为网站运营提供运营上的数据支持可以作为各个业务的数据源，形成业务数据互相反馈的良性循环分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本...在这里，主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在 ES、MySQL等系统中供线上系统使用，也可能会存在 Hive 或者 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用。

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【数据挖掘】用文本挖掘和机器学习洞悉数据

文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。...文本挖掘是一个包含几个步骤的过程。第一步：适合应用的文档一般是确定的大量文本数据。文档聚类方法经常用语解决“大量”这个问题。...最基本的文档表示方法有词袋法和向量空间。这些方法的目标在于确定哪些特征可以最好的描述一个文档。第四步：特征的维度被降低。为此，无关的属性将被移除。第五步：文本挖掘过程与传统的数据挖掘过程结合。...经典的数据挖掘技术如聚类，分类，决策树，回归分析，神经网络和近邻取样将被用在之前的阶段所得到的结构化数据库上。...它探索了算法的研究和建立，认为可以从数据中进行学习并对数据进行预测。这样的算法运行是通过样例的输入来建立模型，从它成为以数据作为驱动的预测或者决策，而不是遵循严格的静态程序指令。

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数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。...本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。...这种设计方法中，聚集事实表使用和细节事实表细节事实表的维度。如下维度建模方法采用星座模型综合了细节事实表和两种聚集事实表： ? 缓慢变化维度问题虽然，维表的数据比事实表更稳定。...数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系"，指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市。...三种数据仓库建模体系对比规范化数据仓库和维度建模数据仓库分别是Bill Inmon和Ralph Kimball提出的方法。关于哪种方法更好，哪种方法更优秀的争论已经由来已久。

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数据仓库与数据挖掘 - 大数据在SEO网站优化领域的具体应用案例

作为一个计算机系的学生，对CSDN网站的需求量在浏览器中算是有着比较大的权重，接下来我借用CSDN网站的大数据网站分析，通过站长之家平台数据进行阐述个人对于大数据在SEO优化领域的具体应用。...、技术编程排名3、北京市排名85、百度权重6、Google权重7、反链数：4278，可以看出，此网站网络排名是较同等网站排名还是比较靠前的，同时由上图可以看到整站日均IP访问量达到100万响应之多，其数据承载量及...image.png 通过站长之家云平台可以看到，CSDN的百度权重走势、Alexa排名趋势、百度收录量变化趋势、整体来看，CSDN网站数据流量是稳步上升，众所周知，CSDN的文章来源至中国绝大部分程序员的技术经验及感受等文章

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

, 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想..., 趋势分析等 ; ③ 评分函数 : 误差平方和 , 最大似然 , 准确率等 ; ④ 搜索和优化方法 : 随机梯度下降 ; ⑤ 数据管理策略 : 数据存储 , 数据库相关 ; 1 ....数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...| 评分函数 | 搜索和优化算法 | 数据管理策略 ) 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想示例分析 ( 组件化思想 | Apriori 算法 | K-means 算法 | ID3 算法 ) 三、

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...Dijkstra算法来进行数据的存储和图数据的搜索。...图中的建立索引的数据来自于节点和关系的属性，并且索引会直接映射到节点和关系。这样可以通过索引遍历图中的节点和关系，以得到结果。...这里明确的表示了图数据是干什么的，同时也表达了NEO4J是干什么的。他是管理和维护图数据CRUD，并且维护图数据的索引建立和更新。是对图数据操作的一个对外接口。

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数据仓库

SQL 给一张城市和交易额表，一张城市对应省份表，取出省份总交易额大于 500 的省份的名字 select max(tmp.province_name) from (select bt.city_num...用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral) 指标如何做到精准选指标常用方法是指标分级方法和OSM..., 每行都带有时间值字段，代表周期累计快照事实表: 由多个周期数据组成，每行汇总了过程开始到结束之间的度量无事实的事实表: 有少量的没有数字化的值但是还很有价值的字段，无事实的事实表就是为这种数据准备的...例如，对产品销售数据，沿着时间维上卷，可以求出所有产品在所有地区每月（或季度或年或全部）的销售额。下钻（drill-down）：下钻是上钻的逆操作，它是沿着维的层次向下，查看更详细的数据。...数据抽取业务数据 -- Sqoop 日志数据 -- Flume 其他数据 -- 通用第三方接口

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数据仓库

数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。...数据仓库的体系结构与环境从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次...数据分区的方式可以分成系统层分区（数据库系统提供的机制）和应用层分区（由应用代码实现）两种如何分区由开发者和程序员控制元数据：对数据描述的数据 ODS分为4类： ODSⅠ：数据更新频率秒级。...ODSⅡ：数据更新频率小时级。 ODSⅢ：数据更新频率天级。 ODSⅣ：根据数据来源方向和类型区分。...典型的方法有：触发器修改数据源应用程序通过日志文件快照比较法 OLAP——主要用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的《决策支持》 OLAP工具一般具有快速、可分析和多维的特点

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四、数据仓库和Hive环境搭建

数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。...数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。...数据库和数据仓库区别数据库是面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。...比如，支付宝年度账单其本质是基于数据仓库进行数据可视化而成。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。...Hive是建立在 Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以存储、查询和分析存储在分布式存储系统中的大规模数据集。

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