OLTP(On-Line Transaction Processing)：联机事务处理
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。
数据仓库的基本特征包括以下几个方面：1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。4)数据反映历史变化。
数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅要根据业务进行纵向的主题域划分，还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析，希望对你有帮助。
实时数仓的主要思想就是：在数据仓库中将保存的数据分为两类，一种为静态数据，一种为动态数据，静态数据满足用户的查询分析要求；而动态数据是为了适应实时性，数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中，在经过相应的转换，满足实时的要求。
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师，沈浩老师（微博@沈浩老师 ）以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题，其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
商业智能软件可以收集、管理、分析和转化企业中现有的数据，使这些数据成为可用的信息。让企业更轻松地获取洞察力，帮助企业做出明智的经营决策。这些数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商，还有来自行业和竞争对手的其他数据，以及来自其他外部环境的各种数据。商业智能软件辅助操作层的决策，也可以辅助战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，商业智能软件涉及咨询服务、应用和信息技术的充分利用。其基本体系结构包括数据仓库、统计分析、数据挖掘三个部分。
Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。 这里的推荐只有居士自己看过的书，至少
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
什么是数据仓库？ 数据仓库是一个面向主题的( Subject Oriented) 、集成的( Integrate) 、相对稳定的(NonVolatile) 、反映历史变化( Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理： ①数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库； ②数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 企业数据仓库的建设是以现有企业业务
这几天看了一些专业的解释，还是对ODS、DW和DM认识不够深刻，所以就查了相关的资料，分享给大家一起学习。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
先从概念上了解数据挖掘 为什么进行数据挖掘 我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。 数据挖掘能把大型数据转化成知识 数据挖掘是信息数据的进化 可以挖掘什么样的数据 数据库数据 关系数据库是表的汇集，表中通常有大量关系数据 数据仓库数据 数据仓库是从一个或者多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点 事务数据 事务数据库的一个记录代表一个事务，比如顾客的一次购物 其他类型数据 比如多媒体数据等等... 可以挖掘什么类型的模式 特征化与区分 数据特征化 目
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报
① 海量数据 : 自动化的数据收集工具 和 成熟的数据库技术 , 积累了海量数据 ;
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) 【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
今天特地查了一些官方解释和很多优秀的博客文章，将关于数仓方面的一些名词理解记了下来，先将这些简称做一个解释：
现在越来越多的企业开始使用商业智能BI软件，用来整合企业中现有的各种数据，对这些数据按照不同的需求进行处理分析，并快速准确地形成分析报告，为企业决策提供数据支持，帮助企业做出明智的业务经营决策。
数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：
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. 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)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静
封面由 ARKie 智能生成，小编御用 AI 设计师。 商业智能 BI ，Business Intelligence 此概念最早于 1996 年由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 是一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据
什么是BI？BI 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术
数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的，有效的，可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。 数据挖掘环境示意图如图 3-13 所示。
决策支持系统（DSS）是一种信息系统，旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面，以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具，包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融
1991 年，数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中，给出的定义：
大数据时代，作为数据的掌握者，我们不仅要更好地使用数据，也要更好地管理数据。而数据仓库正是这样一套管理和组织数据的解决方案。
全文检索(Full-text Search)：先建立索引，再对索引进行搜索的过程，搜索结果为匹配文本
100个iOS开发/设计程序员面试题汇总，你将如何作答？ 大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少？答案在后面 单选题 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)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B.
单选题 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)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision， Recall B. Recall， Precision C. Precision， ROC D. Recall， ROC 3.
前面对数据挖掘相关资源等等进行了总结。但是，很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想想这方面发展的朋友共享： BI职业发展方向：数据分析师---商业分析师-
BI又叫商业智能，简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” 这个问题其实挺难回答的，因为随着技术和时代的变化，一些名词总是被赋予不同的概念，大数据也是，在居士的认知历程中，大数据的概念在某个时期有很广的含义，然后过了一段时间之后，就被划分出来了一些，然后又被划分出来一些，不知道以后还会是什么样子。 居士在这里聊一下自己对于大数据不同阶段的认识。 2013年初 2013年初，刚接触大数据的概念，当时最
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)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
单选题 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)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进
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)
看到百度知道上经常有人问想要从事BI或者数据挖掘行业应该怎么入门，行业前景怎么样，具体推荐一些书籍以及必学技术知识，但是知道上始终也没有人给出个系统确切的指引。所以笔者就此问题整理了以下内容，希望能给处于职业十字路口的人们一些帮助。 一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢？ ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果：包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。 Q2：BI分析师需要具备的技能（要学的知识） ——SQL，存储过程，JAVA/C#，oracle数据库优化
在过去的半个世纪里，数据管理极大地改变了计算机处理数据的方式。如今，数据可以不按顺序存储，而且仍然可以有效地使用。适当数据管理的有用性并没有丧失，因为它的原则远远超出了数据的存储方式。
SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。
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