奥鹏-南开24秋《商务智能方法与技术》在线作业
24.数据仓库是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的、面向主题及不可更新的数据集合。25.对用户的敏感的原始数据进行变换,以便数据的使用者不能对用户的原始数据进行查看,以此保护用户的私有数据26.数据挖掘并不是一个装在软件包装盒中的工具可以简单的买到并运行在商业智能环境中,也不会...
大数据架构设计—数据湖与数据仓库设计
数据湖适用于需要存储多样性数据、保留原始数据以供进一步分析和探索的场景,如大规模数据收集、数据探索性分析等。数据仓库(DataWarehouse):支持决策的结构化数据存储数据仓库是一种专门用于存储结构化、经过清洗和转换的数据的架构。数据仓库以高度规范化的方式存储数据,通常用于支持决策制定、报表和分析需求。优势:...
文化大数据政策及新闻简报(2.5)|云计算|数据源|数据挖掘|数据仓库...
据公开信息统计,2024年开年以来截至1月26日已相继成立14个省级数据局:江苏省数据局、四川省数据局、内蒙古自治区政务服务与数据管理局、上海市数据局、云南省数据局、青海省数据局、河北省数据和政务服务局、湖南省数据局、广东省政务服务和数据管理局、天津市数据局、福建省数据管理局、湖北省数据局、河南省数据局...
西南财经大学《数据挖掘综合》2023年硕士研究生招生考试大纲
数据仓库基本概念OLTP和OLAP数据立方体数据仓库的数据模型概念分层典型的OLAP操作数据仓库的设计数据仓库的实现数据仓库和数据挖掘考试要求1.理解数据仓库的概念和关键特征;了解OLTP和OLAP的概念和主要区别。2.了解数据仓库模型的种类;了解元数据库的概念以及与其他数据的区别。3.理解数据立方体的概念;了解...
运用安全工程实务题——智能商业的项目
D.某银行通过分析大量股票交易的历史数据,做出投资决策答案B解析此题考察的是电子智能,必须掌握,理解题,高频考点商业智能是指利用数据挖掘、知识发现等技术分析和挖掘结构化的、面向特定领域的、存储在数据仓库内的信息,它可以帮助企业认清发展趋势,识别数据模式,获取智能决策的支持,得出结论。查询销售是...
关于数据仓库的架构及3大类组件工具选型
顶层:顶层是前端应用层,连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者API,通常的应用包括数据查询、报表制作、BI数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开发(www.e993.com)2024年10月3日。从功能应用和技术架构来展开,以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图了。数据仓库的4层核心组件:底层源数据库(数据存储方案)、ETL、前端应用、还有OLAP服务。
数据挖掘VS机器学习,你了解多少?
建立业务目标是数据挖掘过程中的第一步。然后,从各种来源收集信息并添加到数据仓库,数据仓库充当分析信息的存储库。这样做是为了清理数据,包括填空和删除重复的数据。使用复杂的方法和数学模型来查找有用的数据模式。数据挖掘Vs机器学习:优势和挑战数据挖掘是一种简单的信息收集方法,其中所有相关数据都经过识别过程。
AWS的数据湖方案是不错的选择
数据湖是洞悉数据Insight的正确选择为了应对数据管理和数据应用的问题,越来越多的企业选择了数据湖方案(DataLake)。我一直觉得DataLake的中文翻译非常传神,在汉语文化中,“江河湖海”哥儿四个,个顶个儿的非常大,数据湖也如上图所示,功能很强大,能做的事情非常多,而且,还有很强的包容性。
浅析“数据挖掘”与“知识发现”的区别
匹配过程目标:特别数据挖掘方法(步骤1)的数据库知识发现(KDD)。例如,总计、分类、回归、聚类和其它。建模和探索性分析与假设的选择:选择算法和数据挖掘,并选择用于寻找数据模式的方式方法。这个过程包括决定哪一种模型和参数可能是适当的(如,分类数据模型不同于在真实矢量模型)并与数据挖掘方法相匹配,尤其与数据...
什么是供应商管理?
一、数据仓库即以数据库为中心,进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作,主要划分为两大类:操作型处理和分析型处理(或信息型处理)。二、数据挖掘在数据仓库中进行数据挖掘(datamining)是供应商关系管理系统接口的核心,是供应商关系管理中实现数据分析的技术基础。数据挖掘正是从海量数据中抽取潜在有价值...