基于可信架构的实时多源数据融合平台在证券行业的深度研究与应用...

传统数据仓库主要基于批量处理模式,数据更新周期较长,无法满足实时数据处理需求。例如,每日收盘后才进行数据的抽取、转换和加载(ETL)操作,导致决策层在交易时段无法获取最新数据,影响决策的及时性和准确性。对于异构数据源的支持有限,在处理非关系型数据和半结构化数据时存在困难,需要进行复杂的数据转换和预处理,增加了...

数据平台发展史-从数据仓库数据湖到数据湖仓

数据仓库,数据湖,数据湖仓/湖仓一体:是数据平台主要的支撑载体,是当前使用最广泛的术语,其中数据湖仓也称湖仓一体,本质是数据湖的2.0版本;国内也经常讲数据中台:数据中台在数据仓库数据湖数据湖仓的基础上,强调了将数据进行服务化API化,从而支持更快速敏捷地开发各种新型数据应用;数据编织Datafabric,数据网格D...

新质生产力在公共资源交易领域的发展路径探讨

其次,应积极推动云计算、大数据、区块链等前沿技术在公共资源交易领域的深度应用,在业务流程关键处埋点,定期归纳收集数据,利用平台数据沉淀,加快构建大数据分析中心和数据仓库,并建设创立公共资源交易指数,运用数据挖掘和分析技术,发挥数据生产力和价值,通过打通数据应用场景,开展数据可视化展示,为政策制定提供依据,提高市场...

【新论撷英】基于“业审一体+”的信息化审计模型构建方法研究与...

1.问题特征量化。供应商串通报价的一个典型定性特征是“两个或两个以上报价人频繁出现在同一标段,但从不中选”,对应信息来源是“电煤竞价平台数据库中的竞价结果数据”,具体数据项是“标段编号、中选人名称、未中选人名称”。在业务数据字典库中找出上述具体数据项,并据此创建“电煤竞价”和“供应商自然信息”两个...

2025年度中国证监会招考职位专业科目笔试考试大纲

1.数据库系统数据库的基本概念、数据库系统的结构;关系模型的基本概念、关系数据库的标准语言SQL等;数据需求管理、范式概念、数据建模和数据集成概念及操作、数据仓库分层逻辑及实务2.数据仓库单机关系型数据仓库架构(MPP)、大数据仓库架构(分布式)、新型数据仓库架构(内存数据库等);数据仓库的任务调度、安全管理...

奥鹏-南开24秋《商务智能方法与技术》在线作业

3.数据仓库系统组成中,哪个部件是把数据从源数据中提取出来,依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓库的数据格式并装载进数据仓库(www.e993.com)2024年12月18日。A.元数据库及元数据管理部件B.数据转换部件C.数据集成部件D.数据仓库管理部件4.()根据文本的不同特征划分为不同的类...

微信万亿数据仓库架构设计与实现

没有足够的特征数据,安全策略将是"无根之木,无源之水"。微信安全数据仓库应运而生,成为整个安全业务的特征数据存储中心,每天服务了万亿级的特征数据读写请求,为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑,是微信安全基石之所在。然而,微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心,更是一个特征管理和数据质量管理的中心。在演进...

R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

数据采集新浪微博,作为中国的较大的用户使用较受欢迎的微博使用平台之一,从其平台上抽取的微博一定程度上可以反映国内微博平台的传播情况。鉴于新浪微博在国内具有较大影响力,故本文选取有影响力的新浪微博用户为研究对象,包括大V、电商平台、明星、网红等,从微博用户特征出发,来探索基于用户特征的聚类分析。本研究总共...

数据信息应具备的三个特性

一是科学建立数据仓库。数据仓库是一个集成、稳定的数据集合,用于支持办案、决策和管理。在建设数据仓库之前,需要明确业务需求,确定需要哪些数据以及如何使用这些数据,并同步考量数据的时效性和稳定性等因素。在确定好技术方案开始实施数据仓库的建设时,要完成数据的采集、清洗、转换和加载等工作。数据清洗方面,原始数据中...

Tecton:AI infra 领域的 Snowflake?

1.提取、清洗、转换数据:从数据湖、数据仓库、应用程序等来源提取数据,并对数据进行清洗,删除、替换或修改异常值和错误值,转换数据分布、格式等等,保持数据统一性,提高标准化程度,使数据达到可使用状态。2.创建特征:创建特征是一个相对主观的、需要人为创造的过程,首先需要识别预测模型中最重要的变量,并将现有特...