#数据集成第25页

Dom4j解析xml复杂多节点报文

XML是一种通用的数据交换格式,它的平台无关性、语言无关性、系统无关性、给数据集成与交互带来了极大的方便。XML在不同的语言环境中解析方式都是一样的,只不过实现的语法不同而已。

刘文正太·2020-08-19 07:16

Python数据预处理：机器学习、人工智能通用技术（1）

数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质

weixin_34075268·2020-08-19 00:40

数据挖掘概念与技术（韩家伟）阅读笔记4--数据集成和变换

1.数据集成需考虑的问题a.模式集成和对象匹配b.冗余。原因一：能够用一个或一组属性导出，原因二：属性或维命名的不一致。

weixin_30580943·2020-08-18 12:16

三十三、数据仓库的概述

构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外，数据仓库提供联机分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。

智享AI·2020-08-18 10:00

软件发展的轨迹和 Web Services

解决共性问题,面向服务（SOA）特点：1.与业务无关2.重复使用作用：1.向上，为应用系统提供支撑2.向下，与操作系统交互分类:1.分布式组件com+j2eewebservices2.应用集成门户中间件数据集成业务集成

zhizhilizi·2020-08-16 22:17

你会用Python做数据预处理吗？

数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理，该过程就是数

ronghuaiyang·2020-08-16 15:11

数仓数据预处理整体流程

rdd[AppLogBesn],1.解析json数据,解析成扁平格式化2.抽取有用字段3.清洗过滤不符合规则的数据4.构造一个casecalss对象,装入数据四.将解析好的数据进行清洗.过滤.拼接,五.数据集成

北京小峻·2020-08-16 11:17

【推荐】数据挖掘工程师就该有这样的学习线路

数据挖掘的技术过程：数据清理（消除噪音或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起）数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如，通过汇总或聚集操作）数据挖掘

haotian1685·2020-08-16 04:33

工作中使用到的技术和工具分享

元数据建模元数据管理后台（元数据建模）元数据建模(NC企业建模)大数据治理系列，第二部分:元数据集成体系结构大数据治理系列，

weixin_30838873·2020-08-16 02:12

IMU参数标定工具——imu_tk

IMU-TK还提供了一系列数据集成功能

hjwang1·2020-08-15 23:11

Spring Data Integration

SpringSecurity提供了Spring数据集成，允许在查询中引用当前用户。将用户包括在查询中以支持分页结果不仅有用，而且是必要的，因为之后过滤结果将不会扩展。

节日快乐·2020-08-15 20:00

Vue proxyTable 开发环境下前端和后端真实数据对接问题和解决跨域

当我们前端用Vue开发项目的时候，涉及到前端和后台连调真实数据对接会出现很多问题，比如跨域....我们需要把本地localhost地址改为线上访问接口数据地址域名，开发环境API代理设置当前端与现有后端真实数据集成时

Mr_lwb·2020-08-15 19:27

多端异构数据集成方案

概述多端异构，一般来说这是数据集成系统最复杂的情况，而前面部分我们将讨论多端同构场景下的做法，再逐渐延伸到文章主题部分，即多端异构的场景。

weixin_34015860·2020-08-15 16:49

数据集成学习笔记 --- DataX学习笔记

1.介绍：DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。2.特点：DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX

杨鑫newlfe·2020-08-15 16:03

基于xml的异构数据集成

希望个位大虾可一指点一二。如果有东西的可以交流交流场景：1.现有学校A、学校B和学校C的教学管理系统基于不同的dbms（如sqlserver、oracle、mysql等）实现，假设教学管理系统中包含学生、课程及选课信息。2.学校A、学校B和学校C的学生互不覆盖，但课程信息信息有所重叠。3.学校A、学校B和学校C的学生、课程信息的数据库结构有所差异（包括表结构、字段名称、字段数据类型和数据意义等）。

tianshaguxing378·2020-08-15 15:52

异构数据集成伺服器Socket监听

该数据源伺服器功能上主要包括两大部份，对外通信和内部数据比照转换。决定先做基于TCP的Socket通信，首先要解决的就是监听数据源变动信息。考虑到可能多个数据源同时发起连接，采用多线程设计。由SynchListen线程创建服务器端套接字并同步监听来自数据源的连接，一旦建立Socket连接就由ListenThread线程开始监听接受数据流。//数据源同步监听SynchListen.javaimpor

mao1985·2020-08-15 14:33

一文带你读懂基于动态知识图谱的大规模数据集成技术

百分点在经历多个大型数据集成项目洗礼后，已经达到了业界领先水平，通过利用动态知识谱图技术，将模型与数据进行解耦，在业务处于探索期或业务变化十分迅速的场景下，能够极大地提升数据集成的效率，解决海量数据动态集成的难题

Percent_bigdata·2020-08-15 13:32

【系统分析师之路】2008年上系统分析师上午综合知识真题

系统分析师之路】2008年上系统分析师上午综合知识真题章节No章节总分数获得分考点心得3企业信息化战略74企业应用集成，信息系统概述，企业应用系统开发，数据仓库数据挖掘，企业会计系统，企业业务活动，信息资源规划数据集成是基础

进击的横打·2020-08-15 10:13

选择IFTTT平台的7个技巧

当您使用多种不同的技术并要求执行应用程序，工作流或数据集成时，您必须选择适合该工作的工具。某些集成非常复杂，涉及多个数据源，实时数据流以及对数据保护的严格要求。

cxt70571·2020-08-15 06:31

数据集成、数据变换、维度归约、属性子集选择

1、数据集成：将多个数据源中的数据合并并存放在一个一致的数据仓库中。数值属性数据判断重复：计算属性A和属性B的相关系数。

apple-nul·2020-08-15 00:02

数据分析与数据挖掘实战视频——学习笔记（八）(数据清洗(缺失值和异常值处理)、数据分布探索、数据集成)

fanhl111·2020-08-14 23:02

R语言——数据分析与数据挖掘在常规工作中的应用

2.3统计量分析2.4周期性分析2.5贡献度分析2.6相关性分析3R语言主要数据探索函数3.1统计特征函数3.2统计作图函数3.3小结数据预处理4.1数据清洗4.1.1缺失值处理4.1.2异常值处理4.2数据集成

王畅·2020-08-14 22:14

R语言学习（三）— 数据预处理

第四章—数据预处理4.1数据清洗1.缺失值处理2.异常值处理4.2数据集成1.实体识别2.冗余属性识别4.3数据变换1.简单函数变换2.规范化3.连续属性离散化4.属性构造4.4数据规约1.属性规约——

Mongo_girl·2020-08-14 22:31

企业级ETL: 关于 Azure Data Factory 及其优势

什么是AzureDataFactoryAzureDataFactory（以下简称ADF），即Azure数据工厂，是一个部署于云端的数据集成系统，它允许在本地和云端之间转移数据，创建和编排复杂的数据流，并制定全面托管的作业

DAVIS-BI·2020-08-14 19:49

开源BI工具Pentaho 连接hive进行大数据分析

它是一个基于java平台的商业智能(BusinessIntelligence,BI)套件，之所以说是套件是因为它包括一个webserver平台和几个工具软件：报表，分析，图表，数据集成，数据挖掘等，可以说包括了商务智能的方方面面

jiedushi·2020-08-14 17:34

转发CKettle免费用户征集

本产品基于Kettle8.0开发，在保留原生Kettle强大数据集成功能的基础上，对客户端的功能和易用性等方面进行了增强与本地化适配，建立了完善的云端支撑体系，致力于打造全方位CKettle使用与交流生态圈

Eric_Hxy·2020-08-14 15:57

MySQL超时参数以及相关数据集成、DataX数据同步案例分享

一、背景MySQL系统变量提供关于服务器的一些配置和能力信息，大部分变量可在mysqld服务进程启动时设置，部分变量可在mysqld服务进程运行时设置。合理的系统变量设值范围，是保障MySQL稳定提供服务的重要因素。本文主要描述MySQL数据库的超时timeout相关的一些系统变量，部分参数同程序应用中常见到的CommunicationsException:Communicationslinkfa

weixin_33964094·2020-08-14 12:09

JBoss BPM Travel Agency演示与现代BPM数据集成

不久前，我们启动了一个规模较大的JBossTravelAgency演示项目，以展示JBossBPMSuite的一些更有趣的功能。我们提供了一系列视频，不仅向您展示了如何安装它，项目中各种规则和流程工件的含义，还向您介绍了在实际使用JBossTravelAgency流程期间可以采取的各种方法。随着时间的推移，该项目继续扩展，不仅增加了预订流程，而且还增加了付款流程，其中包括诸如补偿（回退预订），将传

dnc8371·2020-08-14 06:43

与JBoss BPM Travel Agency更新了现代BPM数据集成

不久前，我们启动了一个规模较大的JBossTravelAgency演示项目，以展示JBossBPMSuite的一些更有趣的功能。我们提供了一系列视频，不仅向您展示了如何安装它，项目中各种规则和流程工件的含义，还向您介绍了在实际使用JBossTravelAgency流程期间可以采取的各种方法。随着时间的推移，该项目继续扩展，不仅增加了预订流程，而且还增加了付款流程，其中包括诸如补偿（回退预订），将传

dnc8371·2020-08-14 06:11

XML解析简介及Xerces-C++简单使用举例

它已经成为一种通用的数据交换格式，它的平台无关性，语言无关性，系统无关性，给数据集成与交互带来了极大的方便。XML在不同的语言里解析方式都是一样的，只不过实现的语法不同而已。

fengbingchun·2020-08-13 14:49

首席工程师揭秘：LinkedIn大数据后台是如何运作的

本文中他讲述的日志的原理和通过把日志用做单独服务来实现数据集成、实时数据处理以及分布式系统设计。文章内容非常干货，值得学习。以下是原文：我在六年前的一个令人兴奋的时刻加入到LinkedIn公司。

真爱无敌86·2020-08-13 13:35

第7章 pandas文本数据（初学者需要掌握的几种基本的数据预处理方法）

数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理，该过程就是数据预处理。一方面是提高数据的质量，另一方面可以

五角钱的程序员·2020-08-12 14:55

数据预处理的方法有哪些

例如数据清理、数据集成、数据规范、数据转换等，其中最常用的是数据清理和数据集成，下面中琛魔方将来详细介绍一下这2种方法。

中琛魔方灬·2020-08-12 13:23

kettle 实操

Test1csv-excelTest2json-excelTest3mysql-excelTest4生成数据-excelTest5mysql–文本Test6json–文本Test7json–mysqlTest8mysql删除数据集成大数据

李思缘的大数据之路·2020-08-11 05:56

sklearn——数据预处理

一、数据预处理简介二、数据预处理的功能2.1数据集成(DataIntegration)2.2数据变换(BataTrartsformstian）2.3数据清洗(DataCleaning)2.4数据简化(Datasimplify

SongpingWang·2020-08-11 04:58

《Python数据分析与数据挖掘实战》学习笔记1（数据挖掘基础）

爬虫采集或从一些统计网站下载】--->取样）2、数据探索2.1、缺失、异常值分析2.2、统计量分析3、数据预处理（清洗【去掉脏数据】、集成【集中】、变换【规范化】、规约【精简】）3.1、数据清洗3.2、数据集成

Yuya_lee·2020-08-11 04:13

数据探索与预处理

脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值一、异常值分析简单统计量分析（最大值、最小值...）3原则（数据服从正态分布）远离平均值多少倍标准差（数据不服从正态分布）箱型图分析（四分位数）二、数据预处理数据清洗、数据集成

甄甄甄甄甄啊·2020-08-11 04:51

数据分析与挖掘笔记（五）------数据预处理

数据预处理主要包含以下几个步骤：数据预处理步骤介绍：数据预处理定义具体操作数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等缺失值处理异常值处理数据集成数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中

你的破壁人呀·2020-08-11 04:58

Python数据分析与挖掘实战——第四章

目录第四章数据预处理一、概括二、数据清洗1.缺失值处理2.异常值处理三、数据集成1.实体识别2.冗余属性识别四、数据变换1.简单函数变换2.规范化3.连续属性离散化4.属性构造5.小波变换五、数据规约1

冲鸭！！！！！·2020-08-11 03:45

数据分析与挖掘之数据预处理

目录数据集成简单变换数据规范化—标准化1、离差标准化（归一化）2、Z-score标准化（0-1标准化）3、小数定标规范化数据规范化—离散化1、等宽离散化2、等频率离散化3、优化离散数据集成#数据集成importnumpya

小脑斧123·2020-08-11 02:55

数据库系统实现学习笔记——分布式数据库系统与数据集成

文章目录分布式数据库基本定义基本特性数据在分布式数据库的存储途径有数据分片的四种方式分布（网络）透明性分片透明性位置透明性局部数据模型透明性分布式数据库中数据访问的瓶颈半连接的实现方法数据集成信息集成系统数据集成的三种体系结构中介器

sHuXnHs·2020-08-11 02:38

数据挖掘之数据预处理（《Python数据分析与挖掘实战》）

文章目录一、数据清洗1.缺失值处理2.异常值处理二、数据集成1.实体识别2.冗余属性识别三、数据变换1.简单函数变换2.规范化（归一化）3.连续属性离散化4.属性构造5.小波变换四、数据规约1.属性规约

条件反射104·2020-08-11 02:29

数据分析之数据预处理、分析建模、可视化

数据分析概述1.1简介1.2发展历程1.3应用领域1.4开发流程2.数据类型2.1结构化与非结构化数据2.2定性与定量数据2.3截面数据与时间序列数据3.数据来源4.数据预处理方法4.1数据清洗4.2数据集成

若如初见kk·2020-08-11 02:33

[GIS热点] 3DGIS-GIS数码城市(CCGIS) | BIM与GIS | 构建三维模型的技术手段 | CAD的数据模型 | CAD与GIS建模差异 | CAD与GIS的数据集成方案

文章目录3DGIS背景：GIS数码城市三维城市模型CAD与GISCAD的数据模型几种常见三维系统及其文件格式CAD与GIS建模的差异CAD/GIS集成常用的数据模型BIM与GISBIM与GIS融合的技术方案应用案例CAD-BIM-GIS应用场景参考文章：3DGIS与BIM融合技术方案《从CAD模型到数码城市GIS模型的若干问题》龚俊，朱庆，眭海刚，宋成芳(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖

GeoDoer·2020-08-10 21:59

大数据福利篇：大数据集成环境虚拟机的下载与使用(仅供个人学习使用)

内容简介一、集成环境虚拟机简介二、集成环境虚拟机包含大数据框架清单三、集成环境虚拟机下载四、集成环境虚拟机安装与配置步骤五、总结一、集成环境虚拟机简介前段时间有个小伙伴和我说在学习大数据的路上他认为最大的绊脚石是安装和配置各种大数据框架，很容易出错，这让我想起了自己刚学大数据那会也遇到了相同的情况，经常被各种大数据框架的安装和配置搞得焦头烂额的，所以整理出一个Linux虚拟机，里面安装和配置好了许

萧邦主·2020-08-10 20:59

和数软件：四大区块链解决方案管理专家

二、大数据改变人们使用数据的方式，覆盖数据集成、分析、挖掘和可视化等大数据技术的核心环节，有效帮助用户发掘并利用数据价值，提供包括大数据产品与技术服务在内的大数据增值解决方案。

华南首席酱油官·2020-08-10 09:38

跨私网传输用法解析

数加·数据集成：产品地址数据集成提供复杂网络环境下的穿墙过壁能力，主要通过数据集成Agent的部署，打通任意网络环境之间的数据传输同步。具体见下文所述。

weixin_34323858·2020-08-10 03:35

企业在MES系统选型时常见的6大误区

MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块

华磊迅拓科技·2020-08-09 21:26

智慧运维：三维可视化技术及数字化平台的应用

数字化工厂不仅仅是一个数据集成的平台，更是一个信息浏览的端口和项目数据移交的工具，为工厂的日常运营、维护、扩建和检维修项目提供了完整、准确和可信的基础数据。三维可视化作为搭建数字工厂的必备

xiatianxy·2020-08-09 05:00

Oracle数据实时同步大数据平台的解决方案

数据实时同步大数据平台的解决方案摘要:基于传统企业Oracle数据库实时增量数据同步到Kafka消息系统，供下游做实时分析/实时ETL等场景，引进OracleGoldenGate组件提供不影响系统处理功能的实时数据集成和持续可用性解决方案

import80·2020-08-08 19:40

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