#数据集成第29页

数据挖掘预处理

数据预处理的主要任务如下：（1）数据清理：填写空缺值，平滑噪声数据，识别，删除孤立点，解决不一致性（2）数据集成：集成多个数据库，数据立方体，文件（3）数据变换：规范化（消除冗余属性）和聚集（数据汇总）

weixin_30498807·2020-06-27 20:06

Kettle 4.2源码分析第一讲--Kettle 简介

Spoon可以以拖拽的方式图形化设计，能够通过spoon调用专用的数据集成引擎或者集群。

weixin_30289831·2020-06-27 15:12

Java实现常见的查找算法--二叉树

utm_source=gold_browser_extension二叉排序树目标是插入和查找同样高效假设我们的数据集开始只有一个数{62}，然后现在需要将88插入数据集，于是数据集成了{62，88}，还保持着从小到大有序

零下十五度w·2020-06-27 10:38

首席工程师揭秘：LinkedIn大数据后台是如何运作的？

第二部分：数据集成第三部分：

浮云的神马·2020-06-27 09:50

《Python数据分析与挖掘实战》笔记（四）：数据预处理

数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等①缺失值处理删除记录、数据插补、不处理常用插补方法均值/中位数/

郭大侠写leetcode·2020-06-27 07:43

从平台到中台【下】

平台化架构在数据化运营上存在短板，往往需要把多个平台的数据集成到一起并加工分析而产生新的支持到业务的价值。

大家叫我导演·2020-06-27 07:59

信息资源规划（IRP）之一

规划的学问走出“总体规划误区”面对两个“老大难”问题两类人员密切合作：业务人员与分析人员三：规划之源——基础标准标准的认识标准的内容标准的“甜头”四：营造数据环境告诉你不仅仅是个名词真正理解主题数据库有数据集成才有

__盛夏光年__·2020-06-27 04:39

ETL学习总结（2）——ETL数据集成工具之kettle、sqoop、datax、streamSets 比较

前言对于数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。

科技D人生·2020-06-27 04:40

Oracle Warehouse Builder (OWB)

它支持以下数据集成和元数据管理活动：-数据仓库的提取、转换和加载(ETL)-整合来自不同数据源的数据-从原有系统中移植数据-关系和维结构数据建模-设计和管理公司元数据-数据清理，以最大程度地提高信

taihexuelang·2020-06-26 17:07

【数据挖掘学习笔记】4.数据预处理

现实世界的数据通常无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意，为了提高数据挖掘的质量需要对现实数据进行处理数据预处理形式其他可能需要数据预处理的情况–数据的压缩存储–数据形式的转换–数据内容的筛选和梳理例子预处理方法★数据清理数据集成与变换数据归约离散化和概念分层

sigmeta·2020-06-26 10:20

SQL Server 2014 安装图解

它用于大规模联机事务处理（OLTP）、数据仓库和电子商务应用的数据库平台；也是用于数据集成、分析和报表解决方案的商业智能平台。

SunShine2025·2020-06-26 09:56

基于 abp vNext 和 .NET Core 开发博客项目 - Blazor 实战系列（八）

，Swagger登场数据访问和代码优先自定义仓储之增删改查统一规范API，包装返回模型再说Swagger，分组、描述、小绿锁接入GitHub，用JWT保护你的API异常处理和日志记录使用Redis缓存数据集成

dotNET跨平台·2020-06-26 06:36

数据大清洗_Pandas库进阶（数据合并）

目录一、认识数据处理二、数据集成-concat（一）横向堆叠-concat（二）纵向堆叠-concat三、垂钓装备的合并案例四、主键合并-megre五、重叠合并-combine_first一、认识数据处理

向着朝阳，我走过冬夜寒冬·2020-06-26 05:09

2018最受欢迎数据采集20大产品产品名单出炉！

importiOimportio是现在全球知名度，用户量，英文市场领域最有名气的采集器优点使用API和webhook将数据集成到应用程序中

吴间·2020-06-26 04:55

超全数据挖掘面试笔试题（附答案）

A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约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？

SZU_ZNG·2020-06-26 04:49

大数据平台架构（数据处理）

数据清洗在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成

qq_42958746·2020-06-26 00:33

数据采集与预处理

8.数据集成需要重点考虑的问题有哪些？9.数据变换主要涉及哪些内容？10.分别简述常用ETL工具。1.采用哪些方式可以获取大数据？（1）通过业务

四维空间@·2020-06-26 00:17

数据库复习--SQLserver

文章目录文件系统数据库管理系统数据库的系统组成视图基本概念存储过程触发器游标（cursor）文件系统数据库管理系统将相互关联的数据集成在一起数据冗余少程序与数据相互独立保证数据的安全、可靠最大限度地保证数据的正确性数据可以并发使用并能同时保证一致性数据库的系统组成视图基本概念视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口

SinMu-L·2020-06-25 21:24

##浅谈数据治理

-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/lileizhang/article/details/46964709数据治理涉及的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成

葡萄喃喃呓语·2020-06-25 18:13

数据预处理-数据清洗

工具：Matlabchapt4《数据预处理》主要内容⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪1.数据清洗2.数据集成3.数据变换4.数据规约5.Matlab主要数据预处理函数主要内容{

zengquan_li·2020-06-25 16:17

数据预处理

数据预处理有四个步骤：数据清理、数据集成、数据规约、数据变换。数据清理：现实世界的数据一般是不完整的、有噪声的盒不一致的。数据清理例程试图填充缺失的值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中的不一致。

蛮小树·2020-06-25 16:01

数据分析与挖掘（三）数据预处理

数据预处理的主要内容包括：（1）数据清洗（2）数据集成（3）数据变换（4）数据规约1.数据清洗1.1缺失值处理处理缺失值的方法可分为3类：删除记录，数据插补和不处理。

ZhengJohn·2020-06-25 14:35

【持续更新】talend数据集成的学习、使用和心得记录，市面最好的talend教程

我们主要是用来做数据集成我目前对ETL的大体理解是，将A数据库的数据，根据业务需求查出来之后-》在存到另一个B数据库-》然后做BI的时候，是直接从B库里取

杨西瓜·2020-06-25 07:56

读《python数据挖掘与分析实战》之五

因为异常值可能蕴含着有用的信息将含有异常值的记录直接删除的方法简单易行，但缺点也很明显，在观测值很少的情况下，这种删除会造成样本量不足，可能会改变变量的原有分布从而造成分析结果的不确定，视为缺失值处理的好处是可以利用现有变量的信息，对异常值进行填补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

行路者-慢慢来·2020-06-25 03:46

架构物联网：一种新的解决方案

也就是说，使用所有从边缘设备中所收集的数据，经过数据集成与分析之后，得出完整的物联网解决方案。物联网架构下面的架构图是对我们观点的高度概括。其中，很容易找到与物联网网关连接的所谓边缘设备。一般

钱曙光·2020-06-24 21:33

【理论】数据仓库中的名词解释

一DSS分析型应用，区别与操作型应用DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要原因。在操作型环境中直接构建分析型应用是一种失败的。

needrunning·2020-06-24 19:52

商机 | 大数据/政务云采购清单招标9起，最高招标价为5229万（9.23-9.26）

36大数据奥兰多一、政府、企事业单位大数据/政务云中标成交清单，一共13起，最高成交价为198.37万二、政府、企事业单位大数据/政务云招标清单一共9起，最高招标价为5229万【招标】【880万】农业大数据集成共享平台仪器设备购置

36大数据·2020-06-24 18:11

ETL工具之Talend简介与安装

什么是TalendTalendOpenStudio是Talend（拓蓝）公司开发的一个数据集成的数据ETL软件，可以简化数据处理流程，降低入门门槛，不需要掌握专业的ETL知识，仅仅通过web界面和简单的组件拖拽就可实现数据处理

美食江湖·2020-06-24 16:05

开源Eclipse RCP Talend介绍

Talend(踏蓝)是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。

moneyice4587·2020-06-24 15:49

各种体系架构图收藏

中间件基础运行环境是经过统一规划的以WebLogic、JBOSS为主的集群环境2.企业集成平台是以基础业务应用为基础服务于上层平台和基础业务应用的高度集成平台3.数据中心是企业公共数据的集中管理比如用户数据、企业编码，可以通过数据集成平台或服务集成平台分发给其他应用项目做了不少

樱桃小丸丸纸·2020-06-24 11:36

学习IEEE1588 Precision Time Protocol V2 (2)

8.PTP数据集===========每个数据集成员规范包括：1.成员的正式名称2.与成员相关的语义参考或定义3.初始化和配置属性对于每个普通时钟和边界时钟，下面的“时钟数据集”要在本地维护，并作为协议决策和填充消息域的基础

lybra·2020-06-24 10:39

Type类方法的使用-判断某个类是否是某个接口的派生类

近期系统架构为以后数据集成做了一次调整，在更新完系统架构，调整Examples项目的时候发现，原系统框架中对于DTO类型的判断使用的是字符串进行比较，以前的写法如下：typeDTO.BaseType.FullName.Contains

微醺_zZ·2020-06-24 07:40

spark MLlib 之构建机器学习系统

构建spark机器学习系统spark机器学习系统架构spark和hadoop集群的安装spark-shell加载数据探索数据数据统计信息数据质量分析数据特征分析数据可视化数据预处理数据清理数据变换数据集成数据归约构建模型模型评估方法组装模型选择或调优交叉验证

jslijb·2020-06-23 23:02

任务不再等待！玩转DataWorks资源组

提供了三种资源组的能力：独享资源组、自定义资源组和默认资源组，很多开发者在使用资源组时经常会碰到各类情况，到时候任务运行失败或者延迟，例如：1.正在使用默认资源组，任务经常要等待2.购买错了资源组类型（独享数据集成资源组与独享调度资源组

java知多少·2020-06-23 20:39

浅谈MySQL高可用复制架构

无独有偶，我们公司也正在为客户构建一个低成本、高可用的数据集成平台。因此，对最近学习的MySQL高可用复制架构进行一些总结与分享。

iteye_11133·2020-06-23 18:37

Python数据分析----数据预处理

数据预处理主要包括：数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。1.数据清洗数据清洗主要是删除原始数据中的无关数据、重复数据，平滑噪音数据，筛选掉和挖掘主题无关的数据，处理缺失值和异常值。

梵天的读书笔记·2020-06-23 18:02

工业互联网平台核心技术之一：数据集成与边缘处理技术

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，形成资源富集、多方参与、合作

物联研究·2020-06-23 18:13

大数据采集与预处理技术

第一章三个点1.1数据的处理流程数据采集（系统日志采集，互联网数据采集，ETL）在网上采集各种信息数据预处理（数据清理，数据集成，数据变换，数据规约）采集到信息杂乱，需要处理数据存储（HDFS，NoSQL

吾侪擎天·2020-06-23 12:43

数据集成的N种方式

我总结了一下，根据实时性数据集成可以分为两种，实

dinongxu8804·2020-06-23 04:42

《数据挖掘概念与技术》--第三章数据预处理

2、数据预处理的主要任务：数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换。二、数据清理：试图填充缺失值，光滑噪声、识别利群点、纠正数据中的不一致。1、缺失值的处理：1）忽略元组：缺少类标号时通常这么做。

daxunjiu7613·2020-06-23 03:53

阿里巴巴下一代数据集成技术

摘要：数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。

阿里云云栖号·2020-06-23 03:49

序

第三章：数据预处理技术介绍数据质量的概念，讨论数据清理、数据集成、数据归约、数据变换、数据离散化的方法。

DeciYves·2020-06-22 19:55

Apriori算法（基础及核心概念）

KDD过程又包括了数据清理、数据集成、数据选择与变换、数据挖掘以及模式评估和知识表示。其中关联规则挖掘是比较常见和贴近现实的一种。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。

buracag_mc·2020-06-22 19:41

MES系统对企业有什么作用

MES系统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

牛工厂MES系统·2020-06-22 17:21

数据挖掘面试题-1

数据预处理(1)数据清理忽略元祖、人工填写缺失值、使用属性的中心度量填充、给定同一类所有样本的属性均值或中位数填充、最可能的值填充(2)数据集成实体识别、冗余和相关分析(卡方检验，相关系数，协方差等，用

edwin1993·2020-06-22 15:38

使用hibernate实现树形结构无限级分类

一般无外采用两种方式：一是类似struts-menu（http://struts-menu.sourceforge.net）的XML文件管理方式，配置起来比较方便，但很难与系统中其它应用数据集成；二是使用数据库存储

ajwh64482·2020-06-22 13:14

Excel与用友ERP-U8的数据集成方法（一）

在一个企事业单位中，可能有多种软件在应用，如财务软件、OA系统、ERP系统、自主开发的应用系统等等。这些应用软件各自都会积累大量的数据，若不能使它们彼此沟通整合起来，就会形成人们常说得“信息孤岛”的现象----一个企业中有多种系统在运行；各系统有各系统的数据，互相不能访问；同一份数据要在不同的系统中重复录入；各系统的数据之间常常出现不一致；哪里都有数据，领导需要数据时却无法迅速找到，找到了也不知是

aixie2148·2020-06-22 13:38

JAVA中4种解析XML文件的方法

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。

·2020-06-22 08:22

机器学习任务的一般流程及必要步骤

目录1.数据收集2.数据预处理与特征工程2.1数据清理2.2数据集成2.3数据规约2.4数据变换3.模型的选择与训练4.模型的评估与优化处理机器学习问题，通常分为以下几步：1数据收集通常，我们拿到一个具体的领域问题后

XB_please·2020-06-22 08:05

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