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·2015-10-31 10:24

【读书笔记-数据挖掘概念与技术】数据预处理

数据预处理的任务： 数据清理 数据集成 数据规约 数据变换 数据清理——填充缺失的值、光滑噪声、识别离群点、纠正数据中的不一致 缺失值： 忽略元组
·2015-10-31 10:31

MOSS和其他系统的数据集成方式

1 基于Web界面的整合 这种方式比较简单，直接把其他系统的Web界面直接拿过来，放到MOSS搭建的门户的页面上去，让用户可以在SharePoint这一个界面里面能够访问到其他系统。 局限性是要整合的那个Web应用的这个页面必须是匿名访问的，如果不是匿名访问，还需要作单点登录。 优点是整合比较简单，可以进行交互操作。 2 基于数据源的整合 如果需要能够在M
·2015-10-31 09:18

介绍SQL Server 2008的四项新特性

　在SQL Server 2008中，不仅对原有性能进行了改进，还添加了许多新特性，比如新添了数据集成功能，改进了分析服务，报告服务，以及Office集成等等。 　　
·2015-10-31 09:30

最新发布的SQL Server 2008几项新特性介绍

本文介绍了SQL Server 2008数据集成功能，改进了分析服务，报告服务，以及Office集成方面的新特性…… AD：   计划于2008年第一季度发布的SQL
·2015-10-31 09:22

MOSS和其他系统的数据集成方式

1 基于Web界面的整合 这种方式比较简单，直接把其他系统的Web界面直接拿过来，放到MOSS搭建的门户的页面上去，让用户可以在SharePoint这一个界面里面能够访问到其他系统。 局限性是要整合的那个Web应用的这个页面必须是匿名访问的，如果不是匿名访问，还需要作单点登录。 优点是整合比较简单，可以进行交互操作。 2 基于数据源的整合 如果需要能够在MOSS搭建的门户里面看
·2015-10-31 09:17

数据集成之主数据管理（一）基础概念篇

数据集成是当下比較热门的话题，相关的产品和平台也越来越多。非常多CIO都在各种数据集成平台和产品之间犹豫不决。
·2015-10-31 09:49

深入了解当前ETL中用到的一些基本技术

数据集成是把不同来源、格式和特点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，是企业商务智能、数据仓库系统的重要组成部分。
·2015-10-31 08:07

使用 Eclipse Memory Analyzer 检测内存泄漏问题

Talend一款开源的ETL软件，提供数据集成服务。基于eclipse RCP，EMF, GE
·2015-10-31 08:20

与数据绑定相关的接口

有关在 ADO.NET 中数据绑定的信息，请参见分布式应用程序和数据集成介绍。也可以创建您自己的类来提供数据。
·2015-10-30 13:45

数据集成在ODS项目的应用模式

  ODS（The operational data store），也叫运营数据存储，是用于支持企业日常的全局应用的数据集合，它是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术。从专家给出的定义上来讲，它是一个面向主题的、集成的、当前的并且是可"挥发"的数据集合，它反映了在某一个时间切片瞬间，经营分析系统和外围系统用以相互交换数据的集合，主要用于经营分析系统与外围系统关键数据
·2015-10-30 13:23

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
·2015-10-30 13:23

数据挖掘概念与技术（第一章）

数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）。 什么是数据挖掘？ 简单说，从大量数据中提取或“挖掘”知识。 数据挖掘作为知识发现过程的一个步骤。
·2015-10-30 13:01

【Moss2010系列】利用BCS进行业务数据集成（1）

Moss2010的BCS相对于2007的BDC在功能有很大程度的提升，可以很方便的集成现有系统的业务数据到MOSS平台，实现业务数据的增删改查功能；并且提供了多种方式，简单的数据表读写、.Net编程实现方式、WCF方式等。 先体验一下最简单的实现方式，准备SqlServer数据库，建一数据库表Customer，录入一些测试数据，如下： 用SharePoint Designer打开网站，点左
·2015-10-28 09:29

如何让Excel Service报表在客户端的桌面上自动刷新？

我们可以很容易的将隐含在企业各种应用系统后台数据库中的数据，根据需要以各种各样的报表呈现在企业的门户中，这就是我一直认为的Sharepoint技术对企业最有价值的地方，所谓的商务智能功能——其实在SPS2003的时候，叫做数据集成
·2015-10-28 08:52

数据仓库的自动ETL研究

但是，在实施数据集成的过程中，由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径，其数据内容、数据格式和数据质量千差万别，有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题，严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享
·2015-10-27 16:21

第二章 自己的框架WMTS服务，下载数据集成的文章1

 在构建数据源下载文件的叙述性说明第一步 如此XML结构体 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <onlinemapsources>    <onlineMapSource>   <name>GaoDeDiTuIma
·2015-10-27 15:36

勘探决策支持系统的技术点

最近想了想弄了几年的勘探决策支持系统EDSS的内部技术，虽然名字起得有点大，但主要是提供勘探数据集成查询和可视化的，程序开发人员更换得不算多，功能不断修修补补，现在静下心来梳理一下技术点，应该还是挺有内容的
·2015-10-27 13:39

《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》

《大数据管理：数据集成的技术、方法与最佳实践》 基本信息 原书名：Managing Data in Motion: Data Integration Best Practice Techniques
·2015-10-27 12:21

首席工程师揭秘：LinkedIn大数据后台是如何运作的？(一）

第二部分：数据集成第三部分：日志和实时流处理第四部分：系统建设我在六年前的一个令人兴奋的时刻加入到LinkedIn公司。
天天顺利·2015-10-23 09:00

Sync Framework 2.0

通过使用 Sync Framework，开发人员可以构建同步生态系统，通过在任意网络上使用任意协议，将任意应用程序与任意存储区中的数据集成在一起。
·2015-10-23 09:51

Microsoft Sync Framework 1.0 RTM发布了

通过使用 Sync Framework，开发人员可以构建同步生态系统，将任何应用程序与任何网络上使用任何协议的任何存储中的任何数据集成在一起。
·2015-10-23 09:04

数据质量抽数与检查日志

没有增量，全量抽取，入库目标地址为ods_yx，数据集成平台。不用入库到镜像库的。
·2015-10-23 08:22

《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》读书笔记之3

MicrosoftIntegration Services 是用于生成企业级数据集成和数据转换解决方案的平台。最常见的应用当然就是商业智能应用中的ETL（数据的提取、转换和加载）。
·2015-10-23 08:22

IT架构的SOA整合

金蝶ApusicReadySOA解决方案分为五个实施层，从门户集成和身份管理、业务流程集成、数据集成与数据管理、应用集成、云计算平台五个层面全面整合企业的IT架构。
czp11210·2015-10-21 15:52

IT架构的SOA整合

金蝶ApusicReadySOA解决方案分为五个实施层，从门户集成和身份管理、业务流程集成、数据集成与数据管理、应用集成、云计算平台五个层面全面整合企业的IT架构。
czp11210·2015-10-21 15:00

SSIS

//baike.baidu.com/view/1018273.htm SSIS是Microsoft SQL Server 2005 Integration Services的简称，是生成高性能数据集成解决方案
·2015-10-21 13:04

什么是数据集成

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。
·2015-10-21 12:44

Java学习之路：详细解释Java解析XML四种方法

XML如今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。
·2015-10-21 12:46

数据模型和事实模型的区别

数据模型 数据模型用作设计数据库的前端基础，或构建数据仓库的数据集成蓝图。数据模型一旦创建就不大可能再看到业务人员继续使用了。 另外，数据模型并未包含全面的业务词汇。
·2015-10-21 11:19

GIS集成技术之二：数据集成

GIS也提出数据集成：毫无疑问，不陷于某击中数据库。因此，我觉得GIS的中心是数据驱动，而不是数据库驱动。 二。数据模型 0。对象模型。 1。对象关系模型。 2。对象层次模型。 3。
·2015-10-21 11:05

数据挖掘 学习笔记（一）

数据仓库技术包括 数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）数据分类、聚类和数据随时间变化的特征 数据挖掘：1数据清理（消除噪声和不一致的数据）2数据集成（多中数据源可以组合在一起）3数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据
·2015-10-21 10:24

《实体解析与信息质量》 - 4.1.1 介绍

ER通常只是在比较大的基于实体的数据集成（EBDI）流程中的一个中间步骤。EBDI是整合和合理化与等价实体相关的信息集体的过程。
数据中国·2015-10-16 16:28

非公非私型混合云的优势

1、安全性公有云的一个主要问题是数据集成和安全问题，但是使用混合云服务，企业可以在内部进行敏捷数据的维护。这让用户既体会到了公有云的逻辑和路径，同时又能在本地数据中心保护重要的、机密的数据。
百思不解·2015-10-08 10:06

[置顶] Android中实现短信验证功能

首先实现短信验证功能所需要的服务平台，在国内也有一些，比如，聚合数据集成短信验证，移动开发者服务平台等等。本次介绍，我们依然使用移动开发者服务平台（mob.com）来实现该功能。
u013718120·2015-09-30 09:00

TalkingData 闫辉：灵动分析激发移动统计灵感，解放程序猿！

对比此前的各种移动应用统计分析产品，灵动分析的最大特点是大幅简化了数据集成过程，只需在App中加入分析SDK，无需再编写任何代码和更新App版本，即可实现事件跟踪、增删数据点等操作，做到完全零代码数据跟踪
赵锐龙·2015-09-17 00:00

TalkingData 闫辉：灵动分析激发移动统计灵感，解放程序猿！

对比此前的各种移动应用统计分析产品，灵动分析的最大特点是大幅简化了数据集成过程，只需在App中加入分析SDK，无需再编写任何代码和更新App版本，即可实现事件跟踪、增删数据点等操作，做到完全零代码数据跟踪
赵锐龙·2015-09-17 00:00

维度建模的基本概念及过程

维度建模的基本概念及过程摘要：本文首先介绍维度模型中的维度表和事实表这2个基本构成要素的基础知识；其次，介绍设计维度模型的4个基本步骤；再次，围绕某银行为实现业务价值链数据集成的需要，介绍多维体系结构中的
web_go_run·2015-09-13 16:00

Java -- XML解析工具dom4j

前言    XML现已成为一种通用的数据交流方式，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，对于XML的解析有四种方式：DOM生成和解析XML文档，SAX生成和解析XML
huo065000·2015-08-23 00:00

【工业串口和网络软件通讯平台(SuperIO)教程】六.二次开发导出数据驱动

SuperIO相关资料下载：http://pan.baidu.com/s/1pJ7lZWf1.1导出数据接口的作用在数据集成系统项目中，要么是自已集成其他厂家的设备，要么是其他厂家集成自己家的设备，在没有统一的标准前提下
唯笑志在-ineuos.net·2015-08-13 21:00

53亿美元，今年最大一笔杠杆并购案！为什么会是它？

不过，对于做数据集成、数据治理项目的人来说，Informatica是再熟悉不过了。
郭涛·2015-08-13 09:17

53亿美元，今年最大一笔杠杆并购案！为什么会是它？

不过，对于做数据集成、数据治理项目的人来说，Informatica是再熟悉不过了。
郭涛·2015-08-13 09:17

53亿美元，今年最大一笔杠杆并购案！为什么会是它？

不过，对于做数据集成、数据治理项目的人来说，Informatica是再熟悉不过了。
郭涛·2015-08-13 09:17

消息队列（message queue）产生的背景、常用的技术

一、产生背景：现今，越来越多的企业面临着各种各样的数据集成和系统整合，CORBA、DCOM、RMI等RPC中间件技术也应运而生，但由于采用RPC同步处理技术，在性能、健壮性、可扩展性上都
Mr_Smile2014·2015-08-12 22:34

消息队列（message queue）产生的背景、常用的技术

一、 产生背景：现今，越来越多的企业面临着各种各样的数据集成和系统整合，CORBA、DCOM、RMI等RPC中间件技术也应运而生，但由于采用RPC同步处理技术，在
Mr_Smile2014·2015-08-12 22:00

第6讲 Map，Tuple，Zip实战解析

Zip把不同集合的数据集成到一起package com.dt.scalaobject Map_Tuple {  def main (args :Array[ String]):Unit={    val
wwz573398723·2015-08-10 13:00

从源码读出不一样的Spring之Spring生态圈

Spring生态圈目前Spring由20多个模块组成，这些模块主要分成数据集成、web相关、AOP等组成部分
Jerneal·2015-08-06 22:13

从源码读出不一样的Spring之Spring生态圈

Spring生态圈    目前Spring由20多个模块组成，这些模块主要分成数据集成、we
Jerneal·2015-08-06 22:13

数据挖掘笔记

数据挖掘（KDD）（1）数据清理（消除噪声和删除不一致数据）（2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）（3）数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）（4）数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式
pangjiuzala·2015-07-22 13:00

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念

数据挖掘的一般步骤从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。
dongzhumao86·2015-07-21 16:00
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