数据仓库数据挖掘

从0到1快速入门ETLCloud

一、ETLCloud的介绍ETL是将业务系统的数据经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、凌乱、标准不统一的数据整合到一起，
ETLCloud数据集成社区·2024-01-01 19:38

2020-07-14

具体到技术环节，包括数据仓库、ETL、OLAP、数据挖掘、数据可视化这几个方面。大体上来看，BI可分为传统BI和敏捷BI。
木星_288b·2024-01-01 18:25

终于有人把帆软BI和奥威BI讲清楚了！

奥威BI则更加注重数据挖掘和深度分析，通过高级算法和机
qq_43696218·2024-01-01 16:52

详解大数据数据仓库分层架构

大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过
Alukar·2024-01-01 14:47

大数据概念：数据网格和DataOps

以下是数据网格的详细介绍：基本概念数据网格的基本构成单元是数据产品，数据产品是由数据仓库、数据集市、数据源等组成的。数据网格还包括数据消费者、数据生产者、数据管理员等角色，他们共同协作，实现数
运维仙人·2024-01-01 14:52

PowerDesigner 12.5 数据建模基础用法（图文版）

利用PowerDesigner可以制作数据流程图、概念数据模型、物理数据模型，可以生成多种客户端开发工具的应用程序，还可为数据仓库制作结构模型，也能对团队设计模型进行控制。
老程序员的笔记·2024-01-01 12:39

如何应用DAP数据仓库

在当前的信息化建设背景下，企业数据的价值日益凸显，数据分析也越来越受到重视。数据分析通过整合和汇总数据，为企业制定战略、了解市场需求等方面提供强有力的支持。而通过对大量数据进行分析，能够真实、准确、清晰、有效地将企业内部及外部行业数据进行可视化展现，使企业能够调整产品定位、开发新产品，以满足市场需求，帮助企业提升行业洞察力，加强决策力，从而提升整体竞争力。此外，数据分析还为企业优化产品和服务提供指
数通畅联·2024-01-01 11:30

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六
howard2005·2024-01-01 11:19

我用Python爬取美食网站3032个菜谱并分析，真香！

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤江雨霏霏江草齐，六朝如梦鸟空啼。这是巨变的中国，人和食物，比任何时候走的更快。
Python进阶者·2024-01-01 09:48

计算机毕业设计 基于html5的图书管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2024-01-01 09:03

四，Geoserver栅格数据仓库（/coveerages）

Put:更新指定工作空间下的数据存储区所有栅格数据仓库Delete:删除指定工作空间下的数据存储区所有栅格数据仓库/workspaces/{
武汉小强·2024-01-01 09:35

数据挖掘中的数据属性特点、描述性统计度量与相似度计算

目录1.引言2.数据挖掘中的数据属性2.1数值属性2.2标称属性2.3有序属性2.4无序属性3.描述性统计度量3.1中心趋势度量3.2离散程度度量3.3分布形状度量4.相似度计算4.1欧氏距离4.2余弦相似度
轩Scott·2024-01-01 07:51

数据挖掘 模糊聚类

格式化之前的代码：importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能，包括缩放、标准化、正则化等plt.rcParams["f
亖嘁·2024-01-01 07:51

数据挖掘与知识发现：解析关键概念

目录1.引言1.1背景1.2意义与应用2.数据挖掘的基本概念2.1定义与范畴2.1.1数据挖掘的定义2.1.2数据挖掘的范畴2.2数据挖掘过程2.2.1问题定义2.2.2数据采集与清洗2.2.3特征选择
轩Scott·2024-01-01 07:49

原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容，真的是学习了

数据挖掘任务主要有关联分析、分类分析、异常分析和演变分析等。在大数据时代背景下，数据挖掘是重要的工作内容。对于大数据的挖掘是从海量的大型数据库中挖掘数据中存在的潜在价值和有效的信息，
SMILE_9025·2024-01-01 05:27

trino-435: 理论基础

应⽤场景Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应⽤场景：•统⼀SQL访问各类数据源•执⾏sql转换与ETL•Ad-Hoc查询•海量结构化数据或半结构化数据分析•海量多维数据聚合
玉成226·2024-01-01 04:56

医学信息应用技术（1）急救知识点（90+）必背基础42题

C诊断相关组是美国以住院病人编码的一般步骤：确定分类设计目的、遵从分类依据、分类、分类排序、编码医学数据挖掘的特点：医学数据的异质性、隐私性、冗余性、多样性、不完整性，伦理的、法律的和社会问题。
【赢在起跑线~】·2024-01-01 02:31

【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）

nltk)2.3TF-IDF(Jieba)2.4TF-IDF(python)结语1、简介TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术
爱看书的小沐·2024-01-01 00:26

解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目

垃圾邮件（Spam）的泛滥成灾一直是电子邮件系统中的一个严峻问题。随着垃圾邮件技术的不断演变，传统的过滤方法逐渐显得力不从心。因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现对垃圾邮件的高效分类，为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。通过对两个不同来源的数据集（trec和enron）进行综合分析和处理，我将展示
袁既望·2023-12-31 21:24

30个最受欢迎的数据挖掘面试问题答案-第1部分

本文将给大家介绍30个热门数据挖掘面试问题答案。这些问题在数据科学访谈中经常被问到。此外，这个热门面试问题数据挖掘答案包含的问题的答案，以帮助您破解数据科学家工作的面试。
栀子花_ef39·2023-12-31 18:54

【亚马逊云科技】使用Amazon Lightsail快速建站

本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。
一头小山猪·2023-12-31 17:57

计算机毕业设计 基于SpringBoot的高校竞赛管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2023-12-31 16:15

计算机毕业设计 基于SpringBoot的高校危化试剂仓储管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2023-12-31 16:15

计算机毕业设计 基于HTML5+CSS3的在线英语阅读分级平台的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2023-12-31 16:11

Coursera上10个值得去学习的机器学习课程（有字幕）

本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
加百力·2023-12-31 15:24

数据湖三剑客，大数据时代的新范式？

随着互联网高速发展，大数据技术快速发展和迅速迭代，降低了用户处理海量数据的门槛，越来越多的应运场景出现在我们的身边存储和处理需求越来越多样化，逐渐呈现出数据仓库往数据湖方向发展、批处理往流式处理发展、本地部署往云模式发展的趋势
疯码牛·2023-12-31 15:33

【2023最新】Scrapy框架教程一-Scrapy的创建与启动及Scrapy基础命令

它可以被使用用途广泛，从数据挖掘到监控和自动化测试。scrapy官网学习网址：https://docs.scrapy.org/e
大聪明_花·2023-12-31 14:32

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。
是空空呀·2023-12-31 12:33

支撑EB级规模的大数据平台深度揭秘

编者按：4月20日，云栖大会走进深圳，由阿里云高级数据仓库专家陈鹏宇（花名：不老）分享的环节内容量巨大，引发现场用户关注。
weixin_33915554·2023-12-31 11:51

【12月比赛合集】22场可报名的数据挖掘大奖赛，任君挑选！

CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号会推送最新的比赛消息，欢迎关注！以下信息仅供参考，以比赛官网为准目录Kaggle（5场比赛）阿里天池（3场比赛）ZINDI（2场比赛）和鲸(Heywhale)（1场比赛）BaiduAIStudio（3场比赛）DataCastle（3场比赛）华为云（1场比赛）AIcrowd（2场比赛）C
CompHub·2023-12-31 10:30

ETL数据清洗

ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先对数据进行清洗，清理掉不符合用户要求的数据。
栈溢出了·2023-12-31 09:26

九-1.聚类分析

聚类通常作为其他数据挖掘或建模的前奏一.特征认知1.有监督无监督分类:有监督学习（有标签学习）数据特征聚类:无监督学习（没有标签）数据特征2.聚类概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作
唐-import-某人·2023-12-31 08:46

大促秒杀更顺滑｜忆联携手南大通用，提供数据密集型存储新范式

面对瞬时流量高并发、海量数据查询等应用场景，固态硬盘凭借其高吞吐量、低时延等特征逐渐成为大数据时代下数据存储的重要载体，是当前本地部署的数据仓库产品重要搭载硬件，可满足电商大促场景下大规模数据的存储和查询需
Union Memory忆联·2023-12-31 07:27

SEER数据库系列|SEER数据挖掘文章有哪些研究模式

SEER数据的大规模数据优势是无可比拟的。大规模的病例数还可以减轻病理学诊断的少数或随机错误分类的影响。SEER依靠实验室的质量规范来最大程度地减少此类错误肿瘤发病率的研究SEER能发现一些无法通过简单的估计病例数和频数分布得出的结论。率（rates）告诉我们的是某个地区个体的发病率。而百分比（Percentages）只是告诉我们特定时间点上特定癌症的数量占所有癌症的比例。即使在从人群中收集每种癌
医科研·2023-12-31 06:48

大数据应用发展史：从搜索引擎时代到机器学习时代

文章目录搜索引擎时代数据仓库时代数据挖掘时代机器学习时代小结大数据技术的使用经历了一个发展过程从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展
善守的大龙猫·2023-12-31 05:11

【遇见Doris】Apache Doris (incubating) 0.12.0版本预览

What'sDorisDoris是一款基于Mesa模型的MPP、列式数据仓库，具
ApacheDoris·2023-12-31 03:15

数据仓库基础理论

前端时间，使用阿里云MaxCompute做数据仓库，处理大数据的分析处理，整理一下数据仓库的基础理论。
大斜千变·2023-12-31 03:12

数据库MySQL入门课程

简介1.什么是数据库1.1、什么是数据库数据库：DB（DataBase）概念：数据仓库，软件，安装在操作系统之上1.2、数据库分类关系型数据库：SQL（StructuredQueryLanguage）MySQL
射手座的程序媛·2023-12-31 02:51

我体验了《怪物猎人：崛起》五月新版本后，发现新主线boss蛮有趣

值得一提的是：博士在四月末和大家分享了文章《在的后续游戏更新中，这五只魔物可能会出现》，其中玩家们通过数据挖掘的方式“预测”的新怪物已经全部应验！
爱游戏的萌博士·2023-12-31 01:28

CDA level1 学习笔记（已通过考试）

数据挖掘：是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在
Sunshinetongtong856·2023-12-31 00:15

你为什么需要考研

比如，数据挖掘的知识，研究生懂很多，本科生基
Lio5n·2023-12-30 21:09

基于数据挖掘的会务管理系统-计算机毕业设计源码84883

摘要随着计算机技术的发展，特别是计算机网络技术与数据库技术的发展，使用人们的生活与工作方式发生了很大的改观。本课题研究的会务管理系统，主要功能模块包括用户管理，会议信息，会议签到，请假管理，评分记录，听会感受，意见箱等，采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取MySQL作为后台数据的主要存储单元，采用SpringBo
vx_bysj1330·2023-12-30 20:22

学计算机必参加的含金量赛事！但凡参加一个面试都要简单一倍

文章目录一、ACM国际大学生程序设计竞赛二、GPLT团队程序设计天梯赛三、蓝桥杯四、百度之星五、中国大学生计算机设计大赛六、数据挖掘及AI比赛七、结语一、ACM国际大学生程序设计竞赛ACM是美国计算机协会的简称
程序员刘皇叔·2023-12-30 20:48

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子·2023-12-30 19:34

完成一个预测建模项目一般需要多长时间？

为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。
小黄鸭呀·2023-12-30 15:48

数据分析流程

数据分析的流程可以分为以下几个步骤：问题定义--数据挖掘--数据准备--模型化--数据认证--实施跟踪模型部分：探索--建立--评估--调优--应用理解业务问题：首先明确数据分析的目标和业务问题，确定需要解决的具体问题
Oo_Amy_oO·2023-12-30 09:12

读书笔记--构建数据湖仓阅读有感

我们知道数据因业务运行而产生，后续数据收集汇总后，数据需要用来分析和使用，进而形成分析服务，用于支持企业的战略决策和价值挖掘，用于商业战略决策，而分析数据需要不同类型数据的融合关联，以及提供数据挖掘的分析基础设施环境
一马平川的大草原·2023-12-30 07:38

【数据挖掘】模型融合

模型融合是指将多个不同的机器学习模型组合起来，通过综合多个模型的预测结果来得到更准确的预测结果。模型融合可以提高模型的鲁棒性，减小模型的方差，提高模型的泛化能力。常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。平均法(Averaging)：将多个模型的预测结果进行平均，可以是简单的算术平均或加权平均。平均法适用于模型预测结果的方差较小的情况。投票法(Voting)：根据多个模型的预测结果，统计出现频
Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:28

利用clusterProfiler进行富集分析

前言:微博参与话题#给你四年时间你也学不会生信#主要参考：GEO数据挖掘小尝试：（三）利用clusterProfiler进行富集分析Y叔开发的R包clusterProfiler的确是最好用的，没有之一,
谢俊飞·2023-12-30 07:33

文档型非关系数据库MongoDB经验总结

数据仓库是在数据库管理系统管理控制下在一定介质中创建的数据库管理系统：数据库管理软件，用于建立维护操作数据库数据库系统：由数据库和数据库管理系统等构成的数据库开发工具集合。
大强哥666·2023-12-30 07:19
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