cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

数据挖掘的基本概念:数据库、 数据仓库 、机器学习,统计学

数据挖掘的基本概念:数据库、数据仓库、机器学习,统计学
2017-07-23
数据挖掘的基本概念:数据库、数据仓库、机器学习,统计学 “数据挖掘“(Data Mining)又被称为“数据中的知识发现”(KDD),顾名思义,也就是通过数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估 ...

 数据仓库 的几个原则,让你避免“陷阱”

数据仓库的几个原则,让你避免“陷阱”
2017-06-30
数据仓库的几个原则,让你避免“陷阱” 想要数据粒度的合理性、模型的灵活性得到保证,并且能够适应未来的信息资源,需要遵守维度建模的一些原则。否则,很容易会遇到数据仓库障碍,并且把用户弄糊涂。 1.原 ...

数据挖掘和 数据仓库 之间的区别

数据挖掘和数据仓库之间的区别
2016-11-23
数据挖掘和数据仓库之间的区别 数据挖掘技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料,以创建有效的模型及规则,而企业通过数据挖掘可以更加了解他们的客户,进而改进他们的行销、业务及客服的运作。 数 ...

对 数据仓库 进行数据建模

数据仓库进行数据建模
2016-08-22
对数据仓库进行数据建模 在日常生活中,我们要使用大量的应用程序来生成新的数据、变更数据、删除数据,当然在大多数的情况下我们还要查阅和分析数据。就来想象一个收发 email 的简单应用程序吧。我们已经存储 ...

分析四类 数据仓库 建模方法

分析四类数据仓库建模方法
2016-05-22
分析四类数据仓库建模方法 数据库及数据仓库建模方法主要分为以下四类。 第一类是关系数据库的三范式建模 通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。 第二类是Inmon提倡的三范式数 ...

一个 数据仓库 转型者眼中的数据挖掘

一个数据仓库转型者眼中的数据挖掘
2016-05-15
一个数据仓库转型者眼中的数据挖掘 对于大多数非从业者或者初学者来说,数据仓库(Data Warehousing)与数据挖掘(Data Mining)是很容易混淆的两个概念。有个形象的比喻说:如果把数据仓库比做一个大型的矿坑 ...
网站数据分析:数据仓库相关的问题(3)
2015-12-16
网站数据分析:数据仓库相关的问题(3)  之前的文章——网站数据分析的一些问题2中主要整理了BI相关的问题,这篇文章主要想整理一些数据仓库相关的问题。因为最近重新在看一些数据仓库的资料和书籍, ...

星环助力恒丰银行打造基于hadoop大数据的 数据仓库 平台

星环助力恒丰银行打造基于hadoop大数据的数据仓库平台
2015-09-22
星环助力恒丰银行打造基于hadoop大数据的数据仓库平台 近日获悉,恒丰银行数据仓库顺利升级为基于Hadoop大数据技术的数据仓库。这意味着国内银行数据仓库应用正式进入大数据时代。   随着利率市 ...
如何将大数据集成到数据仓库
2015-09-04
如何将大数据集成到数据仓库 利用大数据可以在大型商店的相关客户数据上进行快速高级分析,以发现新的客户关系,使我们更好地了解客户需求,优化价格、提供更好的产品和服务,并最终获得更高的利润。 ...
星环大数据助银行数据仓库全面升级
2015-06-14
星环大数据助银行数据仓库全面升级 去年九月,银监会发布了39号文,中心思想要求银行信息技术“安全可控”。它要求2015年起,各银行业金融机构对安全可控信息技术的应用以不低于15%的比例逐年增加,直至 ...
九大数据仓库方案特点比较_数据分析师培训
2015-05-23
九大数据仓库方案特点比较_数据分析师培训  IBM、Orac怎么脱离亚健康实力的公司相继(通过收购或研发的途径)推出了自己的数据仓库解决方案,BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一 ...
大数据时代对传统数据仓库的五点思考2
2015-05-10
大数据时代对传统数据仓库的五点思考2 大数据时代针对传统数据仓库的思考:首先不要因为大数据这个词扰乱了我们的的原则、规划和节奏。我们要一步步脚踏实地的跟进大数据的技术。   其次传统的 ...
大数据时代对传统数据仓库的五点思考
2015-05-10
大数据时代对传统数据仓库的五点思考 在文思海辉金融商业智能解决方案研讨会上文思海辉副总裁贾丕星表示,文思海辉的商业智能团队已经发展到452人的规模,并且随着国内银行商业智能领域发展,还在逐步完 ...

北美 数据仓库 的常用技术_数据分析师

北美数据仓库的常用技术_数据分析师
2015-03-11
北美数据仓库的常用技术_数据分析师 数据挖掘、数据仓库,近些年在国内越来越热、越来越流行,需求比较多,应用也比较广泛,它们常服务于商务智能活动。通俗地概括来讲,我们可将它们统称作数据分析、数 ...

如何将Hadoop与其 数据仓库 设备更好的融合

如何将Hadoop与其数据仓库设备更好的融合
2015-01-07
如何将Hadoop与其数据仓库设备更好的融合 从Teradata第四季度财报电话会议上,你已经看到这家公司与其他数据仓库公司的竞争远不如Hadoop那么大。 Teradata首席执行官Mike Koehler以及首席财务官Steve S ...
NO.2数据仓库和数据挖掘的关系为何?
2014-12-10
若将Data Warehousing(数据仓库)比喻作矿坑,Data Mining就是深入矿坑采 矿的工作。毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有够丰富完整的数据,是很难期待Data Mining能挖掘出什 ...

数据分析与 数据仓库 的关系​_数据分析师

数据分析与数据仓库的关系​_数据分析师
2014-11-09
数据分析与数据仓库的关系_数据分析师 若将数据仓库比作矿坑,数据分析就是深入了解矿坑价值的工作。毕竟数据分析不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有足够丰富完整的数据,是很难 ...

【CDA干货】数据模型:连接业务与数据的核心逻辑框架

【CDA干货】数据模型:连接业务与数据的核心逻辑框架
2026-01-22
在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场景的抽象化、结构化描述,通过定义数据之间的关联关系、规则与约束,将无序数据转化为 ...

【CDA干货】商业数据分析应用框架:从数据到决策的全链路指南

【CDA干货】商业数据分析应用框架:从数据到决策的全链路指南
2026-01-20
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单操作,若缺乏系统框架支撑,极易陷入“数据过载却无洞察”“分析与业务脱节”的困境。 ...

【CDA干货】业务模型与数据模型的核心区别与协同逻辑

【CDA干货】业务模型与数据模型的核心区别与协同逻辑
2026-01-12
在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据应该如何组织”的问题。两者看似关联紧密,却在定位、目标、构建逻辑上存在本质差异; ...

OK
客服在线
立即咨询