对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

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

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

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

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

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

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数据分析师：以数据库为基，筑牢数据洞察根基

2025-12-11

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作体系中，数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提取都依赖它，而CDA分析师则是“驾驭骨架的挖掘者”，通过数据库工具从海量数据中提炼业 ...

CDA 数据分析师：企业数据需求与数据分析需求的精准响应者 —— 从需求模糊到价值落地的闭环管理

2025-11-11

在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量”，却说不清需要 “哪些用户数据、哪些销售数据”；技术部门收集了海量数据，却不知 ...

CDA 数据分析师：数据整合实战指南 —— 打破数据孤岛，构建业务全景视图

2025-10-22

在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散在交易平台、支付系统、物流后台，这些碎片化数据无法直接支撑 “用户生命周期价值分析 ...

CDA 数据分析师：数据读取实战指南 —— 筑牢数据分析的 “第一关”

2025-10-21

在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，数据读取是 “分析质量把控的第一关”：若读取 ...

CDA 数据分析师：数据采集方法实战指南 —— 筑牢数据分析的 “源头活水”

2025-10-20

在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不合规，后续的清洗、建模、分析都将沦为 “无米之炊”。CDA（Certified Data Analyst） ...

【CDA干货】数据清洗如何守住真实性？从方法到落地的保真指南

2025-10-17

数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含义。现实中，很多数据清洗操作却走向 “失真陷阱”：比如为了 “数据整齐” 删除真实的 ...