[数据仓库] 《BI那丁点儿事—数据的艺术》理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表

《BI那点儿事—数据的艺术》理解维度数据仓库——事实表、维度表、聚合表事实表在多维数据仓库中，保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”。一个按照州、产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列，概念上与下面的示例类似。SateProductMouthUnitsDoll...

[数据仓库] 2、Soft-margin SVM

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_KernalMethod（第十五课）课程简介继续上一课最后的问题，当数据是非线性可分的时候需要把数据转化到Z空间（线性可分）才可以利用SVM，因此需要知道Z空间是什么。这节课解决了不用知道具体的Z空间就可以利用SVM进行分类。最后，该课程介绍了如何因对过拟化的...

[数据仓库] 关于kettle增量更新的实现可以用 流表的的rowid 吗

关于kettle增量更新的实现可以用源表的的rowid吗？大牛们好，如题所示，我现在需要从源数据库更新500多张表过来，数据量也很大，目前的工具是kettle。由于源库是别人的，所以更改不了源表的结构，只能从我们这边儿想办法。。那么，通过每个表的rowid能能实现吗？rowid是不是递增的呢？---...

[数据仓库] 数据挖掘（入门常识）

数据挖掘（入门知识）最近在看一本叫《大话数据挖掘》的书，简单的摘要总结一些数据挖掘的基础理论知识：1.DataMining（在学术界也叫KDD:knowledgediscoveryindatabase），就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含...

[数据仓库] 数据仓库建模步骤初步

数据仓库建模方法初步一、前言数据仓库得建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳，概括世界的一种方法。目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，这里主要介绍范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法，每种方法其实从本质上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，...

[数据仓库] 5、RBF and regularization

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_RadialBasisFunction（第十六课）课程简介:主要介绍了RBF模型及其与最近邻算法、神经网络、KernelMethod的比较。最后介绍了RBF模型的regularization问题。课程提纲:1、whatisRBF2、RBFandnearestn...

[数据仓库] 数据挖掘分门别类方法小结

数据挖掘分类方法小结下面对分类流程作个简要描述：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集...

[数据仓库] 数据挖掘的步骤有哪些

数据挖掘的方法有哪些？利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个...

[数据仓库] 数据挖掘9律

数据挖掘九律TTNN里面一位朋友分享的，感觉很有意思，拿来分享给大家！数据挖掘九律-DataMining-数据挖掘与数据分析有位挖掘专家tomkhabaza提出了挖掘九律，挺好的东西，特别是九这个数字，深得中华文化精髓，有点独孤九剑的意思：第一，目标律。数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。无目...

[数据仓库] 3、Aggregation（聚合）

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_Epilogue（第十八课-终结篇）课程简介:这是该课程的最后一课，作者首先总结了有关机器学习的理论、方法、模型、范式等。最后介绍了贝叶斯理论和Aggregation（聚合）方法在机器学习中的应用。课程提纲:1、机器学习的地图。2、贝叶斯理论。3、Aggreg...

[数据仓库] 闻名统计学者谢邦昌数据挖掘访谈

著名统计学者谢邦昌数据挖掘访谈1.记者：DataMining包含哪些主要功能？谢邦昌：DataMining实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Seq...

[数据仓库] 干商务智能是不是需要很好的语言表达能力

做商务智能是不是需要很好的语言表达能力本帖最后由williambaldwin于2012-10-1423:50:34编辑本人从小有些口吃，在通讯领域BI做了3年多了，基本业务还是比较熟悉的，和一些甲方的业务人员沟通倒是没问题，因为大家岁数差不多，而且没有什么上下级关系，可每次做了一些大项目，可能就需要...

[数据仓库] 数据仓库应用（1）：数据仓库模型设计

数据仓库应用（一）：数据仓库模型设计一、问题背景某电子商务网站主要销售电子类产品，产品又分为几个大类别，包括：电脑类、手机类、键盘类等，每个类别内又细分为几个小类别，各类别下又有诸多的商品，每一个商品都有一个唯一的商品编号。用户可以通过注册成为会员来进行商品的下单购买。用户下单后会由系统自动产生一个...

[数据仓库] 数据仓库应用（3）: SQL Server 2005的数据仓库应用-联机分析OLAP

数据仓库应用（三）:SQLServer2005的数据仓库应用--联机分析OLAP关联文章：数据仓库应用（一）：数据仓库模型设计数据仓库应用（二）：数据抽取、转换、加载（ETL）前言：有关数据仓库的研究，并不仅仅停留在理论上。目前，几种主要的RDBMS产品，如Oracle、SQLServer、Info...

[数据仓库] 数据仓库应用（2）：数据抽取、转换、加载（ETL）

数据仓库应用（二）：数据抽取、转换、加载（ETL）关联文章：数据仓库应用（一）：数据仓库模型设计数据仓库应用（三）:SQLServer2005的数据仓库应用–联机分析OLAP一、问题背景某电子商务网站主要销售电子类产品，产品又分为几个大类别，包括：电脑类、手机类、键盘类等，每个类别内又细分为几个小类...

[数据仓库] 刚接触数据仓库，些有关问题

刚接触数据仓库，弱弱的问些问题有一些数据文件，需要做统计分析，可是不明白在数据仓库中应该怎么做，是不是建一张表跟数据文件里的列一一对应，把数据先导入到这张表里，把这张表作为事实表，然后再根据统计分析的需求，去建需要的纬度？还是说在数据导入之前，就需要根据统计分析的需求，设计好事实表，和纬度表？看了一...

[数据仓库] 数据挖掘札记（1）

数据挖掘笔记（1）1）数据挖掘的一种定义是一项通过探测大量数据以发现有意义的模式和规则的业务流程。数据挖掘是一种业务流程，它以其它业务流程产生的大量数据为输入，一般经过收集，清洗，整理，识别、分析和度量等加工，得到某种有意义的模式或规则作为输出。而这种输出反过来可以为其它业务流程提供度量，判断，预测...

[数据仓库] KNIMI数据挖掘建模与分析系列_001_利用KNIMI干演员关系网络分析

KNIMI数据挖掘建模与分析系列_001_利用KNIMI做演员关系网络分析利用KNIMI做演员关系网络分析老帅20150407一、测试数据二、演员社会关系网络可视化1.读入"演员社会关系.csv"读取列标题2.识别社会关系网络节点一个关系是由两个节点组成的，设置关系的第一个节点和...

[数据仓库] 数据挖掘基础:在数据中寻觅相关的项目 Apriori算法

数据挖掘基础:在数据中寻找相关的项目Apriori算法Ck:CandidateitemsetofsizekLk:frequentitemsetofsizekL1={frequentitems};for(k=1;Lk!=?;k++)dobeginCk+1=candidatesgeneratedfrom...

[数据仓库] 做银行的数据仓库工作如何样

做银行的数据仓库工作怎么样？做银行的数据仓库工作怎么样？发展前景如何？相比java开发怎么样？还有工作强度怎么样？谢谢大牛回答。------解决思路----------------------其实单就银行数据仓库和JAVA开发，两者无法比较。例如你做一个小小银行的数据仓库，和在BAT做JAVA开发完...