九、数据仓库详细介绍（元数据）
元数据（Meta-data）是描述数据的数据（The data about data），更准确点应该叫 The information abut data。如何理解这句话？就是描述信息、实体、系统的数据。举几个例子175，大家有概念吗？如果我说这是一个男孩儿的身高大家是不是就懂了。如果我再加一个他才
python人工智能技术
人工智能（AI）已成为当今世界的热门话题，它的应用范围越来越广泛。其中，Python成为AI开发中最受欢迎的编程语言之一。Python提供了许多功能强大的库和框架，大大简化了开发人员的工作。在本文中，我们将介绍Python在人工智能领域中的三个主要应用。
Kettle的安装以及简单使用
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。下载好后将文件解压，将里面的 mysql-connector-java-8.0.28.jar 放到，ke
2023华中杯C题全保姆教程及代码 空气质量预测
构建 AQI多步预测模型，使用均方根误差(RMSE) 对建模效果进行评估，并对测试集及其预测结果进行可视化。
kettle-读取共享对象时发生一个严重错误
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JAVA整合Milvus矢量数据库及数据
Milvus下载安装步骤及可视化工具、java整合Milvus进行数据操作，MilvusServiceClient
GateUpdate楚楚留香网关数据记录分析
作者针对ServerTools的数据加载进行了全方位的分析，何为数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求相对完整地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础
【通信原理】通信系统概念、组成、分类、度量的分析与研究
在当今信息高速发展的信息化社会，信息和通信已经成为现代社会的关键存在，通信技术对人们的生活方式和社会发展产生了重大影响。本文将从通信系统概念、组成、分类、度量几个方面来展开学习。本文将从通信系统概念、组成、分类、度量几个方面来介绍了一下通信系统的基本知识，对通信系统有了一个的了解，知道如何去度量详细
实用指南 | 开源数据可视化 datart 和数据指标体系
数据指标体系的建立，也为企业制定了客观的评估标准，能够更好地理解和利用自身数据资源，优化业务流程和提高绩效表现，同时也能够确保企业符合监管和合规要求，提高企业的商业信誉和声誉
数据建模的基本流程
数据建模的基本流程主要包含六个步骤：确定分析目标、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布与应用。
为什么要搭建数据仓库
数据是企业中最重要的资源之一，因此，随着企业数据量的不断增大和复杂度的提高，建立一个可靠和健全的数据仓库变得越来越重要。在数聚股份看来，一个数据仓库可以作为一个企业数据存储和管理系统，能够更有效地存储、管理和分析数据。那么，为什么要搭建数据仓库呢？
企业数据挖掘平台|道路运输安全大数据分析解决方案
TipDM大数据挖掘建模平台是由泰迪智能科技自主研发打造的可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台。
AI自动生成领域大牛？巧用文心千帆快速创建垂直领域专家
生成式AI一直是我所关注的技术，尤其现在集成多态大模型的基础之上，能否实际落地运用于各式各样的场景领域一直都是现今热点讨论的技术话题。对于如今比较成熟的生成式AI，如ChatGPT,ChatGLM和文心一言，都可以通过自然语言交互的形式，根据用户的指令，完成问答、文本创作、代码查错等任务。但是我们普
【强化学习】——Q-learning算法为例入门Pytorch强化学习
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，其目标是通过智能体（Agent）与环境的交互学习最优行为策略，以使得智能体能够在给定环境中获得最大的累积奖励。
CHATGPT4.0：更加智能、更加便捷的AI人工智能系统
例如，当用户提出一个问题时，GPT4.0可以根据用户的提问方式和之前的对话内容来理解用户的具体需求，从而提供更加准确的回答和建议。例如，在英语中，同一个单词可能有不同的含义，而GPT4.0可以通过上下文来判断单词的具体含义，从而产生更加准确的回答。此外，GPT4.0还可以在语言生成方面进行更加个性化
matplotlib.pyplot plt绘图颜色大全，及plt.plot()的使用
plt颜色大全plt.plot()的使用，简单例子X = np.linspace(1, 20, 10) #[1 3 5 7 9 11 13 15 17 19] [2 4 6 8 10 12 14 16 18 20]Y = np.sin(X)plt.plot(X, Y, color = "blue",
在word表格中一键生成序号，如何操作？
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ETL还是ELT：企业如何选择构建数据仓库的最佳工具？
ETL工具通常基于预定义的数据模型进行数据转换，这些模型包括维度、事实表等。这样ETL过程更加标准化和可重复，减少了构建数据仓库的复杂性。
【ENVI】监督分类
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数据仓库重点
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支撑管理决策。数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。其中的。
