为数据仓库构建Zero-ETL无缝集成数据分析方案（上篇）
服务之间直接集成，不需要使用额外组件完成数据 ETL 的工作。把各种各样的数据都连接到执行分析所需要的地方，实现数据平滑“无感”的流动。它可以帮助用户最大限度地减少甚至消除构建 ETL 数据管道的复杂性。提高敏捷性。简化了数据架构并减少了数据工程的工作量。它允许增加新的数据源，而无需重新处理大量数据
大数据产业链图谱_产业链全景图_大数据行业市场分析
大数据产业链上游为基础支持层，包括数据源、数据采集、底层技术、数据安全等环节，中游为数据处理层，包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等环节，下游主要为行业应用、解决方案及通用产品。
地方招商之变：告别税收引商，产业链招商成新引擎！
8月1日，我国实施《公平竞争审查条例》，标志着地方“税收奖补”式招商引资模式日暮途穷。地方招商引资模式正在向基于数字化基础的“产业链招商”模式转型，产业链招商通过补链强链、供应吸附、资源共聚等方式能够有效提高招商质量和效率，促进产业集群，降低产业风险，帮助区域提升产业链水平、完整度和竞争力，保障和促
揭秘！国内10大低代码构建平台
通过内置的移动设备管理（MDM）功能，Zoho Creator实现了一键式的移动应用部署和分发，使得开发者可以轻松地将应用部署到目标用户的移动设备上，无需通过应用商店。Zoho Creator 提供了一个直观的拖放界面，用户可以通过简单的拖拽操作来设计和构建应用界面，无需编写任何代码，极大地简化了开
【理论篇】数据挖掘 第四章 数据仓库与联机分析处理
数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理者的决策过程”。面向主题的(subject-oriented):数据仓库围绕一些重要主题，如顾客、供应商、产品和销售组织；集成的(integrated):通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录
大数据环境下的房地产数据分析与预测研究的设计与实现
其中，number_1代表数据总条数，max_2表示最高单价的房屋信息，mean_3为平均单价，max_4为最高总价的房屋信息，index_5和values_5分别为每个区域的平均房屋单价的降序排列的索引和值，index_6和values_6为部分市区的平均总价的索引和值，number_7为单价分区
《数据仓库与数据挖掘》自测
1. 数据仓库的主要特征不包括以下哪一项？A. 数据量大B. 异构数据整合C. 事务处理D. 支持决策分析2. OLAP的核心功能是：A. 事务处理B. 多维数据分析C. 数据清洗D. 数据转换3. 以下哪个不是元数据的分类？A. 数据源元数据B. 数据模型元数据C. 数据仓库映射元数据D. 数据备
华为面试题及答案——大数据
在 hadoop-env.sh 文件中，可以增加 JVM 分配给 NameNode 的内存。通常是在 HADOOP_NAMENODE_OPTS 中增加 -Xmx 参数来增加最大堆内存。export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx8g -Xms4g ${HADOOP_NAMENO
一文了解和区分数据中台、数据平台、数据湖、数据仓库
在当今数字化时代，数据已经成为推动科技发展和商业创新的关键要素之一。数据中台、数据平台、数据湖和数据仓库是构建现代数据架构的重要组成部分。然而，这些概念之间往往容易混淆。本文将深入介绍并区分这些概念，通过生动的例子帮助读者更好地理解它们之间的关系和区别。
Jupyter + Pyspark + Yarn 交互式大数据分析
jupyter+pyspark+Yarn 交互式大数据分析, pyspark交互式环境配置，spark在线交互式数据分析
医疗大数据：数据分析与预测
1.背景介绍医疗大数据是指在医疗领域中涉及的大规模数据，包括患者病历数据、医疗图像数据、医疗设备数据、医学研究数据等。随着医疗领域的发展，医疗大数据的规模和复杂性不断增加，为医疗领域提供了巨大的机遇和挑战。医疗大数据的应用主要体现在以下几个方面：1.1 个性化医疗：通过分析患者的基因、生活习惯和生理
基于优衣库（Uniqlo）业务场景的数据仓库与数据挖掘课程设计
我国的 IT（Internet Technology，互联网技术）技术发展程度基本上已经保持在国际水平，现阶段国内的BI 产品 也一直紧跟国际的标准技术要求，甚至在整个互联网领域中，我国的 IT技术处于较为领先的发展地位。分析技术有效运用在商业决策上，能够帮助企业的管理层对数据展开更加深入的分析和处
大数据相关招聘岗位可视化分析-毕业设计
本次数据集来源于xx招聘网共计4223条招聘信息，每条招聘信息字段包括岗位名称、公司名称、工作经验要求、学历要求、工作地点、薪酬、公司规模、发布时间、公司福利共9条字段信息。。
《数据仓库与数据挖掘》 总复习
《数据仓库与数据挖掘》 总复习
【大数据】—二手车用户数据可视化分析案例
Sales_ID(销售ID)name(二手车名称)year(购车年份)selling_price(二手车当前销售价格)km_driven(总行驶公里数)Region(使用地区)State or Province(使用的州或省)City(使用城市)fuel(燃料类型)seller_type(谁在出售汽
数据挖掘技术的未来趋势：智能化与大数据
1.背景介绍数据挖掘(Data Mining)是一种利用统计学、机器学习、数据库、人工智能等多学科知识和方法来从大量数据中发现新的、有价值的信息和知识的科学。数据挖掘技术的发展与大数据时代的兴起是相互关联的。随着互联网、人工智能、物联网等技术的不断发展，数据量不断增加，数据挖掘技术也不断发展和进步。
数据挖掘案例-航空公司客户价值分析
数据挖掘案例-航空公司客户价值分析
大数据-11-案例演习-淘宝双11数据分析与预测 （期末问题）
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，设计用于在大规模数据集上实现高效、可靠和可扩展的数据处理。HDFS是 Hadoop 项目的一个核心组件，它是一个针对大数据处理而设计的分布式文件系统。YARN 是一个通用的、可伸缩的资源管理平台，它允许在同一个集群上运行多种不同类型的应用程序。都是帮助处理和
大数据 | 实验四：并行化数据挖掘算法设计
k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。
大数据—数据分析概论
数据分析是指使用统计、数学、计算机科学和其他技术手段对数据进行清洗、转换、建模和解释的过程，以提取有用的信息、发现规律、支持决策和解决问题。数据分析可以应用于各种领域，包括商业、医学、工程、社会科学等。确定问题：明确要解决的问题或要回答的业务问题。设定目标：定义分析的具体目标和期望的结果，如提高销售
