元数据管理、治理、系统、建设方案、范例等
如果想建设好元数据系统，需要理解元数据系统的相关概念，如数据、数据模型、元数据、元模型、ETL、数据血缘等等。首先，要清楚数据的定义、数据模型的定义。数据一般是对客观事物描述的抽象，在数据库维度，数据是数据记录的简称，例如，个人的基本信息、产品信息等。数据模型是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系
1104报表的内容
1104报表是监管部门向非监管机构收取的完整、系统的报表。从本质上讲非现场监管报表体系就是一种工具和手段，通过这种手段可以帮助监管人员更加准确地识别银行机构的风险和抵御风险的能力，以帮助监管人员更加全面地对风险进行评价和预警。非现场监管表表体系主要有如下五个部分组成：基础报表、 特色报表、 监管指标
数据库性能基准测试——TPCC、TPCH及TPCDS的区别
针对数据库不同的使用场景TPC组织发布了多项测试标准。其中被业界广泛接受和使用的有TPC-C 、TPC-H和TPC-DS。 TPC-C 、TPC-H和TPC-DS三者的最大的一个区别是，TPCC是针对OLTP数据库进行性能测试，而TPC-H和TPC-DS是针对OLAP数据库进行测试的。数据库处
大数据专业毕业论文选题推荐
Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！学长给大家详细整理了最新的 大数据专业 相关选题，对选题有任何疑问，都可以问学长哦~学长限时开放开题指导，对开题有任何不明白的，对某项技术或算法不理解的，不知道怎么下手毕设的，都可以问学长，学长会根据你的情况提供帮助，希望能帮助到你。
数据治理：数据治理框架和标准
本文概述的是国内外的主流的数据治理框架和标准，作为指导学习，当然不同企业仍然是根据企业自身情况参考。而DCMM数据能力成熟度这个是每个数据处理企业比定的级，也是企业数据成熟度能力的一个参考项，越来越多的企业合作伙伴重视此项评级。国际上，主流的数据治理框架主要有：ISO数据治理标准、GDI数据治理框架
天猫数据分析：2023年速食品（方便面）市场数据分析
近年来，随着中国经济的发展，消费者对方便面的需求量和要求也在不断变化，因此，我国方便面市场的规模和消费者的需求环境也正在不断改变。从消费端角度来看，随着居民人均可支配收入的增加，人们的消费需求也更加多元化，对食品的要求已经从吃得饱转变为吃的好，更要吃得健康。因此，传统的方便食品企业需要不断地去研究新
苦练基本功——数据仓库
数据仓库是一个以主题为导向、集成、非易失性、时间一致的数据集合，用于支持企业决策者进行分析、报表和数据挖掘等活动。它通过对企业各个业务领域的数据进行整合和清洗，将其转化为可理解、易分析的数据，从而为决策者提供决策所需的信息和分析基础。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史数据的集合，它包括多
大数据之Hadoop
大数据
如何实现数据可视化分析？有这个解决方案就够了
以图配数，让你所见即所得；开箱即用，一键实现分析计算。助力企业高效、快捷实现可视化分析！
常见的8种大数据分析模型，你了解吗
全行为途径剖析模型是互联网产品特有的一类数据剖析办法，它主要依据每位用户在APP或网站中的行为事情，剖析用户在APP或网站中各个模块的流通规律与特点，发掘用户的拜访或浏览形式，从而完结一些特定的事务用途，如对提升APP中心模块的抵达率、提取出特定用户团体的干流途径与刻画用户浏览特征，优化与提升APP
零基础可以学python么
零基础自然是可以学习python的，Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、面向对象等优点，斩获无数程序员的喜爱，也有了“人生苦短，我选Python”的名言。近几年Python一路高歌猛进，受欢迎程度有目共睹，对此，TIOBE官方也表示“Python很适合数据挖掘、人工智能编程、统计
【数据预处理】基于Kettle的字符串数据清洗、Kettle的字段清洗、Kettle的使用参照表集成数据
本次实验内容如下：掌握基于Kettle的字符串数据清洗掌握基于Kettle的字段清洗掌握基于Kettle的使用参照表清洗。
ETL 与 ELT的关键区别
ETL 和 ELT 之间的主要区别在于转换的时间和位置：它是在数据加载到数据仓库之前还是在存储之后发生。实施管道所需的技术技能，支持每个选项所需的产品数量和复杂性，技能团队雇用的数据团队本身的结构，以及数据堆栈的准备性和灵活性。在我们深入了解这些差异的细节之前，让我们清楚地定义什么是 ETL 和 E
Tableau数据分析&数据可视化分析平台
tableau产品定位：桌面分析软件，连接数据源后，只需简单拖拽即可快速创建交互的视图、仪表盘。产品定位：用于发布和管理Tableau Desktop制作的报表，并且可以发布和管理数据源产品定位：针对云分析建立，Tableau Server的托管版本，无需硬件部署维护产品定位： 可将 Tableau
大数据学完好就业么
Python的普及与数据挖掘、人工智能和数值计算等领域的蓬勃发展相关，但同时也与普遍编程需求的增加有关。Python应用领域广泛，意味着选择Python的同学在学成之后可选择的就业领域有很多，加上Python本身的优势，致使现在越来越多的新人开始学习这一编程语言。Python语言简单易懂，适合零基础
【Python数据分析实战】豆瓣读书分析(含代码和数据集)
@[TOC]豆瓣一.导入数据二.数据清洗2.1清理null值2.2清洗出版时间列2.3转换评分及平均数量的数据类型2.4清洗页数列2.5清洗价格列2.6去除书名重复的数据2.7哪个出版社的书籍评分较高？2.8哪些书值得一读？2.9作者排名（10部作品及以上）三.数据分析与可视化3.1各年作品出版数量
基于大数据的NBA球员数据分析及预测系统
本项目利用网络爬虫抓取 NBA 球员的所有赛季的数据，包括三分、篮板等各项参数，对每位球员的精细分析和数据可视化，不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。...
大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有啥区别
随着互联网技术的不断提升，数据已经成为各大企业新的战场，而对于从业者来说，如果你对数据科学领域的工作感兴趣的话，肯定首先要了解一下数据科学领域都有哪些岗位。从岗位性质和主要工作内容不同我们可以把数据科学的岗位大概分为四类：数据产品经理、大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精
数据特征分析方法总结
数据特征分析方法总结21世纪是大数据的时代，因为这些大数据中蕴含着时代发展的信息。如何科学地分析数据特征是数据分析师必须掌握的基础技能之一。因此，我今天主要希望通过理论推导并实现一些常用的数据特征分析方法来加强对数据特征处理的能力。分布分析分布分析:研究数据的分布特征和分布类型，分为定量数据和定性数
Bi系统跟数据中台的区别是什么？
换句话来说，BI是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。总的
