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数据挖掘的数据源
数据仓库的系统结构通常包括四个层次,分别是
数据源
、( )、前端工具...
答:
在数据仓库的结构中,
数据源
是数据仓库的基础,通常包括企业内部信息和外部信息。数据的存储与管理是整个数据仓库的核心。OLAP服务器对分析需要
的数据
进行有效集成,按多维模型组织,以便多角度、多层次的分析,并发现趋势。前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、
数据挖掘
工具以及各种基于数据...
大
数据
和小数据的区别是?
答:
数据来源:大数据可以来源于各种来源,包括传统
数据源
(如数据库、企业信息系统等)和非传统数据源(如社交媒体、卫星图像、互联网日志等)。小数据通常来源于传统数据源。数据处理:大数据需要使用特殊
的数据
处理技术(如分布式计算、
数据挖掘
等)来进行处理。小数据可以使用常规软件工具进行处理。数据分析方法...
大
数据
和小数据区别是什么?
答:
数据来源:大数据可以来源于各种来源,包括传统
数据源
(如数据库、企业信息系统等)和非传统数据源(如社交媒体、卫星图像、互联网日志等)。小数据通常来源于传统数据源。数据处理:大数据需要使用特殊
的数据
处理技术(如分布式计算、
数据挖掘
等)来进行处理。小数据可以使用常规软件工具进行处理。数据分析方法...
典型
的数据
仓库系统包括哪几部分
答:
数据源:**是数据仓库系统的数据源泉,通常包括企业各类信息,包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据;各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等;ETL工具(informatica,ssis,owb,datastage),以及该工具简单讲述特点。DataStage是一套专门对多种操作
数据源的数据
抽取、转换和维护过程进行简化...
大
数据
与小数据的区别是什么?
答:
数据来源:大数据可以来源于各种来源,包括传统
数据源
(如数据库、企业信息系统等)和非传统数据源(如社交媒体、卫星图像、互联网日志等)。小数据通常来源于传统数据源。数据处理:大数据需要使用特殊
的数据
处理技术(如分布式计算、
数据挖掘
等)来进行处理。小数据可以使用常规软件工具进行处理。数据分析方法...
数据挖掘
预处理的过程不包括
答:
在
数据挖掘
中,数据预处理通常包括数据集成、数据变换和数据规约。数据集成涉及将多个
数据源
中
的数据
合并成一个一致的数据集。例如,在金融数据分析中,可能需要将股票交易数据、公司财务报表和宏观经济指标等多个数据源集成到一个统一的数据集中。数据变换则是通过规范化、标准化或离散化等方法,将数据转换成...
数据
仓库的业务处理称作
答:
数据源
和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器。数据仓库系统通常采用3层的体系结构,底层为数据仓库服务器,中间层为OLAP服务器,顶层为前端工具。具体如下:1、数据源和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器。(1)数据源:是数据仓库系统的基础,是整个系统
的数据
源泉。通常包括企业内部...
数据
可视化分析工具比传统报表好在哪儿
答:
从功能上讲,以报表和DataViz举例。1、多样数据源:DataViz可以接入多种数据源,对报表进行分析,包括excel,可以看成exccel是作为DataViz
的数据源
之一。2、聚合汇总数据:excel报表难以交互分析,无法将各表格的数据关系建立起来,也难以
挖掘
出潜在的规则,难以追溯数据历史,容易形成数据孤岛。DataViz可以交...
基于
数据挖掘
客户细分具有哪些优点?
答:
优点:1、能够客观反映客户群体内在的特性,基于
数据挖掘的
分类是一种客观的分类,而不依赖主观的变量和分段的选择。它只与客户群体内在的特性和状态有关。通过了解个数有限的客户组的特点,可对客户群体组成有深刻的了解,并制定针对一个客户组或几个客户组的针对性营销方案。2、综合反映对客户多方面特征...
数据
仓库和多维数据库的区别在哪里
答:
数据仓库,简称为DW(Data Warehouse的缩写),是一个很大的数据存储集合,通过对多样的业务数据进行筛选与整合,产出企业的分析性报告和各类报表,为企业的决策提供支持。数据仓库的输入方是各种各样
的数据源
,最终的输出用于企业的数据分析、
数据挖掘
、数据报表等方向。多维数据库由一个基本维度(它表示没...
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