挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据湖是一个集中的存储库，允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而不必首先构造数据，并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导更好的决策。
大部分互联网公司的本质，是吸引更多的商户（B）或用户（C）来使用自己的产品（P），并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性，我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆，将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。 对应关系大致是这样的： - 研发工程师 - 准备食材； 数据仓库工程师 - 食材筛选、归类 & 切菜； 算法工程师 - 炒菜； 运维工程师 - 洗碗 / 餐具归类； 产品设计师 / 产品经理 （PD/PM）- 设计菜单； 产品运营 - 设计菜品的优惠活动和套餐等； 数据分析师（BI）- 服务顾客； 美
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用，并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中，通过将事实表与维度表关联，可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时，通过在事实表和维度表之间建立关联，可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后，本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求，并提供了相应的示例。
大部分互联网公司的本质，是吸引更多的商户（B）或用户（C）来使用自己的产品（P），并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性，我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆，将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
大数据不是海市蜃楼，万丈高楼平地起只是意淫，大数据发展还要从点滴做起，基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多，大数据只是技术，而非解决方案，同样面临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉，本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍，旨在抛砖引玉，希望能够给大家以启迪。
大数据不是海市蜃楼，万丈高楼平地起只是意淫，大数据发展还要从点滴做起，基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多，大数据只是技术，而非解决方案，同样面临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉，本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍，旨在抛砖引玉，希望能够给大家以启迪。参与交流请加群：347018601
大数据是不是海市蜃楼，来自小橡子只是意淫奥克斯，大数据的发展，而且要从头开始，基于大数据建设国家、项目-level数据中心行业将越来越多，大数据仅供技术，而非溶液，临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。
分布式数据仓库模型的架构设计，受分布式技术的影响，很多有自己特色的地方，但是在概念模型和逻辑模型设计方面，还是有很多可以从传统数据仓库模型进行借鉴的地方。NCR FS-LDM数据模型是金融行业事实上的工业标准。也是各行业数据仓库模型的基础和蓝本。本文以NCR FS-LDM10.0版本为基础，介绍NCR FS-LDM主题域模型的划分和定义。
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
OLTP(On-Line Transaction Processing)：联机事务处理
《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作， 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。
数据是从业务系统产生的，而业务系统也需要数据分析的结果，那么是否可以把业务系统的数据存储和计算能力抽离，由单独的数据处理平台提供存储和计算能力，不仅可以简化业务系统的复杂性，而且可以让各个系统采用更合适的技术，专注做本身擅长的事？这个专用的数据处理平台即数据中台。
我们这里所说的数据仓库，是基于大数据体系的，里面包含标签类目，区别于传统的数据仓库。下面我们来将这张图分解，逐个做简要分析。
（五）进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期，而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图（五）- 2-1 显示了修改后的模式，date_dim表增加了promo_ind列，用来标识该日期是否为促销日期。使用清单（五）-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表，用来装载促销期CSV文件的内容。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【大数据】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
上两篇里介绍了几种基本的维度表技术，并用示例演示了每种技术的实现过程。本篇说明多维数据仓库中常见的事实表技术。我们将讲述五种基本事实表扩展，分别是周期快照、累积快照、无事实的事实表、迟到的事实和累积度量。和讨论维度表一样，也会从概念开始认识这些技术，继而给出常见的使用场景，最后以销售订单数据仓库为例，给出Kettle实现的作业、转换和测试过程。
导读：中台应该包含哪些内容呢？什么应该包括在中台里，什么不应该放在中台里？中台与企业现有的ERP、CRM是什么关系？如果建设了中台，中台应当如何发挥作用，而不是又让企业陷入建设另一套IT系统的老路？
预计到2025年，全球数据量将增长至180ZB，企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在，并且其功能不断扩展，可以帮助应对这两个挑战。然而，根据独立市场研究公司VansonBourne的研究，无论技术成熟度如何，而且数据仓库通常由专家开发，失败项目的比例仍然高居不下。
2021年有两条主线，一个是生态系统和商业模式的成熟，比如早在2020年就上市的云数据仓库公司 Snowflake 公司站稳了在资本市场的脚跟、Databricks、Dataiku、Datarobot 等公司估值更高了并且募集了大量的资金，甚至正在追求 IPO；另一方面则是新一代的数据和机器学习创业公司正在崛起，无论是几年前还是几个月前成立的公司都在过去一年左右经历了突飞猛进的增长。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统开辟了新方向，他们是商业智能的主要组成部分。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
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Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台，截至目前，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
2020年12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。
问题导读 1.实时数据仓库有哪些特点？ 2.公司构建实时数据仓库有哪些好处？ 3.如何构建实时数据仓库？ 4.实时数据仓库本文解析了哪些架构？ 越来越多的实时数据需求，需要更多的实时数据来做业务决策，例如需要依据销售情况做一个资源位的调整；同时有些活动也需要实时数据来增强与用户的互动。如果数据有实时和离线两种方案，优先考虑实时的，如果实时实现不了再考虑离线的方式。 实时数据仓库，已经被很多公司所接受，而且接触很多About云社区会员，都在筹备搭建实时数据仓库。 1.那么实时数据仓库有哪些特点：
微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信 WeOLAP 团队联手腾讯云，共建千台规模、数据 PB 级、批流一体的 ClickHouse 数据仓库，实现了 10 倍以上的性能提升。下文将由浅入深，为大家揭晓微信在 ClickHouse 实时数仓实践中积累的经验及方法。
作者：沃纳•威格尔（Werner Vogels），亚马逊全球副总裁兼CTO 翻译：腾讯科技 2014年，我们见证了云计算如何推动消费产品和企业级产品领域的伟大创新，而成为不同规模组织的新常态。如今，
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
本来打算在安装好的 Flink 集群上直接修改的，这样我增加个配置，这篇文章就完成了，考虑到大家可能对 Flink 不太了解，也不一定有兴趣从 0 开始装个 Linux 环境，所以我索性就从0开始配置一整套的环境。
背景 美团点评作为全球最大的生活服务平台，承接超过千万的POI，服务于数量庞大的活跃用户。在海量数据的前提下，定位运营业务、准确找到需要数据的位置，并快速提供正确、一致、易读的数据就变得异常困难，这些困难主要体现在以下方面： 取数门槛高，找不到切合的数据，口径复杂不易计算，对运营人员有一定的技能要求，人力成本增大； 数据处理非常耗时，缺少底层离线数仓模型建设和预计算支撑，Ad-hoc平台查询缓慢； 数据不一致，不同渠道口径不一致，缺少对杂乱指标的统一管理； 数据反馈形式不友好，缺少数据可视化的形式，无法呈现
［导读］无论是为促销产品还是作为战略目标，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。大数据不仅要关注实际数据量的多少， 而最重要的是关注在大数据的处理方法，让数据产生巨大的创新价值。这也就是为何以谷歌为代表的技术创新类的公司会在未来成为全球市值最高的公司的核心原因之一。 本文整理自张礼立博士作品、中国工业评论 实现工业4.0或中国制造2025的前提之一是构建智能工厂， 其核心要
在2018年8月2日，Oracle数据库大会在北京举行，在这个会议上，有哪些重要信息披露？Oracle的数据库战略又发生了哪些改变？用户最关心的数据库特性是什么？而Oracle又是如何倾听用户的建议？
精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天，数据量呈指数增长，如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销，从而提高营销效能，成为营销业务部门的主要挑战之一，同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例，分享美团大众点评数据应用团队在这个方向上的一些尝试和实践经验。 总体框架 在介绍数据体系和框架前，为了方便大家理解，先简单阐述一下O2O营销的基本组成：O2O营销是由营销发生的渠道（站内，站外）与营销的主题业务（流量，交
<数据猿导读> 无论是为促销产品还是作为战略目标，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的
导语 | 微信作为一款国民级应用，已经覆盖了社交、支付、出行等人们生活的方方面面。海量多样化的业务形态，对数据分析提出了新的挑战。为了满足业务数据分析的需求，微信WeOLAP团队联手腾讯云，共建千台规模、数据PB级、批流一体的ClickHouse数据仓库，实现了10倍以上的性能提升。本文将由浅入深，为大家揭晓微信在ClickHouse实时数仓实践中积累的经验及方法。 （作者：微信WeOLAP团队&腾讯云数据仓库Clickhouse团队） 一、微信遇到的挑战 一般来说，微信主要的数据分析场景包含以下几
调研发现，很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示，BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中，BI更多地是指分析和前端展示工具，而不是一个完整的体系。
作者 | 俞恺、李盛强 责编 | 何永灿 来自物流的挑战 近年来，随着电商增速的放缓，市场对电商企业提供的差异化服务提出更高要求，而物流则首当其冲，一方面需要满足用户更高的服务质量要求，而另一方面电商物流要从成本中心变成利润中心，满足企业运作的效益需求。面对这个现况，苏宁物流研发运用大数据技术，分析历史数据，预测未来趋势，运用最优化算法来合理调度资源，安排计划，以系统性的提升整体物流运营效率，降低运营成本，从而提升用户体验。 电商物流中决定用户体验的一个核心指标是时效，而决定时效的关键因素就是运输班车的衔接
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