数据仓库与数据挖掘考试题库
社区干货
面向智能化BI分析平台建设的初步探索 | 社区征文
### 1、BI的起源与发展 BI又称商业智慧或商务智能,是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘以及数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团提出,加特纳... <4>智能算法还能生成如下决策路径如图11,用于供业务人员进行参考,并配置相关的决策引擎筛选出复购人群。在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需...
特惠活动
数据仓库与数据挖掘考试题库-优选内容
数据仓库与数据挖掘考试题库-相关内容
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
把还原论映射到数据仓库,ODS层操作型数据(Operational Data Store)与DWD明细层数据(Data Warehouse Detail),是还原论的的载体通过数据还原物理世界的过程中,包含**数据还原与数据重组**数据还原要做到知其然,也要知其所以然,所以我们要从数据产生的源头开始参与,一个好的架构师,一定是在源头思考与设计数据侧从**产品功能、用户路径、技术实现、数据流向**渗透式参与产品全链路研发,对产品设计和技术实现提出数据视角的诉求...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会把数据湖和企业数仓库合并,基于某个数仓平台合二为一。企业在考虑构建自身数仓体系的时候,虽然需要参考现有的行业技术体系,以及可以选择的组件服务,但是不能太过于局限于组件本身,寻找100%开箱即用的产品。太过于局限于寻找完全契合的组件服务必然受限于服务本身的实现,给未来扩展留下巨大的约束。企业数据仓库架构必然不等于一个组件,大部分企业在数仓架构实施的都是都...
干货|火山引擎DataLeap:3个关键步骤,复制字节跳动一站式数据治理经验
帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。> > > > > 本篇文章主要围绕火山引擎DataLeap一站式数据治... 主要通过健康度和治理全景将资产清晰地表述出来,再通过元数据仓库进行底层数据建设。#### #### **规则丰富**分享我们在企业级数仓建设上的技术选型观点**,第二个部分则重点介绍了字节跳动数据平台在通过 SparkSQL 进行企业级数仓建设的实践。的区别: 数据资产输出(免费功能): 将标签/分群等业务数据,按照结构化的数据结果,直接输出至外部离线存储。具备操作门槛低、支持多种输出方式(如离线数仓/kafka/API/第三方存储)等优势,面向开箱即用的输出应用,无需考虑资产的数据结构和生产加工逻辑...
集简云6月更新合集:新增40款集成应用,更新14款应用,新增200多个可用动作
当腾讯乐享有新的考试发布时,通过OA(钉钉、企业微信、飞书、云之家)发送消息提醒相关人员参加考试 04****深绘美工机器人**** ... 以分布式并行计算和多媒体数据挖掘为技术核心,推出的VR智能室内设计平台。 官网:https://www.kujiale.com/ **可用触发动作*** 当有新的客户订单时* 当有新的意向单时* 当有新的成...
火山引擎数据中台发布新品:湖仓一体分析服务、E-MapReduce 服务
云上大数据分析能力正成为业务数字化、智能化的关键支撑。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的分析场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。另... 和字节深度的优化。与自建 Hadoop 集群相比,E-MapReduce服务可以提供更安全可靠、更优成本、更易用的云化 Hadoop 服务:**开源兼容:** 集成Spark、Flink、Hive等主流组件,提供存储、计算、挖掘等能力,保持原生的开...
大数据学习架构实践|社区征文
数据仓库工具,可以用来做ETL与数据分析。可以用SQL语句操作。Hive会把SQL语句转换成MapReduce作业。2)Pig:处理非结构化数据的Hive;3)Spark SQL:类似Hive SQL;### **4.3.2 实时计算**1)Spark Streaming:微批处理计算框架,通过小微批处理实现实时计算。2)Storm:流式计算框架,有了Flink,基本不用Storm了。3)Flink:高吞吐、低延迟、高性能的流式计算框架。## **4.4 数据分析**### **4.4.1 数据挖掘**1)Spark MLilb...
