我们知道ETL核心功能即是从数据源获取数据，经过清洗过滤、字段投影、分组聚合等各种运算然后汇聚到指定库表，然后提供给其他业务系统或者直接对接BI报表系统。常见的ETL工具有Kettle、Talend等。由于Kettle开源使得广泛应用在各类IT系统中，它能对接关系数据库、Excel、Csv等数据源，然后应用数据筛选过滤、增加字段、字段投影等组件功能写入目的地。大数据广泛应用的今天，需要处理的数据呈
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2023-06-14 20:33:19
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数据挖掘学习笔记二数据仓库中的ETLETL作用：是数据仓库获得高质量的数据的环节。 解决数据分散问题。 解决数据不清洁问题。 方便企业各部门构筑数据集市。ETL：六个子过程数据提取（data extract) 数据验证 ( data verification)数据清理 (data cleaning) 数据集成 (data integration) 数据聚集 (data aggregation) 数
关于 E T L 的 相关内容：什么是数据挖掘(工程师)数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。什么是ETL(工程师) — 数据仓库技术Extraction-Transf
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2023-09-20 15:57:48
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数据预处理达到：符合用于模型加工计算的数据类型 提高效果：1）提高数据质量 2）尝试新的算法why?现实世界数据处理的瑕疵 现实数据是我们再特定情况下所能拿到的一部分数据——思考：能够真实的反映现实情况吗？数据缺失数据冗余总结出来的规则模型和经验模型——有其自身的道理和组织性。数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。 解决方案： ETL:是英文Extract-Transform-Load的缩写
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据挖掘和数据分析的区别，主要就是数据挖掘在统计分析形成了比较明显的差异。在这种明显的差异中我们能够分清楚数据分析以及数据挖掘的区别，我们在这篇文章中给大家介绍更多的知识。在上一篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘的特点，就是数据挖掘可以使用在海量的数据中，所以相对于海量、杂乱的数据，数据挖掘技术有明显的应用优势。而统计分析在预测中的应用常表现为一个或
网上搜索了一堆，最后对这几个概念的联系与差别总结如下：1.数据挖掘：data mining，是一个很宽泛的概念。字面的意思是从成吨的数据里面挖掘有用的信息。这个工作BI（商业智能）可以做，数据分析可以做，甚至市场运营也可以做。利用Excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后通过这些信息指导你的Business的过程也是数据挖掘的过程。
2.机器学习：machine learning，是
文章目录一、目的与要求二、实验设备与环境三、实验内容数据清洗数据集成数据变换（统一格式并标准化）四、实验小结 一、目的与要求1）了解数据质量问题、掌握常用解决方法； 2）熟练掌握数据预处理方法，并使用Python语言实现；二、实验设备与环境PC机 + Python3.7环境（pycharm、anaconda或其它都可以）三、实验内容清洗与预处理的必要性 在实际数据挖掘过程中，我们拿到的初始数据，
一、入门
数据结构是为了让我们采用更高效的方式存储数据，这样我们的增删改查效率才会更高，因此我们大致可以得出一个概念，数据结构基本有着如下几个功能：1、插入一条新数据2、查询一条特定数据3、删除特定数据4、迭代的访问各个数据
平时编程中接触到的最简单最常见数组其实正是数据结构的鼻祖，可以说每一门编程语言中数组都是很重要的一种数据结构。我们就从数组说起数据结构。
在
目录一、文本预处理1.训练集预处理a)导入预处理所需要的包b)读取训练集数据，并且将列特征属性命名为分类、文章c)以下为分词的结果d)遍历分类列，去除重复元素，labels为四个分类e)重编码分类列，将字符型通过重编码转换为数值型f)查看结果，y为分类列重编码后的值g)初步降维h)nmi降维2.测试集预处理 二、模型训练1.训练集模型训练a)支持向量机（SVC）b)逻辑斯蒂分类器c)高斯
数据仓库相关概念的解释 文章目录数据仓库相关概念的解释1 ETL是什么？ETL体系结构2 数据流向何为数仓DW3 ODS 是什么？4 数据仓库层DWDWD 明细层DWD 轻度汇总层（MID或DWB，data warehouse basis）DWS 主题层（DM，data market 或DWS，data warehouse service）5 数据产品层/应用层 APP6 数据的来源7 ODS、D
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 大多数据仓库的数据架构
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2023-07-11 22:43:04
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目录简介ETL与ELT工具参见ETL架构级别概述 数据的抽取（Extract）数据的清洗转换（Cleaning、Transform）ETL日志、警告发送ETL特点案例参考ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于
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2023-07-14 17:26:29
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在数据挖掘中，海量的原始数据存在着大量不完整（有缺失）、不一致、又异常的数据，影响数据挖掘建模的执行效率，甚至导致数据挖掘失败，所以数据的预处理尤为重要。一、数据清洗主要是删除原始数据中的无关数据、重复数据、噪声数据等，处理缺失值、异常值。处理缺失值的方法分为三类；删除数据、数据插补、不处理。其中插补方法包括：均值、中位数、众数、使用固定值、最近邻插值、回归方法、插值法等等异常值处理：在处理异常值
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2023-05-23 22:04:10
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很多人一听到数据建模，就觉得高不可攀，觉得是很高深难以理解的东西，其实简单来说，数据建模就是搞清楚每个表都有哪些字段、表之间有什么联系，然后根据需要添加字段或度量值、建立关系的过程。字段值、字段类型、表、表之间的关系，都是数据模型的一部分，在Smartbi中，建立的度量值同样是模型的一部分。数据建模不难理解，也并不代表数据建模就很简单，当表比较少并且结构简单的时候，数据建模确实不难，但当表的数据达
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2023-08-21 10:17:49
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数据仓库在企业数字化转型的过程中，提到数据，数据中台，绕不开数据仓库，那么什么是数据仓库呢，根据百度百科的说法是：数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这个数据太
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2023-08-18 16:54:17
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# 数据挖掘和数据库的区别
## 概述
数据挖掘和数据库是数据领域中两个不同的概念。数据库是用于存储和管理数据的系统，而数据挖掘是从数据中提取有价值的信息和知识的过程。在这篇文章中，我将向你介绍数据挖掘和数据库的区别，并为你提供实现数据挖掘的步骤和相应的代码。
## 数据挖掘和数据库的区别
数据挖掘和数据库虽然都与数据相关，但它们的目标和应用方式有所不同。
### 数据库
数据库是一个用于存
原创
2023-09-16 12:24:17
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ETL概述ETL（Extraction-Transformation-Loading）是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。 数据治理流程数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它
# 教你实现 ETL 数据挖掘
ETL（Extract, Transform, Load）是数据挖掘的核心过程，是将数据从不同来源提取、转换成所需格式并载入到目标系统中的一系列操作。本文将带你走过ETL的每一个步骤，帮助你理解如何用代码实现这一过程。
## ETL 的流程
下面是 ETL 的基本流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[提取数据] --> B[转
数据库键、索引、约束及其区别今天下午刚好没事，把一些基础性的概念理顺一下，存档，省的麻烦，嘿嘿一．索引1. 什么是索引？索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。在关系型数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，是事实存在的。它可以使对于表的select等等操作更加快速，相当于一本书的目录。对于一张表，如果我们想要找
什么是数据挖掘？计算和通信的结合建立了一个以信息为基础的新领域。海量信息以数据的形式存在着，数据挖掘就是将数据中隐含的有用信息提取出来，用于分类或者预测。从某种角度来看，机器学习也有类似的功能，但是更强调学习，自动或者半自动地寻找有效的模式。在数据挖掘中，数据以样本集的形式出现。当概念、实例和属性作为输入时，经历多次学习和修正我们能得到模型。这些模型有多种形式，比如树、线性模型等等，都以一定的算法
