机器学习算法的基本任务就是预测，预测目标按照数据类型可以分为两类：一种是标称型数据（通常表现为类标签），另一种是连续型数据（例如房价或者销售量等等）。针对标称型数据的预测就是我们常说的分类，针对数值型数据的预测就是回归了。这里有一个特殊的算法需要注意，逻辑回归（logistic regression）是一种用来分类的算法，那为什么又叫“回归”呢？这是因为逻辑回归是通过拟合曲线来进行分类的。也就是说
建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，
数据仓库优势：查询性能提高 与源数据所在系统隔离，因而不会妨碍业务系统的性能 在数据仓库中进行复杂的查询 数据源所在系统进行联机事务处理数据仓库中的数据 对源数据进行一定的聚集运算，统一表示方法 可以是历史数据，定期进行刷新数据仓库最早由美国计算机科学家William H. Inmon于1991年提出，他也因此被称为“数据仓库之父”。他对数据仓库的定义是：“ 数据仓库是一个面向主题的（subjec
几乎每个公司都存在数据仓库多年。 尽管它们仍然与20年前一样好，并且与相同的用例相关，但它们无法解决新的，现有的挑战，并且肯定会在不断变化的数字世界中出现。 接下来的部分将阐明何时仍然使用数据仓库以及何时使用现代Live Datamart 。 什么是数据仓库（DWH）？ 数据仓库是来自不同来源的集成数据的中央存储库。 它存储历史数据 ，以为整个企业的知识工作者创建分析报告。 DWH包括存储历
数据仓库作为商业智能BI系统中的一部分，已经成长为了企业信息化建设中必不可少的重要支撑，在可见的未来，数据仓库还会随着信息化、数字化技术、理念、应用的落地，继续成长。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化但信息本身相对稳定的数据集合，用于支持管理决策过程。其本质就是完成从面向业务过程数据的组织管理到面向业务分析数据的组织和管理的转变过程，也是商业智能BI中数据仓库的主要作用。数据仓库 - 派
# 数据仓库时效性实现指南
在大数据时代，数据仓库的建设对企业的决策和运营带来了巨大的帮助。而“时效性”也是数据仓库中一个非常重要的概念，它确保数据的及时更新和可用性。本文将向你介绍如何实现数据仓库的时效性，提供一个简单的工作流程以及相关代码的实现。
## 实现流程
我们将通过以下步骤来实现数据仓库的时效性：
| 步骤 | 描述
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。先来谈谈架构。企业数据仓库架构关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方
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2023-05-26 14:45:16
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概述 粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。数据的粒度一直是一个设计问题。数据仓库环境中粒度之所以是主要的设计问题，是因为它深深地影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答的查询类型。粒度的大小需要数据仓库在设计时在数据量大小与查询的详细程度之间作出权衡。粒
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2023-10-17 08:08:37
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数据仓库1.数据仓库2.数据仓库的主要特征2.1 面向主题2.2 集成性2.3 非易失性2.4 时变性3.数据仓库与数据库的区别4.数据仓库分层架构4.1 数据仓库一般分为三层：4.2 数据仓库分层的目的5.数据仓库元数据管理 1.数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision S
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2023-08-11 08:31:23
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为何要引入数据仓库？企业建立数据仓库是为了填补现有数据存储形式已经不能满足信息分析的需要。数据仓库理论中的一个核心理念就是：事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同。企业在它们的事务操作收集数据。在企业运作过程中：随着定货、销售记录的进行，这些事务型数据也连续的产生。为了引入数据，我们必须优化事务型数据库。处理决策支持型数据时，一些问题经常会被提出：哪类客户会购买哪类产品？促销后销售额会变化多少？
企业在构建数据仓库时，首先需要整体上对数据仓库进行规划，制定规范。数仓架构师需要对数仓分层、业务分类、数据域、业务过程、数据集市、主题域进行设计。这样模型设计时，可以将模型关联到数仓分层、业务分类、数据域、业务过程等对所建模型进行分层化域管理。数仓分层数据引入层 ODS（Operational Data Store）数据明细层 DWD（Data Warehouse Detail）汇总数据层 DWS
看阿里大数据之路一书，说到为什么要数据建模？记录如下1、性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的I/O吞吐；2、成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果符用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本3、效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高数据使用效率4、质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性因此，
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2023-06-07 15:04:06
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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一、什么是数据仓库Bill Inmon：数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。Ralph Kimball：数据仓库是一个将源系统数据抽取、清洗、规格化、提交到维度数据存储的系统，为决策的制定提供查询和分析功能的支持与实现。Inmon的表述侧重于数据仓库的性质和特点，Kimball的表述侧重于数据仓库建设的过程，综合而言，数据仓库是从
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2023-10-20 16:39:19
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数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的。反应历史变化的数据集合，用于支持决策 主题：把不同数据库和用户相关的数据抽取在一起 集成：进行合并 相对稳定：不是实时的（因为数据量太大，影响网站运行效率），一般按天对数据进行抽取，合并 反应历史变化：用来统计，进行管理决策传统数据库面临的挑战（不足）1.无法满足快速增长的海量数据的存储需求 2.无法有效处理不同类型的数据 3.计算和处理能
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2023-08-07 18:30:39
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数据仓库的多维数据模型 可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适
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2023-09-03 16:45:17
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思考：没有数据仓库，我们也能完成数据分析任务。那么，建设数据仓库的理由是什么？如果直接从业务数据库取数据没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。业务数据库主要是为业务操作服务，虽然可以用于分析，但需要做很多额外的调整，在我看来，主要有以下几个问题：结构复杂，数据脏乱，难以理解，缺少历史，大规模查询缓慢。下面来简单解释一下这几个问题。结构复杂 业务数据库通常是根据业务操作的需要进行
一、维表、事实表（1）维是透视或关于一个组织想要记录的实体，描述试题的元信息。如：item：item 的维表可以包含属性item_name, branch, 和type。维表可以由用户或专家设定，或者根据数据分布自动产生和调整（即从事实表中抽取维度表）（2）事实是数值度量的。如：事实表sales包括dollars_sold, units_sold 和amount_budgeted，也可以说是指标值
1. 数据仓库的概念：数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。面向主题：比如说产品良率也可以看成是一个主题，这样就可以把良率相关的数据整合到一起。主题可以说就是将数据归类的标准，每个主题对应一个宏观的分析领域，关于主题也
目录数据分层通用的数据分层设计一、数据运营层：ODS（Operational Data Store）二、数据仓库层：DW（Data Warehouse）1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）三、数据应用层：APP（Applica
