数据库的ETL工具就是指包括对数据表的抽取，转换，加载三个功能的软件工具，主要用于对多个数据库中的表进行集成，集成到一个数据仓库中，当数据源的表发生变化时，需要对捕获该变化，并且反应到数据仓库中，始终需要对数据仓库中的状态与数据源的状态保持一致性，这里关键的技术是增量获取。目前有IBM的datastage，oracle的OWB,微软的集成系统等。当然这些工具都有缺点，一般人员很难去熟悉他们，特别是
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2023-07-26 08:27:39
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什么是ETL
在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个过程。如果说数据仓库是一座大厦，那么ETL就是大厦的根基。ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位置。
ETL是数据抽取（Extract）、转换（Tran
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2024-09-27 15:23:17
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ETL设计分三部分： 1> 数据抽取 2> 数据的清洗转换 3> 数据的加载 继承问题： 1> 抽取，怎么从源系统抽取？抽取的步骤是什么？有哪些抽取方法？ 2> 数据的清洗和转换都做了哪些事情？ 3> 加载，怎么加载到数据仓库？ 4> 数据仓库通常分为好几层，这里的加载加载进哪一层？* 回答：加
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2023-12-27 15:02:36
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源数据概述一.元数据分类流水事件表 一般只会增加不会删除和修改,如存款记录,采用append常规状态表 会修改删除和新增,如客户信息表代码参数表 记录原系统中使用数据代码的参数二.数据文件类型数据文件大多 数以一天为周期从源系统中加载到数仓,数据文件包含增量和全量以及带删除的增量.增量数据文件 数据文件内容为数据表增量信息,包含表内新增及修改的记录全量数据文件 数据文件内容
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2024-06-02 19:52:52
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大数据分析流程：从ETL到机器学习（从数据采集、清洗到模型训练与部署的全链路解析）一、完整流程概览[数据源] → [ETL/ELT] → [数据存储] → [特征工程] → [机器学习] → [可视化/部署]二、关键阶段详解1. 数据采集（Extract）数据源类型：结构化数据：数据库（MySQL、Oracle）、数据仓库（Snowflake）半结构化数据：JSON日志、XML文件非结构化数据：图
一、背景 公司有个基于Kettle二次开发产品主要定位是做一些数据ETL的工作, 所谓的ETL就是针对数据进行抽取、转换以及加载的过程，说白了就是怎么对原始数据进行清洗，最后拿到我们需要的、符合规范的、有价值的数据进行存储或者分析的过程。 一般处理ETL的工作有几种，对于程序员来说，最直接
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2024-10-26 21:20:52
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企业里面有很多业务系统只能提供WebService接口如SAP等，还有一些SaaS系统也只提供WebService的接口如Workday等，对于这些系统的数据我们可以使用ETL工具进行调用然后把XML中的数据进行解析后存储到数据库中或者同步到本地的其他业务系统中，使用RestCloud ETL工具只需简单两步即可完成上述数据的同步而且无需编码，现在来看下实现过程。首先登录RestClo
最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
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机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
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文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
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2023-09-06 13:45:01
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
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2023-09-08 11:17:46
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
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2023-09-27 20:25:45
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简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
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2023-09-22 21:21:53
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机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
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2023-10-02 08:47:14
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机器学习近年来发展迅速，那什么是机器学习呢？其实机器学习在我们每天的生活、 工作中都随处可见机器学习的应用。比如你每天打开手机，无论是打开短视频软件，还是逛购物软件，这些里面都是包含机器学习的算法推荐你感兴趣的内容。关于机器学习的定义常见的有以下三个：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的
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2023-09-27 19:11:09
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前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何
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2023-10-07 12:04:22
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一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-12-16 21:47:39
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