接着上一篇文章介绍了数据仓库的发展历史和基本概念，本文将着重介绍数据仓库的主流建模方式——维度建模。01 业务分析与维度建模常见的业务分析过程，包含对分析对象的定性分析和定量分析。维度建模在确定一个主题后，会将数据存储在事实表和维度表。对比下这两个分类，非常巧合的，在维度模型里面维度表存放的是分析主题的属性，对应于定性分析；而事实表中存放的是属性组合下的数量度量，对应于定量分析。以分析销售主题为例
文章作者:环球物流咨询首席咨询顾问—黄尧笛仓储物流的设计在目前还没有一个统一的标准，之前公众号中总结了仓储设计的方法与设计目录，也有一些整理出来的仓储设计参考参数。有不少设计人员也觉得这些内容比较适用，我们也整理了之前公众号中的几个关于仓储设计参数的表格，供大家参考。另外，对于仓储设计我们目前也有一套完整的方法体系，不过仓储设计在每个行业的细节处理上都有一定的差别，如对此有兴趣的朋友
1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
文章目录一. 大数据概览1.1 扩展的 RDBMS 结构1.2 MapReduce/Hadoop 结构1.3 大数据结构比较二. 推荐的应用于大数据的最佳实践2.1 面向大数据管理的最佳实践2.2 面向大数据结构的最佳实践2.3 应用于大数据的数据建模最佳实践2.4 大数据的数据治理最佳实践参考: 一. 大数据概览 什么是大数据 ？所谓的 “大” 实际上并不是大数据的最有趣的特征 。大数据是结
SSM智慧仓储数据分析系统摘 要科技进步的飞速发展引起人们日常生活的巨大变化，电子信息技术的飞速发展使得电子信息技术的各个领域的应用水平得到普及和应用。信息时代的到来已成为不可阻挡的时尚潮流，人类发展的历史正进入一个新时代。在现实运用中，应用软件的工作规则和开发步骤，采用Java技术建设智慧仓储数据分析系统。本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的智慧仓储数据分析系统，完成系统
概述 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合数据分析工具 ：各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求传统分析 ：在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括
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2023-09-15 09:56:40
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数据仓库项目是一个复杂的过程，项目的开发涉及到多方面的问题和风险：技术风险、数据质量问题、项目管理问题，但最项目中中最隐蔽、最容易忽略、最难控制的一环，就是需求的调研和分析。需求分析不深入、不准确的结果就是系统完成后没有人愿意使用它。因此我们要采取有效的措施的来避免这种情况。 二、需求分析的原则1、 让用户参与，尽力让用户的高层参与，双方要紧密配合2、 要迅速、全面的理解用户的业务及工作流程3、
# 钢厂仓储零库存大数据分析案例
## 引言
在现代工业中，仓储管理是提升企业竞争力的重要环节。尤其对于钢铁行业，大量成品和原材料的储存对企业运营效率和成本控制至关重要。通过实施零库存管理策略以及运用大数据分析，钢厂可以极大地降低存储成本、减少资金占用，并提升客户服务满意度。
## 零库存管理的概念
零库存管理是一种以降低库存成本为核心思想的管理方式，通过实时数据分析，准确预测市场需求，从
高速发展的信息化技术使得与空间位置相关的数据积累越来越多，空间数据的存储、分析与可视化传统技术已逐渐无法满足需求，亟需使用承载力更强、可靠性更高、计算速度更快的方法。分布式技术为空间大数据的处理与分析提供了有效的解决方案，下面就以一个十亿数据量级别的出租车位置数据为例，为大家介绍如何使用分布式技术进行空间大数据的可视化与分析。1 背景介绍纽约市出租车和轿车管委员会（TLC）目前公开发布了详细的出租
大数据工程师技能在物流行业如何使用从大数据自身的技术体系来看，大数据所有的技术都紧紧围绕数据价值化来展开，企业利用大数据当前也逐渐从传统的数据采集和分析，向数据生产来转变，相信在工业互联网时代这一趋势会越发明显。现在，物流业非常地智能化，其中一个最突出的例子就是快递行业的蓬勃发展。可以说，目前快递行业的强大，离不开物流智能的贡献，那么大数据工程师技能在物流行业如何使用?1、提高物流行业的智能化：物
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2023-08-04 17:48:31
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1.5 全书概览本书将较为全面地描述大数据分析的模型、技术、实现与应用。其中第2～7章介绍大数据分析模型，包括关联分析模型、分类分析模型、聚类分析模型、结构分析模型和文本分析模型；第8～11章介绍大数据分析相关的技术，包括大数据预处理、特征选择和降维方法、面向大数据的数据仓库和大数据分析算法。第12～14章介绍三种用于实现大数据分析算法的平台，分别是大数据计算平台、流式计算平台和大图计
1、统计学理论1.1 大数定量定义： 指大量重复某一实验时，最后的频率会无限接近于事件的概率 数据的样本量越大，我们预测和计算的概率就越准确 数据的样本量越小，我们预测和计算的概率就越可能失效举例： 某产品用户还只有几百人，就用一个模型来预测用户的流失。数据量太小导致用上面模型都很难预测准确 样本量不足时，得出的预测结果是无序的，混乱的解决方法：主客观结合：深入业务，从用户的视角思考问题，广泛收集
一、数据仓库是什么？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。二、数据仓库有哪些特点？1、效率高数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。
数据分析是指采用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取出有用信息同时形成结论，即对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析需要掌握数学知识和分析工具，数学知识包含统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘；工具一般应该掌握Excel、SQL、R、Python等。需要学习掌握基本数据处理及分析方法，掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树
原创
2019-08-17 15:34:18
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大数据项目实战第一章 项目概述 文章目录大数据项目实战第一章 项目概述学习目标一、项目需求和目标二、预备知识三、项目架构设计及技术选取四、开发环境和开发工具介绍五、项目开发流程总结 学习目标掌握项目需求和目标 了解项目架构设计和技术选型 了解项目环境和相关开发工具 理解项目开发流程在人力资源管理领域，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性强、流程简单而效果显著等优势，成为企业招聘的核心方
课前一些话作业提交及命名规则： 大数据分析方法（定义）：不是随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。——《大数据时代》问题在于可能存在一些离群值，脏数据。需要先清洗。数据价值： 大数据特点：规模大，速度快（最重要是流动快，实时性高），种类多，价值密度低。大数据基本类型：数据库数据（二维表），数据仓库数据，事务数据（订单），图和网路数据，其他类型数据数据分
关于大数据存储，这是实现大数据计算的前提，只有稳固的大数据存储，才能为后续的数据处理环节，提供稳定的系统支持。而大数据存储，涉及到数据仓库技术。今天的大数据开发学习分享，我们主要来分享一下大数据仓库分层技术的相关知识点。 大数据仓库的搭建，其中非常重要的一点就是做好数据分层，使得数据体系更加有序，为后续的数据计算处理环节，提供更好的支持。 什么是数据分层？ 数据分层是一套行之有效的数据
近年来，仓库管理的信息化程度正在不断的发展，形成了稳定的数据采集流程。对收集上来的数据，现阶段很多公司还缺乏一定的分析应用能力，人们印象里好像将一对数据做成高大上的图表，数据分析就完成了。 然而我们心里都清楚，这并没有什么用。数据分析应用得当，事实上可以知道企业的很多经营活动，但这项技能往往似乎仅仅在大公司里才会受到普及，普通企业难以体会到数据分析带来的好处。本文搜集整理了一些在仓库现场
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2023-07-10 15:11:04
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1.浏览2019春节各种大数据分析报告。2019春节各种大数据分析报告包括对春运人流量、春节最火消费物品、春节红包收入支出等的分析。2.分析所采用数据的来源有哪些？海量数据主要来自三个方面：一是来自“大人群”的广泛互联网数据，二是来自大量传感器的机器数据，三是与具体行业内容结合应用所产生的专业数据。例如，2019春节人们的订票信息就来源于各种购票、售票信息网站等等。3.大数据的呈现方式有哪些？通常
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2023-09-14 16:16:59
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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