第26卷第1期  　计算机应用与软件Vol 126No .12009年1月  Computer App licati ons and Soft w are Jan .2009基于电信数据仓库系统的ET L 研究与设计李　颖　郝克刚　葛　玮(西北大学软件工程研究所　陕西西安710127)收稿日期:2007-09-10。李颖，硕士，主研领域：软件工程。摘　要  电信行业大

数据仓库与数据挖掘复习内容第一章答：OLTP(On Line Transaction Processing，联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。OLAP〔On Line Analytical Processing〕联机分析处理，是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进展大量的综合计算来得到结果的方法

数据仓库与数据挖掘应用教程一、数据仓库王幼辉1.什么是数据仓库？数据仓库是一个集中存储所有数据的地方，它可以被组织，以便用户可以更容易地检索和分析数据。数据仓库可以收集来自多个不同源的数据，并将其存储在一起，以便用户可以轻松访问和分析。2.数据仓库的优势数据仓库的优势包括：蓝田瑶族风情园（1）数据仓库可以收集多个来源的数据，使用户可以更容易地访问和分析数据。（2）数据仓库可以提供统一的数据视图，使

国家三级（信息管理技术）笔试模拟试卷97 峰与谷(题后含答案及解析)题型有：1. 选择题 2. 填空题 选择题（每小题1分，共60分）下列各题A、B、C、D四个选项中，只有一个选项是正确的，请将正确选项涂写在答题卡相应位置上。1． 模块的内聚是从功能的角度来度量模块内的联系，内聚度量的是(  )。A．通信内聚B．功能内聚C．顺序内聚D．逻辑内聚正确答案：B解析：内聚是表示一个模块内各个元

⼤数据平台解决⽅案pdp11第1章华数⼤数据分析平台⽅案介绍1.1 华数⼤数据平台总体架构松下m10001.1.1 华数⼤数据平台应⽤架构应⽤架构图基于华数多年来的开发经验，并借鉴⾏业⼤数据分析平台的实施、管理和应⽤⽅⾯的成功经验，结合⽲丰牧业实际信息化情况，我们将⽲丰⼤数据平台实际为三层架构，其中：l基础数据源层：⽬前⽲丰牧业所应⽤的数据主要来源于业务系统（EAS）与平⾯⽂本⽂件（Excel）两

数据仓库与数据湖：区别与联神黄豆系写在前面 对于不熟悉或者刚接触大数据不久的人来说，当听到数据湖这个概念时，可能会感到非常的困惑。即便你对数据湖不太了解的话，你也一定听说过一个名词：数据仓库，其实本质上两者都是企业用来管理不同类型格式数据的方式，以此洞察数据，辅助决策。本文主要探讨两个概念，对数据仓库和数据湖进行对比分析，希望对你有所帮助。什么是数据仓库？当代文学思潮 关于什么是数据仓库，成为了一

东北大学硕士学位论文摘要数据仓库中的数据质量问题研究及数据清洗工具ＤａｔａＣｌｅａｎｅｒ的设计实现摘要随着计算机网络和数据库技术的飞速发展以及人们获取数据手段的多样化，我们所拥有的数据资源日益丰富，数据量急剧增加。许多企业在长期的运营过程中积累了大量纷繁复杂的数据，这些数据能够反映出企业生产经营过程中规律性的信息和知识，数据已成为最有价值的企业资产。但是面对数量如此巨大而零乱的数据人工处理是非常困

医学信息数据库的建立与数据挖掘【关键词】醉了丽江 医学信息  关键词: 医学信息;数据仓库;数据挖掘;数据组织0 引言  计算机和信息技术在医学领域中的应用，形成了现代医学中一个新的边缘学科 医学信息学或医药信息学（medical informatics），进而成为生物医学工程学的重要支柱.医学信息涵盖了医学活动中产生的文字、图像、声音以及电磁波、光波、压力、温度等多媒体物理数

基于OLE DB的数据抽取、转换和装入工具的设计与实现作者：王元珍， 李海波作者单位：华中科技大学计算机学院，湖北，武汉,430074刊名：小型微型计算机系统全高清视频直播系统英文刊名：MINI-MICRO SYSTEMS年，卷(期)：2002,23(4)被引用次数：19次1.Database Huazhong University of Science and Technology.DM3 Ge

反侦察离线数仓和实时数仓的区别三北论坛01 数仓架构演变20世纪70年代，MIT（麻省理工）的研究员致力于研究一种优化的技术架构，该架构试图将业务处理系统和分析系统分开，即将业务处理和分析处理分为不同层次，针对各自的特点采取不同的架构设计原则，MIT的研究员认为这两种信息处理的方式具有显著差别，以至于必须采取完全不同的架构和设计方法。但受限于当时的信息处理能力，这个研究仅仅停留在理论层面。1991

超市数据仓库雪花模型的设计与应用作者：雷启明来源：《商场现代化》2008年第25期动物的运动方式        [摘要] 以连锁超市数据仓库数据模型为典型案例，在分析星型模型的优势和不足的基础上，提出了把星型模型扩展为雪花模型的基本方法。并通过聚集事实表等途径，使星型模型和雪花模型的特和优势得到有效的应用。为数据仓库的联机分析处理和数据挖掘奠定了基础。&n

论人工智能和数据库技术的融合 本文为了促进数据库技术与人工智能的融合和共同发展,从人工智能和数据库不同的研究层次出发,详细地剖析了人工智能与数据库技术之间存在的紧密系。在以往的研究中,人工智能大多偏重于理论,而数据库偏重于应用。但实际上,人工智能从发展初期就与数据库有着非常紧密的联系。虽然我们大家都以为人工智能就是计算机程序、算法和硬件等物联网相关知识，数据不经常提起。但是数据库确实任何系统的基础

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球头挂环数据分析的行业专业知识数据分析作为一门重要的行业，已经成为各个领域中不可或缺的职业。随着大数据的兴起，数据分析师的需求量也越来越大。要成为一名优秀的数据分析师，不仅需要具备扎实的统计学和数学基础，还需要熟悉各种数据分析工具和技术。本文将从数据分析的基础知识、统计学概念、数据可视化以及数据仓库等方面详细介绍数据分析的行业专业知识。一、数据分析的基础知识在进行数据分析之前，首先需要了解基础知识

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