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数据库与数据仓库的区别（转载）

数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
墨持alvin 7年前 782

大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）

原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法） 本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同
杰克.陈 10年前 1150

大数据面临的风险和现存问题

摘要 “大数据”无疑是当下的热门术语，提及数据分析必谈大数据，这是对大数据和数据分析的双重误解，面对一个流行概念本身所许诺的前景和它所代表的商业利益，学界应保持高度的真诚和怀疑。本文发表于《广告大观(理论版)》2013年03期，作者结合多年的数据分析经验，就
反向一觉 7年前 1073

大数据的风险和现存问题

“大数据”成为2012年的关键词汇，被认为将会带来生活、工作与思维的重大变革。谷歌、亚马逊等互联网企业在利用大数据方面所做的工作使数据行业看到了新的发展路径。大数据在教育、医疗、汽车、服务性行业的应用所彰显的能量使企业、研究者对大数据的未来充满信心。《连线》
小旋风柴进 7年前 1800

大数据面临的风险和现存问题

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知与谁同 7年前 2029

征信专题：坐在大数据金山上的Equifax

上期我们介绍了征信三巨头背后的大佬——费埃哲公司。他们的评分标准已经成为了美国征信业的事实标准。国内很多公司包括宜信等都是基于这个评分模型进行二次开发的。这期我们想通过一个大公司的案例来看看，这种数据类型的公司是如何赚钱的。 作为美国三大征信所之一，Equi
小旋风柴进 7年前 1614

解密Pivotal:如何将数据转化为企业价值

文章讲的是解密Pivotal:如何将数据转化为企业价值，从今年4月Pivotal正式成立公司独立运作到现在，这家年轻的公司仅有半岁多。但在这前前后后一年多的时间里，Pivotal受到了各方的关注并获得了种种猜想，因为它涉足了IT产业中最有前景的市场——大数据领
青衫无名 7年前 2891

基于OSS+DataLakeAnalytics+QuickBI的Serverless的查询分析和可视化BI

基于OSS的数据查询分析和可视化BI报表 数据存储在OSS后，有多种查询分析的方法，包括阿里云MaxCompute、DataLakeAnalytics产品等Severless查询分析服务，也可以自建Spark、Presto、Imapla应用来分析OSS上的数
whj. 6年前 3957

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