建立数据仓库数据库
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目录 一、作业一:星型模型及缓慢变化维... 1 1.1 问题一:基本星型模型... 1 1.2 问题二:增加缓慢变化维的星型模型... 3 二、作业二:导出表和多值维度问题... 4 2.1 问题一:导出表... 4 2.2 问题二:多值维度问题... 5
郑郑.in
7年前
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BI和数据仓库:企业分析决策真的离不开数据仓库吗?
很长一段时间,BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制,就必须先有数据仓库充当中央存储库,供BI查询和调取,然后再在BI上进行数据的分析与可视化。 但数据分析和商业决策发展至今,企业想要实现数据驱动决
观远数据AI+BI
5年前
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数据挖掘——数据仓库
虽然存在数据仓库并不是数据挖掘的先决条件,但实际上,若能访问数据仓库,数据挖掘的任务就会变得容易的多。 数据仓库的主要目标是增加决策过程的“情报”和此过程的相关人员的知识。数据仓库对不同的人来说有不同的意义。 数据仓库是一个集成的,面向主题的数据库集合,用于
laima科技
7年前
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数据仓库专题(6)-数据仓库、主题域、主题概念与定义
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阿尔法胖哥
9年前
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数据仓库建设步骤
数据仓库建设步骤Posted on 2015-03-04 10:18 xuzhengzhu 阅读(1164) 评论(0) 编辑 收藏 1.系统分析,确定主题 确定一下几个因素: ·操作出现的频率,即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中
@dailidong@
9年前
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关于数据仓库的数据模型
业务驱动 任何需求均来源于业务 , 业务决定了需求 , 需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在 , 从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的 ,但是数据仓库不同于日常的信息系统开发 , 除了遵循其他系统开发的需求 , 分析
技术小美
7年前
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什么是数据仓库(Data Warehouse)
数据仓库(Data Warehouse)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,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以
橘子红了呐
7年前
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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。
海持Alvin
7年前
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想建设一个数据仓库,查阅了很多数仓建设方案,现在分层方案已经有了,具体物理上基于hive如何构建还是比较迷惑。主要疑问这几点: 1、在hive中建立多个库来分别代表不同的层吗? 2、hive中可以用多个数据库吗? 3、物理上每一层都是隔离的吗
晓生寒
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