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数据仓库的系统性和数据挖掘的智能性,在期货市场里配合得还挺妙。数据仓库就像你搞前端时搭的通用组件库,一次整好,各处都能用。它把来自不同业务的数据统一收口,加工打包后再给前端查,用起来爽。而数据挖掘,更像是你调试一堆用户行为日志时,突然发现了用户点某按钮后总是跳出,这种规律性就值钱了。
期货行业的玩法也差不多,比如通过数据仓库看价格走势图,再用分类模型预测行情走向,能省不少试错成本。像ETL 流程,就有点像你在构建前端工程化流程:清洗脏数据、格式化字段、再统一导入仓库。响应快不快,结构怎么设计,比如用星型模型还是雪花模型,都挺影响查询效率的。
至于挖掘方法,关联规则挺有意思的。比如“大豆涨了玉米
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