Pentaho Data Integration 4 Cookbook中修订后的样本数据数据库

MySQL示例数据库Employees的使用方法：解压后，在employees.sql文件中的drop table和create table之间添加set default_storage_engine = InnoDB;然后在该目录下使用命令行mysql -t -u root -p < employees>

数据库学习的好帮手，sakila样本库的三个文件还挺实用。模型文件sakila.mwb可以直接在MySQL Workbench里打开，结构一目了然。SQL 脚本也分得挺清楚，一个是数据结构，一个是测试数据，用起来蛮顺手的。 结构清晰的sakila-schema.sql适合练习建表语句，不管是刚入门还是想熟悉下字段设计的都能用。字段、索引、外键这些都定义好了，改起来也方便，搭自己项目也行。 想跑通整个数据库流程？那就用sakila-data.sql吧，插入测试数据后查着有感觉。比如你想测个JOIN语句，或者做点复杂查询，这个数据量刚刚好，跑起来还挺快。 配套的sakila.mwb模型也是亮点之一

列值分区样本数据用于对大数据集进行优化，以提高查询性能。

CBoard 是一款开源的数据可视化和仪表板工具，专为大数据分析设计。版本 v0.4 作为其发展中的重要里程碑，增加了更多功能，并优化了用户体验。本次压缩包中包含两个核心的样本数据库：cboard_demo2 和 foodmart2，为用户演示和测试 CBoard 的功能提供了样例数据。以下是对两个数据库的详细介绍： 1. cboard_demo2 该数据库作为元数据库，包含多种用于展示 CBoard 功能的数据集。元数据库用于存储数据仓库、数据表、字段等元数据，帮助用户理解和操作数据。在 CBoard 中，cboard_demo2 可能预设了一些报告、图表、过滤器和其他定制设置，方便用户快速

匹配样本方法中，两种生产方法在类似条件下进行检验，抽样误差往往比独立样本方法小，因为去除了工人个体差异带来的误差。差值的样本均值和标准差假设服从正态分布，检验统计量为t。工人方法1的完成时间、方法2的完成时间以及差值如下：1t2t3t4t56.0t5.0t7.0t6.2t6.06.6t5.2t6.5t5.9t6.00.6t-0.2t0.5t0.3t0.0

包含地区、车型、车主星座、赔款、保费等字段的车险历史保单数据，用于建模算法示例。

匹配样本数据的，最适合用来对比类似条件下的两种方式，比如让同一个工人试用两种生产方法。嗯，这种方式的好处挺——误差小、干扰少，尤其适合小样本、精细。SPSS里操作也不复杂，用配对 t 检验就搞定，关键是你得先确认数据差值di差不多服从正态分布。如果你也经常做这种对比测试，这篇基础教程真的还挺实用。

根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？有没有出现从未设想过的数据状态？其中有没有什么明显的规律和趋势？各因素之间有什么样的关联性？通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。本章从数据质量分析和数据特征分析两个角度对数据进行探索。

如果不存在hibernate数据库，则创建；使用hibernate数据库；授予'hibuser'@'localhost'对hibernate.*的所有权限，密码为'password'；提交。