数据仓库模型设计及数据挖掘应用

ETL设计与数据仓库及数据挖掘的应用

设计具有可扩展性、通用性、用户友好操作界面和统一元数据管理的数据ETL系统，并在石化企业中应用。

数据挖掘 16 2024-04-29

利用模型预测实现分类——数据仓库与数据挖掘原理及应用

Jeff教授是否具有终身职位？分类器测试数据与未见数据。

数据挖掘 10 2024-08-21

SAS/EM数据仓库与数据挖掘原理及应用

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

数据挖掘 14 2024-07-17

数据挖掘应用概述-数据仓库与数据挖掘综述

数据挖掘应用比例、Data Mining Upsides、Data Mining Downsides、Data Mining Use、Data Mining Industry and Application、Data Mining Costs

数据挖掘 14 2024-07-12

数据仓库与数据挖掘的多维模型综述

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。

数据挖掘 14 2024-08-12

数据仓库与数据挖掘的重要性及应用

数据仓库和数据挖掘在现代商业智能和决策支持系统中扮演着核心角色。将深入探讨它们的基本概念和关键技术，结合2009年的经典资料《数据仓库和数据挖掘》进行详细阐述。

数据挖掘 8 2024-08-09

资产设计原则及数据仓库模型简介

资产设计原则涵盖了从业务系统中获取的各类客户资产和建行自有资产，包括房地产、存货、机动车辆以及在其他金融机构的存款。客户在本行的存款虽然也是资产，但不在此处列出。客户资产来源于贷款申请时的各种担保信息和抵质押品信息，建行自有资产主要由抵债资产组成。当前在源业务系统中记录的资产包括：CMIS、OPICS、DMAMIS、CLPM、SARM、PMIS、OBDI。数据仓库模型的简介将进一步说明资产管理和整合的方法。

Oracle 13 2024-08-14

数据仓库与数据挖掘

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

数据挖掘 22 2024-05-13

多维数据模型数据仓库与数据挖掘综述

多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。

数据挖掘 16 2024-07-16