应用智能期刊

数据湖在商务智能里，可真是个效率神器。它能存结构化、非结构化甚至半结构化的数据，像是你日常用的客户资料、社交评论、还有外部 API 抓来的数据，全都能往里丢。最妙的是，不用非得提前设定格式，想咋存咋存，灵活性真高。 德勤的做法就挺值得参考，他们搞了一个云服务能力框架，啥都有：云迁移、ERP、CRM……还有云平台设计和业务咨询服务。你要是正考虑搞大数据架构，完全可以借鉴他们的全链路思路，效率提升还挺的。 数据湖的技术架构也不复杂。数据从各种渠道来，像用Sqoop抽结构化数据、MapReduce批、PIG做数据清洗，扔到HDFS里。要查数据？用HCatalog。要跑？上PIG和Hive就行，响应也

itpub电子期刊第十五期 数据仓库专集

黑色简洁风格的《期刊订阅系统(Access)详解》，对想用Access做个小型管理系统的你来说，挺方便的哦。嗯，Access的优势就是简单直观，拖拖表单、拉拉关系图就能搭个能用的订阅系统，像管理订阅者信息、期刊种类都不在话下。 关系型数据库的设计要点比较清晰，先搞清楚表怎么拆，比如订阅者表、期刊表、订阅记录表，几个表连起来就差不多了。别小看关系图，弄好了后面写查询就省事，效率也高。 系统功能模块比较全，像订阅管理、用户管理、查询统计这些，Access 都能搞。需要点小动作的话，就写几句VBA，逻辑跑起来也挺顺滑，什么提醒功能、报表自动生成都不难。 要说要注意啥，Access 适合小团队，几千条

金融行业 美国银行家协会预测，数据仓库和数据挖掘技术在商业银行的应用将持续增长 分析客户使用分销渠道的情况和容量，建立利润评估模型 优化客户关系，加强风险控制 电子商务 根据用户偏好进行商品推荐，提供个性化网页体验 打造自适应网站，提升用户参与度 生物医药 进行DNA序列查询和匹配，加速基因研究 识别基因序列的共发生性，探索潜在的疾病关联 其他行业 电信行业：甄别欺诈行为，减少客户流失 保险和零售行业：精准营销，提升客户满意度 政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等：数据驱动决策，提升运营效率 各行各业的企业都在积极应用商务智能，以数据驱动业务增长。

随着科技的进步，智能门禁系统已经成为安全管理中不可或缺的一部分。

《学术期刊管理利器》是一款专门为期刊编辑和组稿人设计的高效管理软件，其简洁界面和优越的用户体验，极大提升了论文管理的效率。软件集成了数据录入、稿件状态跟踪、分类管理、高级搜索、统计分析等多功能，帮助编辑团队轻松应对繁琐的论文处理工作，有效提升工作效率和管理质量。

数字电台在车辆控制中发挥着关键作用，利用trbonet和repeater技术，结合数据库管理，实现高效的车辆控制和监控。

网络Web算法的分析涵盖了联合数据挖掘的相关方法，帮助理解现代算法的原理。

针对旅行商TSP问题，使用多种智能优化算法，包括禁忌算法、模拟退火、粒子群、蚁群和遗传算法。Matlab代码中包含详细的注释，适合学习和参考。

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