数据集市

在信用卡数据集市的建设过程中，有效的数据仓库建模方法至关重要。

联合型数据仓库的架构设计，挺适合做复杂业务整合的。像Oracle Financials、Siebel CRM这类系统的数据，都可以汇到一个公共中转区，再拆分成多个数据集市给下游使用。这样拆得细，但又能联得起来，用起来还挺顺手的。 联邦式架构的好处是你不用一开始就搞个巨大的全仓，前期成本也能控制。用Real Time ODS把实时数据先接住，再慢慢建模，过渡得也比较自然，挺适合产品阶段推进不确定的场景。 再说实时，用在电商、营销系统那一类反应要快的场景，有用。比如你实时分群、实时推送优惠，就靠这套实时数据挖掘搞定。 不熟悉的话，推荐你先看看下面几篇： 数据仓库与数据集市的区别及入门指南，讲

数据仓库是企业级的，为整个企业各部门提供决策支持；而数据集市则是部门级的服务，主要为局部管理人员提供支持，又称部门级数据仓库。数据集市包括独立数据集市和从属数据集市。

风险数据集市汇总层数据仓库建模 在风险数据集市中，汇总层扮演着至关重要的角色。它负责将来自基础层的数据进行整合和汇总，为上层应用提供高层次的聚合视图。 汇总层建模方法论 维度建模: 采用星型或雪花模型，以事实表为中心，连接多个维度表。维度表提供业务上下文，事实表存储关键指标。 聚合粒度: 根据业务需求确定合适的聚合粒度，如时间、产品、客户等。 预计算: 预先计算常用的聚合指标，提高查询性能。 增量更新: 采用增量更新机制，高效更新汇总数据。 汇总层建模的关键考虑因素 业务需求：确定需要哪些指标和维度。 数据量：考虑数据规模和查询性能。 数据更新频率：选择合适的更新策略。 数据质量

数据仓库是企业存储所有数据的数据库，用户可以统一访问。企业可能拥有不同时间产生的大量数据，存储在不同数据库或文件中，由各种数据库管理系统管理，包括关系型、层次型和网状型。数据集市则是部门级数据的存储，仅供部分用户访问。

数据挖掘其实就是从海量数据中提取有用信息的过程，像是从一堆无序的数字中发现规律，挺神奇的。这里面，数据集就像是你的“试卷”，用来训练和测试各种算法。就拿 UCI Machine Learning Repository 来说，它是一个相当经典的数据集资源库，包含了多常用的经典数据集，比如鸢尾花分类、肿瘤诊断这些任务。数据挖掘中有个文件格式叫ARFF（Attribute-Relation File Format），它是 Weka 这个开源工具使用的标准格式，里面包含了数据属性的信息和实际的数据。比如，数据清洗、标准化、去噪这些预操作，Weka 就能帮你搞定。如果你做的是分类任务，可以用决策树、SV

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

att48.tsp是TSP数据集中的一个数据集，用于解决蚁群优化算法、模拟退火算法等算法的编写。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。