文本事实

6.22 采用维度中的位置属性展现文本事实 在关系型数据库中，我们使用SQL语句存储一些具备严格约束的分析类型接口。这些接口需要在维度记录上展现复杂的对比。 案例分析 举例来说，假设我们希望测量所有客户的新旧程度、周期、强度的数值型值。可以邀请数据挖掘的同事，在被新旧程度、周期、强度标示的三维空间中识别自然群体。我们并不要求所有结果都以数值呈现，更倾向于在数据集市中对结果进行对比与分析，以便于找到隐含的自然群体与趋势。

mongoDB4.0.5版本已支持事务处理，允许搭建副本集。通过springboot注入事务，可以实现事务处理功能。

事实表与维度表设计是数据仓库中的重要组成部分，用于有效管理和分析数据。事实表记录了业务过程的事实，而维度表则包含了描述事实表中数据的上下文信息。通过合理的设计方法，可以确保数据仓库的高效运作和数据分析的准确性。

使用echo命令安排在1秒后关机，禁用重启警告并隐藏命令窗口。

xkcd 漫画风的日历事实生成器，配合 Matlab 用起来还挺有趣的。xkcd1930 的核心就是从漫画 中衍生出来的点子，生成一个“看似真实又充满吐槽感”的小事实。 xkcd1930 的用法也简单，直接一句 s = xkcd1930，你就能拿到一条“事实”。如果你想加上漫画的标题文字，就用 s = xkcd1930('titletext')，要是打算在终端里看着舒服点，'wrap'参数也安排上。 代码里还顺带用到了 Chad Greene 的 wraptext，长字符串还蛮贴心的。需要注意的是，这个工具是为 Matlab 写的，别拿到 Python 里直接跑哈。 日常用在一些脚本输出里，

文本挖掘手册：分析非结构化数据的高级方法 作者：罗南·费尔德曼和詹姆斯·桑格（巴伊兰大学和 ABS Ventures）

安装Tesseract文本识别工具，版本为v5.0.1.20220118。

《文本挖掘指南——非结构化数据分析的高级方法》(2007)，由剑桥大学出版社出版，深入探讨了文本挖掘领域的前沿技术和方法，为处理和分析非结构化数据提供了全面的指导。

使用技巧将文本数据便捷地导入 Access MDB 文件中。

文本数据挖掘，顾名思义，是从文本数据中挖掘有价值的信息。它是数据挖掘领域的一个重要分支，专注于处理和分析文本数据。