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。

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。

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。

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。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

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。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

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。