日期维度 任何一个数据仓库都应该有一个日期维度。 因为很少有不需要通过日期维度看数据的情况存在。 日期维度的好处是，你可以通过他连接各个事实表，然后在报表端传送报表参数的时候， 直接自动过滤日期维度的相关值，而不需要自己写query. 去掉了西班牙语和法语的那些列。 You know that th...
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2015-01-24 17:08:03
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1、 什么是Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
2、 Hive的工作流程图
3、 使用场...
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2015-01-24 15:55:45
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数据挖掘有什么用途？数据挖掘和数据仓库之间有什么样的联系？数据挖掘和市场调研、数据分析又有什么样的联系？……一扫盲篇研究结果表明，企业处理的数据每5年就会成倍增长，导致企业数据过度的重复和不一致，如何在这些数据中获取有利信息就促进数据挖掘技术发展。1、数据挖掘的相关概念谢邦昌教授在《数据挖掘 cle...
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2015-01-23 13:16:36
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背书随着大数据的到来，经常听到相关的词汇，维度、指标、BI、PV、UV等等，如果不知道啥意思，不好意思出来混呀，今天我整理了这些词汇，可以让大家快速融入相关话题。DWDW是Data Warehouse的缩写，即数据仓库。数据仓库大都存储在各种数据库中。DW要区别于普通数据库，数据仓库用于支持决策，面...
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2015-01-23 10:59:15
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以下内容，常读常新，每次都有新的感悟和认识。 数据仓库必须使组织机构的信息变得容易存取。 数据仓库的内容需要是容易理解的，数据对业务人员也必定是直观的，明显的。 数据仓库重新组织了原来OLTP数据库的结构，根据业务需求，但又结合数据建模的一些特性。数据仓库必须一致地展示组织机构的信息。 数据仓库中....
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2015-01-22 23:06:34
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网络游戏的数据挖掘数据分析路线图顺序：1）搭建基础数据仓库；2）对用户体系进行输理： a）用户信息真伪识别判断 b）用户分群,将整体用户细分为具有特定属性特征的群体3) 整理数据分析目的,对相关业务流程明确定义和描述4) 数据准备,将与目的目标对应的数据提取和标准化注：其中3与4反复多次后,进行.....
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2015-01-21 12:59:55
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凡是建设数据仓库，一定会提到维度建模方法。这一方法是Kimball最先提出的，其最简单的描述就是，按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中，维度是描述事实的角度，如日期、商品、地址等，事实是要度量的指标，如用户数、销售额等。按照一般书籍的介绍，维度建模还会分为星型模型、雪花模...
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2015-01-20 13:43:28
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大数据绝对可以算得上当下的流行话题，购物要大数、出行要大数、看病要大数、上学要大数……，好像什么行业都能与大数据搭上边，又似乎一切都可以大数据了。对于经历过多年企业信息化的传统企业来说，大数据对于他们既清晰、又迷茫，他们有过数据仓库、数据挖掘、商业智能（BI）概念的洗礼，但又看不懂“大数据”与之前的...
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2015-01-20 13:37:04
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事实星座模式是数据仓库最长使用的数据模式，尤其是企业级数据仓库（EDW）。这也是数据仓库区别于数据集市的一个典型的特征，从根本上而言，数据仓库数据模型的模式更多是为了避免冗余和数据复用，套用现成的模式，是设计数据仓库最合理的选择。当然大数据技术体系下，数据仓库数据模型的设计，还是一个盲点，探索中。
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2015-01-20 10:10:16
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传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。 数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方...
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2015-01-17 15:12:02
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