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数据仓库面向主题域设计(Teradata).doc
数据仓库面向主题域设计(Teradata).doc
数据仓库
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2020-04-10
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数据仓库分层分域Ibm 9大模型数据仓库
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数据仓库主题设计及元数据设计
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大多数商务数据都是多维的,所以采集和表示三维以上的数据不能完全借用业务数据库设计中的方法,必须有一种新的方法来表达多维数据。现阶段流行的有2种方法,一是面向对象方法,即把商务数据抽象为对象,再使用RationalRose等对象建模工具来表达这些对象;另一种方法就是使用信息包图,这是一种简便且高效的方法,在项目中使用的普及率很高。信息包图实际上是自上而下数据建模方法的一个很好的工具。自上而下的建模技
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Teradata 数据仓库基础
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第一章 数据仓库基本概念 1 1.1 背景介绍 1 1.2 OLTP与OLAP 2 1.3 数据仓库系统的查询特点 3 1.4 详细数据与小结数据(DETAIL DATA与SUMMARY DATA) 5 1.5 数据仓库与数据集市(DATA WAREHOUSE与DATA MART) 7 1.6 TERADATA的出现 10 1.7 如何衡量数据仓库引擎 11 1.7.1 TPC-D 12 1.7.
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Teradata FS-LDM是一个成熟产品,在一个集成的模型内支持保险、银行及证券,包含十大主题:当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道。
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TD数据仓库模型介绍及建模过程,文档详细描述TD数据仓库的建模方法
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此数仓项目文档详细介绍从项目需求分析到数据生成模块、数据采集模块、数仓各分层搭建再到业务实现的过程,其中各种环境的配置很细致,很有价值学习一下。
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数据仓库设计.doc
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数据挖掘课程设计,从数据仓库设计到ssas的使用 ,数据挖掘(Data Mining),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点:数据挖掘就是从存放在数据库,数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘,又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD), 也有人把数据挖
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Teradata是全国数一数二的专注于大数据方向的公司,提供Teradata数据仓库服务 版本:terajdbc4.jar teradata jdbc 下载
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1
数据仓库
数据仓库是面向在数据模型中已定义好的公司的主要主题领域的。典型的主题领域包括:
■
顾客。
■
产品。
■
事务或活动。
■
保险单。
■
索赔。
■
帐目。
2
Oracle
2.1
电信行业
第
1
页
共
15
页
主题域:
参与人、产品、地域、资源、帐务、财务管理、网络事件、营销
/
客户交互
3
Teradata
3.1
金融、保险、证券行业
第
2
页
共
15
页
第
3
页
共
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生活教会我们
2023-07-27
作者在解释和说明概念时使用了简明的语言,让人容易理解。
人亲卓玛
2023-07-27
文中的内容非常深入浅出,适合各个层次的读者阅读。
洋葱庄
2023-07-27
这个文件对数据仓库的主题域设计进行了全面介绍,非常有实用价值。
一筐猪的头发丝
2023-07-27
通过该文件,对数据仓库的设计思想有了全新的认识,收获良多。
三更寒天
2023-07-27
该文件结构清晰,层次分明,易于理解和跟随。
rihaijin
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