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pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

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最新发布版，只支持Python3.5以上。NumPy 1.8以上。喜欢的朋友可以试试。

数据仓库命名规范

1. 概述 2. 数据仓库命名规范 2.1. 命名规范 2.1.1. 表属性规范 2.1.2. 索引 2.1.3. 视图 2.1.4. 物化视图 2.1.5. 存储过程 2.1.6. 触发器 2.1.7. 函数 2.1.8. 数据包 2.1.9. 序列 2.1.10. 普通变量 2.1.11. 游标变量 2.1.12. 记录型变量 2.1.13. 表类型变量 2.1.14. 数据库链接 2.2. 命名 2.2.1. 语言 2.2.2. 大小写 2.2.3. 单词分隔 2.2.4. 保留字 2.2.5. 命名长度 2.2.6. 字段名称 2.3. 数据类型 2.3.1. 字符型 2.3.2. 数字型 2.3.3. 日期和时间 2.3.4. 大字段 2.3.5. 唯一键

数据仓库建模

1 什么是数据模型 2 为什么需要数据仓库模型 3 如何建设数据仓库模型 3.1 数据仓库数据模型架构 3.2 数据仓库建模阶段划分 3.4 数据仓库建模方法 4 数据仓库建模案例 4.1 零售行业案例分析

数据仓库小白入门

数据仓库详细讲解，适合小白新手入门，主要从定义、特点、发展历程讲解，并介绍了数据库和数据仓库的区别，数据仓库架构的分层以及元数据介绍。

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