就是將現實世界的“事物”和“事物之間的關係”經過抽象、概括,轉化爲數據倉庫中表的過程。
那麼如何轉化呢?只要在進行抽象和概括時,牢記:我們的眼裏只有兩張表——實體和實體之間的關係。
一些有意思的概念:概念ABC
企業數據管理的內容和範疇通常包含交易數據、主數據以及元數據。以下主要討論主數據、元數據的概念及應用。 主數據和主數據管理的概念 企業主數據是用來描述企業核心業務實體的數據,比如客戶、合作伙伴、員工、產品、物料單、賬戶等;它是具有高業務價值
理解了退出和跳出的區別,就能理解退出率和跳出率的區別。 如圖所示,userC和userD的行爲就是跳出(Bounce),即只進入一個頁面就離開了網站;userC在第一個頁面退出(Exit),userD在第二個頁面退出,userA、use
1.常規分析 同環比分析法 日周月報表中:核心指標:例如日活DAU的周環比變化 同比:統計週期與上一個統計週期同時段數據進行比較。同比增長率 環比:統計週期與上一個時長相等的週期作比較。環比增長率 ABC分析法 ABC分析法:以某
背景:前日在出數據需求文檔時,錯將不可上卷彙總的需求提成了最細粒度化的需求,導致數據無法上卷,因此無法展現的事情,現將此情況進行review,以幫助自己的成長。 review:有些數據是無法用最細粒度的數據上卷得到的,比如除數數據:可發週
根據實際業務發展,針對產品的不同生命週期,數據分析的角度和策略是不同的。 按階段可有如下分析角度:描述型分析、診斷型分析、預測型分析和策略型分析。 描述型分析 發生了什麼? 表面有什麼症狀 廣泛的離線、實時數據、數據集市、有效的數
爲什麼要學習分庫分表? 2019年雙11成交額重要節點: 11月11日1分鐘超65億; 11月11日1分36秒,超100億; 11月11日5分25秒,超300億; 11月11日1小時3分59秒,超1000億; 11月11日1小時
《大數據之路-阿里巴巴大數據實踐》拆書稿以及讀後感 總體分爲三個部分 第一部分:數據技術 數據採集,數據同步,離線和實時計算,數據服務以及數據應用 第二部分:數據模型 維度模型設計 第三部分:數據管理 元數據管理,計算管理以及生
行業背景 隨着全球經貿摩擦與中美貿易戰愈演愈烈,國家基礎軟件自主可控被提上議程。數據庫作爲基礎設施中重要的一環,承擔着不可忽視的作用。近幾年國產數據庫得到了飛速的發展,特別是雲數據庫、分佈式數據庫產品也越來越多。這其中華爲公司也已
我今天花了大半個下午的時間,寫了這篇hadoop的架構,全篇都是以大白話的形式,也算是爲後面更加詳細的每一部分開了個好頭吧,如果喜歡請點轉發和關注,如果有疑問,直接在評論裏說出來,大家一起解決,才能進步。 一、概念 Hadoop誕生於20
一句話介紹 一站式大數據管理和應用開發平臺,具有敏捷易用,成熟穩定,安全可靠,開放靈活的特點。 平臺架構 產品功能 1、大規模數據存儲與計算 支持不同的存儲方案和計算方案,靈活滿足客戶的需求。支持 HDFS、Hbase、Kudu
最近有一個趨勢,無論是很多IT互聯網巨頭公司,還是和同行的交流,發現大家都在向B端邁進,也就是做出爲企業服務的東西,比如阿里雲。 C端,也就是我們每個人使用的app端,其實增長的空間已經很少了。 那麼隨之而來的也就是崗位需求的增多以及薪資
EasyRecovery作爲一款企業級的數據恢復軟件,EasyRecovery™ (易恢復)是由全球著名數據廠商 Kroll Ontrack ® 出品的一款數據文件恢復軟件,作爲一款專業的文件恢復軟件,EasyRecovery
1,首先通過資料參考得知這是docker 沒有足夠的ram空間 運行elasticsearch ,導致linux系統包oom錯誤。 2,解決方法: docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name e
對於網站和軟件企業而言,架構師是一個重要的角色。對於公司,架構師引領公司的技術方向,架構師的眼界和高度決定了公司的技術高度;對於技術團隊,架構師的決策和技術方案影響工程師的開發模式和工作量。一個稱職的架構師是公司的寶貴財富,而一個不合格
在業務增長過程中,每個企業不知不覺積累積累了一些數據。無論數據是多是少,企業都希望讓“數據說話”,通過對數據的採集、存儲、分析、計算最終提供對業務有價值信息。 由此,大數據平臺、數據中臺等新鮮的概念就真的落地了,其實數據類的概念都是相同的