Yeeach.com掘客 / 搜索结果为 olap

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发表为 liangchuan 175 天数以前 (http://tidus2005.javaeye.com)
分类/ 组别: 技术-数据挖掘 | 标签: bi 数据挖掘 olap

我是一名软件开发人员，目前的主要经验是商业信息管理系统的架构设计和开发。最早了解到的BI实例，是2000年和惠普(HP)某家经销商经理的一次聊天中。当时，该经理极力向我推荐HP美国总部销售管理系统的一个功能，当然，中国本土的经销商也可以通过网络来使用该系统。该系统要求经销商在每销售一台 HP的打印机后，必须把客户的信息、联系方式及购机日期录入到系统中去。当然，一开始的劳动是有回报的。一段时间后，销售系统会主动提醒该经销商，您该联系一下之前购机的客户某某，询问其是否需要购买相应的打印耗材。经销商按系统提示主动和客户联系时，大部分客户非常惊讶，因为他们之前购买打印耗材差不多正要用完，正准备再次购买。于是，第二笔交易很快就达成了，经销商扩大了销售额，客户也对经销商的适时服务非常满意。

　　我在大学期间参加过数学建模方面的专业培训，知道该功能是运用了数理统计，数据分析等方面的知识建立了一个预测模型，然后通过该模型来处理实际商业客户数据，预测客户的需求，从而发掘出潜在的商机。我对此非常感兴趣，开始留意这方面的资料。当时这方面的新闻，报道都不多，不过，我在有限的几篇报道中都发现一个更多相关的内容 »
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BI的体系架构及相关技术

发表为 liangchuan 167 天数以前 (http://www.dmresearch.net)
分类/ 组别: 技术-数据挖掘 | 标签: bit 数据挖掘数据仓库 olap

一个BI系统为了满足企业管理者的要求，从浩如烟海的资料中找出其关心的数据，必须要做到以下几步：
　　1)为了整合各种格式的数据，清除原有数据中的错误记录——数据预处理的要求。
　　2)对预处理过数据，应该统一集中起来——元数据(Meta Data)、数据仓库(Data Warehouse)的要求；
　　3)最后，对于集中起来的庞大的数据集，还应进行相应的专业统计，从中发掘出对企业决策有价值的新的机会——OLAP(联机事务分析)和数据挖掘 (Data Mining)的要求。
　　所以，一个典型的BI体系架构应该包含这3步所涉及的相关要求。 http://www.dmresearch.net/

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海量数据处理分析

发表为 liangchuan 163 天数以前 (http://blog.csdn.net)
分类/ 组别: 技术-数据挖掘 | 标签: 数据挖掘 olap 数据仓库海量数据

笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我更多相关的内容 »
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