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数据分析 分析方法 统计分析 阅读全文
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特征工程 阅读全文
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flink CEP 复杂事件处理 阅读全文
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一、数据治理语境关系图 1、数据管理和数据治理 在正式讲数据治理之前，先区分下数据管理和数据治理的区别。数据管理的整体驱动力是确保组织可以从其数据中获得价值，更多是总体战略的层面；数据治理聚焦于如何制定有关数据的决策，以及人员和流程在数据方面的行为方式，更多是细节执行层面。 2、数据治理整体介绍 数 阅读全文
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数据管理是DMBOK的第一章，该章高度概括了整本书的内容，梳理了数据管理的领域、环境因素、基本原则、实现路径等知识内容。有关DABOK的综述和学习方法可以参考：DAMA数据管理知识体系指南（0）：综述 & 学习指南。 一、数据管理的原则 1、整体原则解读 上图已经基本表达了在数据管理过程中，所需要遵 阅读全文
摘要：
我们，数据管理专业人员，经常使用术语“数据管理框架”。但是我们对它的含义和实现它的各种方法是否都具有相同的理解？ 在本文中，我们将 讨论现有的数据管理框架 呈现各种框架的使用情况 定义术语“数据管理框架”。 说明建立数据管理框架的通用方法 现有的数据管理框架 DAMA 数据管理知识体系指南和 DCA 阅读全文
摘要：
什么是数据科学？ 数据科学研究数据以提取对业务有意义的洞察。这是一种多学科的方法，可将数学、统计数据、人工智能以及计算机工程等领域的原则和实践结合起来，进而分析大量数据。此分析可帮助数据科学家提出和回答如下问题：发生了什么、为什么发生、将发生什么以及结果可以做什么。 数据科学为何如此重要？ 数据科学 阅读全文
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主数据 参考数据 数据治理 企业数字化治理 阅读全文
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数仓模型 数仓建模 阿里 转载 阅读全文
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数据仓库 数据集市 ELT 阅读全文
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数据职场 数据类岗位 数据职能划分 数据类岗位分类 阅读全文
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CDH部署 阅读全文
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1，对比表： RDD Dataframe Dataset 版本 1.0 1.3 1.6 描述 分布式数据集合 行列化的分布式数据集合 RDD 和 DataFrame的结合 数据格式 结构化和非结构化都可以 结构化和半结构化都可以 结构化和非结构化都可以 数据源 多种 多种 多种 不变性和互通性 容易 阅读全文