Advertisement

中文版数据仓库工具箱

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
《中文版数据仓库工具箱》是一本全面介绍数据仓库设计与实现的专业书籍，内容涵盖维度建模、ETL策略等核心概念和实践技巧。适合数据架构师和技术爱好者阅读参考。 数据仓库工具箱中文版是最新版本的数据仓库工具扫描版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 中文版数据仓库工具箱
    优质
    《中文版数据仓库工具箱》是一本全面介绍数据仓库设计与实现的专业书籍，内容涵盖维度建模、ETL策略等核心概念和实践技巧。适合数据架构师和技术爱好者阅读参考。 数据仓库工具箱中文版是最新版本的数据仓库工具扫描版本。
     
  • 中文版数据仓库ETL工具箱
    优质
    《中文版数据仓库ETL工具箱》是一本专注于帮助用户掌握数据仓库ETL技术的专业书籍。书中详细介绍了如何使用ETL工具进行高效的数据提取、转换和加载操作，助力读者构建强大的数据分析环境。 本书作者是Ralph Kimball博士。书中内容涵盖了数据仓库ETL（抽取-转换-加载）系统的设计与实施。读者将能够学习到以下几点： 1. 规划并设计你的ETL系统； 2. 选择最适合的架构方案； 3. 管理实施过程中的各项任务； 4. 负责日常操作管理； 5. 建立适合开发、测试和生产的环境以支持ETL流程； 6. 掌握不同类型的后台数据结构，如平面文件等。
     
  • 数据仓库工具箱（第3版）The Data Warehouse Toolkit 3rd
    优质
    《数据仓库工具箱》第三版是一本全面介绍数据仓库设计与实施的专业书籍，由业界权威Ralph Kimball撰写。书中不仅提供了构建高效数据仓库的具体指导和技术细节，还涵盖了最新的行业趋势和最佳实践，帮助读者掌握先进的数据分析技术，适用于数据库设计师、分析师及IT专业人员阅读参考。 《数据仓库工具箱》的最新版本是数据仓库领域的权威之作，于2013年出版。目前该书尚未有中文版发行。
     
  • 数据仓库工具箱——维度建模权威指南（第3版）
    优质
    《数据仓库工具箱——维度建模权威指南（第3版）》深入浅出地讲解了维度建模理论与实践，是数据仓库设计领域的一本经典著作。 这本书包含书签，并且是高清PDF格式。书中提供了多个业务行业的案例，并对维度建模进行了全面论述。
     
  • 数据仓库工具箱——维度建模权威指南（第三版）
    优质
    《数据仓库工具箱——维度建模权威指南》(第3版)是一本全面解析维度建模技术的专业书籍，由著名数据架构师撰写，旨在为数据仓库设计提供深入指导。 《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》第3版带书签版本。
     
  • 维度建模权威指南：数据仓库工具箱（第3版）
    优质
    《维度建模权威指南：数据仓库工具箱》第三版是关于数据仓库设计的经典著作，深入阐述了维度模型理论与实践技巧。 《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》第3版
     
  • 数据仓库工具箱维度建模权威指南（第3版）中英双语版.zip
    优质
    本书为《数据仓库工具箱》第三版的中英双语版本，聚焦于维度建模技术，是数据仓库设计与构建的经典参考书。 随着《The Data Warehouse Toolkit》（1996年第一版）的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。自此以后，这种表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法得到了广泛接受。这本书被认为是关于维度建模技术、模式以及最佳实践方面的权威资源。《数据仓库工具箱（第3版）——维度建模权威指南》汇集了迄今为止最全面的维度建模技术，并对上一版本进行了全新的修订，以新的思路和最佳实践为基础，为设计维度模型提供了详尽指导，无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中受益。书中涉及的所有技术都基于作者在实际DW/BI系统设计中的实践经验，并通过具体案例进行描述。
     
  • OB10数据库工具中文版
    优质
    OB10数据库工具中文版是一款专为数据库管理设计的专业软件，提供全面的数据管理和优化解决方案，支持多种数据库系统。其用户友好的界面和强大的功能大大提高了工作效率，特别适合需要处理大量数据的企业和个人使用。 OB10 数据库工具中文版是一款专为用户设计的数据库管理软件，支持多种数据库操作功能，并提供详细的使用教程和文档帮助用户快速上手。
     
  • Hive数据仓库应用工具
    优质
    简介：Hive数据仓库应用工具是基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供类似SQL的语言（HiveQL）进行数据查询和管理，适用于大数据分析场景。 一、Hive概述；二、Hive的体系架构分析；三、探讨Hadoop生态圈的整体情况；四、比较Hive与传统数据库的特点和差异；五、深入学习Hive的数据模型；六、搭建基于Hadoop 2.7.6结合hive2.3.3的数据仓库管理系统。
     
  • MATLAB开发—数据库工具箱
    优质
    MATLAB数据库工具箱提供与关系型数据库及Hadoop中数据的连接和交互功能，方便用户进行大规模数据分析。 在MATLAB中，数据库工具箱提供了一系列功能丰富的接口来帮助用户与各种关系型数据库进行交互。这个工具包让数据科学家、工程师及研究人员能够轻松查询、导入、导出并处理存储于数据库中的信息，而无需深入学习SQL语言的复杂性。 具体到音频数据分析领域，MATLAB中有一个名为Matlabadt的库专门用于管理像TIMIT这样的音频数据库——一个广泛应用于语音识别研究的数据集。通过使用这个工具包，我们可以便捷地访问和筛选这些数据以进行诸如语音分析、特征提取或训练模型等工作。 以下是利用MATLAB数据库工具箱及Matlabadt的一些核心要点： 1. **连接至数据库**：借助`database`函数创建到所需目标的链接，用户需提供包括数据库类型、驱动程序名称、主机名、端口号码等在内的相关信息。 2. **执行查询操作**：使用`exec`命令来运行SQL语句以获取数据集。这可以是简单的选择指令或是复杂的联接和子查询。 3. **处理元信息**：通过调用`getMetadata`函数，可以获得关于表或结果集中列名、类型等的详细描述，这对理解返回的数据很有帮助。 4. **导入导出功能**：MATLAB支持将数据从数据库中加载到工作区，并且也可以把工作区中的内容写回至数据库。这可以通过使用如`importdata`和`writeTable`这样的函数实现。 5. **音频文件处理优化**：在Matlabadt内，有专门针对音频信息的高效处理机制。它能够读取、预处理（例如降噪、分帧）及提取特征参数，并执行信号处理任务。 6. **筛选过滤功能**：利用元数据可以对TIMIT等数据库中的音频文件进行精确定位和选择，比如根据说话人或方言区域来挑选样本。 7. **可视化工具**：MATLAB强大的绘图能力使得查看和理解数据库中存储的数据变得容易。对于音频信息而言，波形图表、频谱图等都是有用的表示形式。 8. **脚本编写与函数封装**：可以通过写入脚本来自动化数据库操作或将其打包成可调用的函数来提高工作效率。 9. **并行处理支持**：如果条件允许的话，MATLAB可以利用其并行计算工具箱加速大规模数据任务，例如执行平行查询或者并行化结果集处理过程。 10. **错误捕捉与调试机制**：在进行数据库操作时可能会遇到各种问题（如连接失败、权限不足等），而MATLAB提供了一些异常捕获和解决策略以应对这些问题。 综上所述，结合使用MATLAB的数据库工具箱及Matlabadt库为音频数据的研究提供了强大的支持环境。这使得研究者们能够更加专注于他们的核心任务，并且无需过多担忧底层的数据管理操作细节。无论是简单的信息检索还是复杂的分析工作，MATLAB都能提供相应的能力支撑。