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数仓建模技巧及分层架构解析.pdf

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简介：
本PDF文档深入探讨了数据仓库建模的核心技巧，并详细解析了数据仓库的分层架构设计，旨在帮助读者构建高效的数据管理平台。 数仓建模方法及分层架构详解：本段落将深入探讨数据仓库的构建策略与结构设计，包括不同层次的数据处理流程和技术要点。通过分析常见的建模技术和最佳实践，帮助读者理解如何优化数据存储、提高查询效率，并确保数据质量与安全性。

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  • 数仓建模技巧及分层架构解析.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了数据仓库建模的核心技巧，并详细解析了数据仓库的分层架构设计，旨在帮助读者构建高效的数据管理平台。 数仓建模方法及分层架构详解：本段落将深入探讨数据仓库的构建策略与结构设计，包括不同层次的数据处理流程和技术要点。通过分析常见的建模技术和最佳实践，帮助读者理解如何优化数据存储、提高查询效率，并确保数据质量与安全性。
     
  • 数仓建模与分层的数据仓库知识.pdf
    优质
    本PDF深入解析数据仓库建模及分层的核心概念和实践技巧，适合数据库管理员和技术人员阅读，助力提高数据分析效率。 第一章：数仓概述 第二章：OLTP与OLAP简介 第三章：关系建模及维度建模 第四章：阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝五家公司的数据仓库分层架构简析 第五章：数据仓库的分层设计 第六章：元数据管理系统解析 第七章：Hive的Metastore机制详解 第八章：基于Hadoop架构的数据仓库管理工具——Hive介绍 第九章：Hadoop集群中的Yarn容量调度器解析 第十章：从零开始搭建数仓ODS层（埋点日志+业务数据） 第十一章：从零开始构建数仓DIM层及拉链表处理 第十二章：从零开始加载用户行为日志至DWD层 第十三章：从业务数据解析着手，建立DWD层 第十四章：搭建并加载DWS层（汇总中间层） 第十五章：构建和加载数仓的DWT层（即详细度量表） 第十六章：从零开始建设ADS层（应用统计报表） 第十七章：数据仓库建模及分层总结（ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层次结构）
     
  • 数据仓库建模及ETL实战技巧
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    本书深入浅出地讲解了数据仓库建模的核心概念与方法，并通过实际案例详细介绍了ETL（提取、转换、加载）技术的应用技巧。适合数据分析和数据库管理从业者阅读。 数据仓库（Data Warehouse, DW）是为了便于多维分析和从不同角度展示而将数据按特定模式存储建立起来的关系型数据库。它基于联机事务处理系统(OLTP)的数据源，其中包含详细、集成且面向主题的信息，并以满足联机分析处理系统的分析需求为目的。
     
  • 数据仓库的分层结构分析
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    本文章对数据仓库的分层架构进行了详细的解析和探讨，帮助读者理解各层次的功能与作用，旨在为数据管理提供理论支持。 数据仓库是决策支持系统（DSS）及联机分析应用的数据来源的结构化环境。它专注于从数据库中提取信息的问题，并具有面向主题、集成性、稳定性和时变性的特点。1990年，被誉为“数据仓库之父”的比尔·恩门（Bill Inmon）首次提出了这一概念。数据仓库的主要功能是通过特定的数据存储架构对组织多年积累的大量事务处理数据进行系统的分析和整理，以便支持联机分析处理(OLAP)、数据分析等方法的应用，并创建决策支持系统(DSS)及主管信息系统的建立。这有助于决策者从大量的资料中快速有效地提取有价值的资讯，以应对环境变化并制定有效的策略。 在1991年出版的《建立数据仓库》一书中，比尔·恩门提出了一个被广泛接受的数据仓库定义：它是一个面向主题、集成性高、相对稳定且反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
     
  • AlexNet网络架构解析及模型构建
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    本课程详细解析了AlexNet卷积神经网络的架构特点及其在图像分类领域的应用，并指导如何使用Python和深度学习框架搭建该模型。 AlexNet是2012年ILSVRC 2012（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）的冠军网络，在该竞赛中将分类准确率从传统方法的70%+提升到了80%+，而当时传统的技术已经进入瓶颈期。这一显著的进步是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky实现的，并且自那以后深度学习开始迅速发展。
     
  • GoogLenet网络架构解析及模型构建
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    简介：本文深入剖析了GoogleNet网络架构的特点与优势，并详细介绍了如何基于该架构构建高效深度学习模型。 首先给出三个资源： 1. GoogLeNet网络结构详解视频 2. 使用PyTorch搭建GoogLeNet并训练的教程 3. 使用TensorFlow搭建GoogLeNet并训练的教程 GoogLeNet在2014年由Google团队提出（与VGG网络同年，注意GoogLeNet中的L大写是为了致敬LeNet），该模型赢得了当年ImageNet竞赛中分类任务的第一名。原论文标题是《Going deeper with convolutions》，以下是该网络的一个简化图示，由于原始论文提供的图片尺寸较大，完整的图表可以参见相关文献的最后部分。 接下来谈谈GoogLeNet中的几个亮点： （1）引入了Inception模块
     
  • PPTP解析，环境构建，数据包捕获与分析，破解技巧
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    本教程深入讲解了PPTP协议的工作原理，并提供了环境搭建、数据包捕获及分析的方法和破解技巧，适合网络安全爱好者和技术研究人员学习。 对PPTP的详细分析从基础开始搭建环境，并通过抓包进行密码破解的信息分析。
     
  • 数据业务分析与建模：大数据及专业分析技巧
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    《数据业务分析与建模：大数据及专业分析技巧》一书深入浅出地讲解了如何利用大数据进行高效的数据分析和模型构建，为读者提供了实用的专业技能和行业洞见。 第1阶段：业务数据分析师 第2阶段：建模分析师 第3阶段：大数据分析师 第4阶段：数据分析专家 第5阶段：拓展课程 第6阶段：人工智能
     
  • Apache Iceberg与湖仓一体架构解析.pdf
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    本PDF深入剖析了Apache Iceberg项目及其在构建现代数据仓库和大数据处理平台中的应用，重点讨论其如何促进湖仓一体化架构的发展。 Iceberg是构建湖仓一体架构的重要技术之一，与Delta Lake和Hudi齐名，并被称为数据湖技术的三驾马车。
     
  • 数学建模十大常用解题技巧.pdf
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    本书《数学建模十大常用解题技巧》旨在为读者提供一系列解决数学建模问题的有效策略和方法，帮助提升模型构建与分析能力。 数学建模是指根据实际问题构建数学模型，并通过求解该模型来解决现实中的挑战。当需要从定量角度分析与研究某一特定情境时，人们通常会进行深入的调查、了解相关信息，作出合理的假设并揭示内在规律，在此基础上运用数学符号和语言建立相应的数学模型。本段落总结了常用的建模方法及其主要应用领域，涵盖了数学及统计学上的多种技术手段；至于机器学习算法的应用则暂不涉及（未来有机会再补充）。最后需要指出的是，哪种模型更优取决于实际数据的验证结果，并且求解途径也不限于一种方式，例如指派问题可以通过线性规划、动态规划、整数规划或图与网络方法等不同路径来解决。