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隨著信息化的深入和兩化的深度融合,大數(shù)據在石油石化行業(yè)應用的前景將越來越廣闊。以下是是2016年我國能源行業(yè)大數(shù)據的發(fā)展現(xiàn)狀及市場分析。
在某些場景下,Hadoop平臺上的數(shù)據分析需要用到RMDBS上的數(shù)據,每次從數(shù)據源移動或復制數(shù)據到Hadoop是不現(xiàn)實的,因為您要考慮移動或復制數(shù)據的頻率、時間成本、管理成本等等。這樣,利用Federation技術直接、透明地訪問遠程RMDBS數(shù)據源成為解決問題的有效途徑。
當前,越來越多的企業(yè)正在考慮將其數(shù)據倉庫遷移至云端,對于大多數(shù)企業(yè)而言,現(xiàn)有的數(shù)據倉庫部署在本地的數(shù)據中心中,基于投資保護和數(shù)據安全的考量,無法將數(shù)據倉庫整體遷移到云上。因此,一種混合型的,將本地和云端數(shù)據倉庫整合的架構,成為大多數(shù)企業(yè)傾向并選擇的部署方式。
“數(shù)據,已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域,成為重要的生產因素。人們對于海量數(shù)據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?!?/p>
在報表的制作中,我們常常需要通過地圖來展現(xiàn)和地域相關的數(shù)據。Cognos的用戶除了可以通過RAVE框架定制個性化的地圖可視化圖之外,還可以使用一個叫做maps的數(shù)據容器來快速實現(xiàn)基于地圖的數(shù)據展示。
8月10日,慧都學院將與合作伙伴IBM再度攜手,共同舉辦大數(shù)據系列公開課-IBM專場(第二期)——“深入行業(yè)”構建Cognos大數(shù)據分析,距離開課僅余6天時間,所剩免費名額已不多,搶座從速!
我特別不喜歡裝逼的產品經理,看文章也一樣不喜歡華而不實的。所以督促自己寫文章時,把懂的、經歷過的能細就寫的盡量詳細;不懂的就去學,然后把整理的筆記分享出來,數(shù)據分析方面我涉入不多,內容由于缺少實戰(zhàn)經驗,會比較基礎和理論,希望同樣對你有幫助。
在 上一篇文章中,您學習了如何在 Cognos中可視化簡單的數(shù)據挖掘結果。在本文中,您將學習一些高級技巧,例如使用 Cognos 從數(shù)據挖掘模型中下鉆和提取結構化信息。使用本文的業(yè)務場景和實例,理解偏差檢測所需的挖掘任務,即識別異常數(shù)據記錄。學習如何使用 IBM InfoSphere? Warehouse 數(shù)據挖掘發(fā)現(xiàn)這些記錄,并創(chuàng)建交互式報告。
企鵝智酷對全國萬名滴滴與Uber用戶進行調查,并按照性別、收入水平等維度進行精準匹配抽樣,發(fā)布了這份《大合并背后,滴滴+Uber中國收益報告》,為你揭秘滴滴與Uber中國合并后,整個中國出行市場的最新格局和未來趨勢洞察。
數(shù)據挖掘為從大量數(shù)據中提取出有用的信息提供先進的分析技術。本系列的文章談到了將 InfoSphere Warehouse 數(shù)據挖掘與 IBM Cognos報告相結合的總體架構和商業(yè)機遇。這種集成使公司中的不同人員可以利用數(shù)據挖掘的結果。本系列的第 1 篇文章介紹基本的集成架構,并提供一個簡短的技術案例研究,使您基本了解如何完成這種集成。
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