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数据算法
编程算法
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编程算法是一组明确的指令集,旨在解决特定问题或实现特定功能。它们通过一系列步骤指导计算机执行操作,最终达到预定的目标。
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躺柒
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读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道06数据测试
1. 运行分析型数据转换
1.1. 确保ETL期间的数据质量 1.1.1. ETL即“提取-转换-加载” 1.1.2. 步骤 1.1.2.1. 在提取步骤中,原...
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躺柒
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读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道05数据标准化
1. 批处理
1.1. 批处理在一段时间内收集数据,然后将大量数据“批处理”在离散的数据包中
1.2. 直到20世纪10年代中期,批处理都...
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躺柒
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读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道04收集与清洗
1. 收集数据
1.1. 数据收集和清洗是生产管道中的第一步 1.1.1. 数据转换和测试则在生产管道中解决数据质量问题
1.2. 在收集数据...
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躺柒
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读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道03数据目录
1. 同步数据
1.1. 不同的数据仓库和数据湖通过数据集成层来进行桥接
1.2. AWS Glue、Fivetran和Matillion等数据集成工具从不同来...
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躺柒
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读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道02数据湖仓
1. 组装
1.1. 对于任何数据从业者来说,解决生产过程中的数据质量问题都是一项关键技能,但只要有适当的系统和流程,就基本可以...
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躺柒
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读数据质量管理:数据可靠性与数据质量问题解决之道01数据质量
1. 为什么数据质量值得关注
1.1. 数据是你的CEO的首要任务
1.2. 下游数据消费者(包括产品分析师、营销领导者和销售团队)则依赖...
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躺柒
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读数据湖仓09读后总结与感想兼导读
1. 基本信息
数据湖仓 [美]比尔·恩门(BillInmon);[美]戴夫·拉皮恩(DaveRapien);[美]瓦莱丽·特(ValerieBartelt)著 人...
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躺柒
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读数据湖仓08数据架构的演化
1. 数据目录
1.1. 需要将分析基础设施放置在数据目录(Data Catalogue)的结构中 1.1.1. 元数据 1.1.2. 数据模型 1.1.3. 本体 1.1....
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躺柒
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读数据湖仓07描述性数据
1. 描述性数据
1.1. 基础数据中包含不同类型的数据,而不同类型数据的描述性数据也存在显著的差异
1.2. 尽管这些描述性数据存在...
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躺柒
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读数据湖仓06数据集成
1. 数据湖仓中的数据集成
1.1. 数据湖仓的总体目标是为每一个人提供支持,包括从普通职员到CEO
1.2. 有了作为基础设施的基础数据...
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躺柒
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读数据湖仓05数据需要的层次
1. 业务价值
1.1. 技术和商业在这个世界上是相互交织的 1.1.1. 基础数据在商业和技术应用中是不可或缺的
1.2. 技术的存在是为了...
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躺柒
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读数据湖仓04数据架构与数据工程
1. 大容量存储器
1.1. 几乎是到最后时刻,大容量存储器才被引入基础数据的基础设施中 1.1.1. 分析人员通常不会直接在大容量存储...
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躺柒
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读数据湖仓03不同类型的数据
1. 结构化数据
1.1. 结构化数据是数据湖仓中最常见的基础数据之一 1.1.1. 是技术领域中最早出现的数据环境之一
1.2. 每条记录的...
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躺柒
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读数据湖仓01让数据可信
1. 让数据可信
1.1. 每个终端用户(End User)都有一个共同的需求:访问想要的数据
1.2. 真的能够相信我正在访问的这些数据吗? 1....
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躺柒
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读数据工程之道:设计和构建健壮的数据系统33未来
1. 未来
1.1. 运营的优先级和最佳实践与技术可能会改变,但生命周期的主要阶段会在许多年内保持不变
1.2. 随着组织以新的方式利...
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躺柒
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读数据工程之道:设计和构建健壮的数据系统32序列化和云网络
1. 序列化
1.1. 仅仅通过从CSV转换到Parquet序列化,任务性能就提高了上百倍
1.2. 基于行的序列化 1.2.1. 基于行的序列化是按行...
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躺柒
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读数据工程之道:设计和构建健壮的数据系统31安全和隐私
1. 安全和隐私
1.1. 安全在数据工程的执行层面至关重要 1.1.1. 安全需要成为一种思想和行动的习惯 1.1.2. 安全是隐私立足的根本
...
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躺柒
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读数据工程之道:设计和构建健壮的数据系统30机器学习
1. 机器学习
1.1. 机器学习正在变得普遍 1.1.1. 机器学习、数据科学、数据工程以及机器学习工程的界限正在变得模糊,并且在各个...
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躺柒
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读数据工程之道:设计和构建健壮的数据系统28数据服务常见关注点
1. 使用场景
1.1. 为分析和BI,也就是统计分析、报表和仪表板提供数据服务 1.1.1. 是数据服务最为常见的目标 1.1.2. 这些概念的...
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躺柒
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读数据工程之道:设计和构建健壮的数据系统27转换
1. 转换
1.1. 转换与查询不同 1.1.1. 查询是根据过滤和连接逻辑从各种来源检索数据 1.1.2. 转换将结果持久化,供其他转换或查询...
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