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商业智能,平台截图,平台演示,软件服务,关于我们,立方视界,业务数据模型设计,作者 admin,没有评论,首先简单的说一下我对数据、模型、数据模型、数据模型要素以及数据模型的分类的理解,数据 是符号,例如 张三,模型 现实世界事与物特征的抽象与模拟,如飞机模型、空气动力模型,数据模型的要素由操作、数据结构以及约束,通常情况下我们在数据模型设计的时候考虑最多的是数据结构而忽视了其他两个要素,其描述方法有er图、merise图、barker图等,其描述方法有er图,物理模型 面向具体的物理计算环境,最旧 »
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Write Nothing,Run Anywhere. 日期: 2012 年 11 月 20 日. 根据数据模型的应用层次可以分为概念数据模型模型 概念模型 、逻辑数据模型 数据模型 、以及物理数据模型 物理模型。 日期: 2012 年 10 月 23 日. 一 介绍 Knowledge Flow plugin 是Kettle企业版工具中的一个转换插件,Knowledge Flow plugin允许完整的数据挖掘流程运行在Kettle (PDI) ETL集成环境中。 3 在ETL转换中对所挖掘的数据进行预处理本文描述在kettle平台中训练/更新预测模型,结合Weka Scoring plugin部署预测模型。 二 要求 Knowledge Flow plugin要求Kettle 4.xand Weka 3.6或更高。 Knowledge Flow Kettle plugin还需要WekaKnowledge Flow application安装一个插件,该插件在kettle平台为Weka Knowledge Flow提供来自指定数据源. 日期: 2012 年 8 月 29 日. 演示用户名 sales@...

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皇家守卫军 Kingdom Rush 最近通关游戏存档,打通所有模式 | 立方视界

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Write Nothing,Run Anywhere. 皇家守卫军 Kingdom Rush 最近通关游戏存档,打通所有模式. 日期: 2012 年 9 月 12 日. 在这里C: Documents and Settings Administrator Application Data Macromedia Flash Player #SharedObjects 游戏所在的文件夹. 皇家守卫军 Kingdom Rush 最近通关游戏存档,打通所有模式. 版权所有 2016 立方视界 京ICP备11047418号.

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商业智能 | 立方视界

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Write Nothing,Run Anywhere. 日期: 2012 年 9 月 3 日. 日期: 2012 年 8 月 30 日. 日期: 2012 年 8 月 30 日. 日期: 2012 年 8 月 29 日. 日期: 2012 年 8 月 28 日. Http:/ dl.vmall.com/c0vnbdbdy8. Http:/ dl.vmall.com/c0ex9mmg0r. 日期: 2012 年 8 月 28 日. 企业需要借助BI 商业智能,Business Intelligence 来回答这些问题。 日期: 2012 年 8 月 28 日. Liferay6.1 portal.properties里面有关于自动创建用户公开页和私有也的设置。 Layout.user.private.layouts.power.user.required=true. Layout.user.public.layouts.power.user.required=true. 日期: 2012 年 8 月 28 日. 收费标准 4500 /人 包括资料、午餐及下午茶点. 日期: 2012 年 8 月 28 日.

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立方视界 - page 2

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Write Nothing,Run Anywhere. 日期: 2012 年 8 月 28 日. Http:/ dl.vmall.com/c0vnbdbdy8. Http:/ dl.vmall.com/c0ex9mmg0r. 日期: 2012 年 8 月 28 日. 企业需要借助BI 商业智能,Business Intelligence 来回答这些问题。 日期: 2012 年 8 月 28 日. Liferay6.1 portal.properties里面有关于自动创建用户公开页和私有也的设置。 Layout.user.private.layouts.power.user.required=true. Layout.user.public.layouts.power.user.required=true. 日期: 2012 年 8 月 28 日. 作者 中国商业智能网 来源 http:/ www.chinabi.net/ 时间 2011-4-8. 收费标准 4500 /人 包括资料、午餐及下午茶点. 日期: 2012 年 8 月 28 日. 时间 10月18日 10月19日(2天) 地点 上海.

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IBM COGNOS Analysis的优缺点 | 立方视界

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Write Nothing,Run Anywhere. 日期: 2012 年 8 月 30 日. IBM COGNOS Report的优缺点 →. 皇家守卫军 Kingdom Rush 最近通关游戏存档,打通所有模式. 版权所有 2016 立方视界 京ICP备11047418号.

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19968;步搞定. PDI cluster failover 问题的解 . ETL - PDI (Kettle). 怎么给 调用DB存储过程 传参 . 2016-4-5 18:06:29 李达 敖雷. Kettle 教学视频 Loading Data . 2016-5-5 11:57:04 sunshine am. 17年 珍存 Chapter2: 从 . 关于二值化数据文件 2 中的bug . Pentaho 中国爱好者社区 积分换 . 位游客 - 最高记录是 2997. Pentaho 技术支持电话: 13716483677 (Jason). GMT 8, 2016-9-1 04:47 , Processed in 0.021448 second(s), 7 queries . 积分 0, 距离下一级还需 积分.

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一提到 数据 ,可能经常会想到 数字 、 图表 、 模型 、 方程 等容易让人怯步的词语。 其实 数据 的真正意义,是躲在背后的那些 人。 在这里,我必须强调,事实的重要性,正是为了看清事实,我们必须 有方法 地在某些情况下,将自己看成是同一边的 人 ,某些情况下,将自己独立为另一边的旁观者。 2 拿着用户的文字反馈,尝试读懂这个 人 ,而不是这些 字。 当问卷回收了,我们 看到 主人们用 文字 写下来的话。 二是,文字的运用可能基于主人们的不同背景或个性有所不同 写的不同 ,而由于有自己的背景,我们 看 的方式与主人们的表达方式也有所不同 看的不同 ,结果必然导致信息传递的缺失 最形象的比喻是,接力比划游戏,结果往往啼笑皆非。 看着那些留在卷面上的文字,试想一下,那个 你 到底想说什么 这个时候仿佛可以读懂些什么。 我们试着代入,如果你是中级肉盾,在这个游戏中会面临怎样的情境 因为游戏规则,你常常与高级玩家PK,结果是PK时常常输掉 挫败感过强 ,归根到底是因为你的角色只是中级,然后会想 如果我练到高级了,就不怕跟高级玩家PK。 如果说前面是如何用 代入 来大胆假设,后面则是如何用 代入 来小心求证。

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一提到 数据 ,可能经常会想到 数字 、 图表 、 模型 、 方程 等容易让人怯步的词语。 其实 数据 的真正意义,是躲在背后的那些 人。 在这里,我必须强调,事实的重要性,正是为了看清事实,我们必须 有方法 地在某些情况下,将自己看成是同一边的 人 ,某些情况下,将自己独立为另一边的旁观者。 2 拿着用户的文字反馈,尝试读懂这个 人 ,而不是这些 字。 当问卷回收了,我们 看到 主人们用 文字 写下来的话。 二是,文字的运用可能基于主人们的不同背景或个性有所不同 写的不同 ,而由于有自己的背景,我们 看 的方式与主人们的表达方式也有所不同 看的不同 ,结果必然导致信息传递的缺失 最形象的比喻是,接力比划游戏,结果往往啼笑皆非。 看着那些留在卷面上的文字,试想一下,那个 你 到底想说什么 这个时候仿佛可以读懂些什么。 我们试着代入,如果你是中级肉盾,在这个游戏中会面临怎样的情境 因为游戏规则,你常常与高级玩家PK,结果是PK时常常输掉 挫败感过强 ,归根到底是因为你的角色只是中级,然后会想 如果我练到高级了,就不怕跟高级玩家PK。 如果说前面是如何用 代入 来大胆假设,后面则是如何用 代入 来小心求证。

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商业智能 BI 需要掌握什么知识,以及发展前景 转载. 忘掉啤酒和尿布吧,那只是个号称刊登在 哈佛商业评论 上的传说,这种业务上 很难解释的事件被传得神乎其神,如果是真的,早被广泛应用了。 若数据质量有问题,那么后面的分析必然不准确,所谓garbage in garbage out. 首先是确定报表的目的,这样才能定下报表是清单级还是汇总级 其次选 择字段,个人认为应该符合MECE Mutually Exclusive Collectively Exhaustive ,信息不全或者信息冗余,对分析都会形成干扰 再次是对字段做维度聚类,并做重要性排序,重要的,能做分析思路索引的,要排在前 面。 至于SAS, SPSS,Modeler, R, MATLAB这些挖掘工具之争,那就见仁见智了。 随着面向对象 Orient Object 编程方法兴起, 程序=数据结构 算法 1 的光荣时代似乎已经一去不复返。 如今许多分析人员也不曾听过Knuth 2 和他的The Art of Computer Programming。 图3 相关关系 VS 因果关系 编者注. 1 语出尼克劳斯 沃思 Niklaus Wirth...

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商业智能 BI 需要掌握什么知识,以及发展前景 转载. 忘掉啤酒和尿布吧,那只是个号称刊登在 哈佛商业评论 上的传说,这种业务上 很难解释的事件被传得神乎其神,如果是真的,早被广泛应用了。 若数据质量有问题,那么后面的分析必然不准确,所谓garbage in garbage out. 首先是确定报表的目的,这样才能定下报表是清单级还是汇总级 其次选 择字段,个人认为应该符合MECE Mutually Exclusive Collectively Exhaustive ,信息不全或者信息冗余,对分析都会形成干扰 再次是对字段做维度聚类,并做重要性排序,重要的,能做分析思路索引的,要排在前 面。 至于SAS, SPSS,Modeler, R, MATLAB这些挖掘工具之争,那就见仁见智了。 随着面向对象 Orient Object 编程方法兴起, 程序=数据结构 算法 1 的光荣时代似乎已经一去不复返。 如今许多分析人员也不曾听过Knuth 2 和他的The Art of Computer Programming。 图3 相关关系 VS 因果关系 编者注. 1 语出尼克劳斯 沃思 Niklaus Wirth...

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一、 商业分析概述 Business Analysis. Is the discipline of identifying business needs and determining solutions to business problems. Solutions often include a systems development component, but may also consist of process improvement, organizational change or strategic planning and policy development. The person who carries out this task is called a business analyst or BA. wikipedia.org. 按照以上维基百科的定义,商业分析主要目的在于明确商业需求,以及针对商业问题提供相应的解决方案 Business analysis is all about solving problems! 局部均衡 & 一般均衡思想在证券 股票 分析中的运用.

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九大商业智能分析平台你选哪个?

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Microsoft BI 通过三个层面或工作负载交付 数据仓库、报表与分析以及绩效管理。 在我们看来,Microsoft BI 的承诺就是 帮助组织内所有层面的决策者对其决策所支持的企业目标与计划充满信心。 SAP BusinessObjects是全球领先的商务智能(BI)软件公司的产品套件,Business Objects XI 为报表、查询和分析、绩效管理以及数据集成提供了最完善、最可靠的平台。 A href= title= abbr title= acronym title= b blockquote cite= cite code del datetime= em i q cite= strike strong. ZL 发表在 日常的思维方法 演绎法 & 归纳法. Welwell 发表在 关于电子商城建立数据驱动运营 商务智能 的相关思考. 刘新胜 发表在 关于电子商城建立数据驱动运营 商务智能 的相关思考. Welwell 发表在 二维象限法 Two-dimensional quadrant method 的经典运用案例分享. 关于 Arras WordPress Theme.

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商业智能 BI 需要掌握什么知识,以及发展前景 转载. 忘掉啤酒和尿布吧,那只是个号称刊登在 哈佛商业评论 上的传说,这种业务上 很难解释的事件被传得神乎其神,如果是真的,早被广泛应用了。 若数据质量有问题,那么后面的分析必然不准确,所谓garbage in garbage out. 首先是确定报表的目的,这样才能定下报表是清单级还是汇总级 其次选 择字段,个人认为应该符合MECE Mutually Exclusive Collectively Exhaustive ,信息不全或者信息冗余,对分析都会形成干扰 再次是对字段做维度聚类,并做重要性排序,重要的,能做分析思路索引的,要排在前 面。 至于SAS, SPSS,Modeler, R, MATLAB这些挖掘工具之争,那就见仁见智了。 随着面向对象 Orient Object 编程方法兴起, 程序=数据结构 算法 1 的光荣时代似乎已经一去不复返。 如今许多分析人员也不曾听过Knuth 2 和他的The Art of Computer Programming。 图3 相关关系 VS 因果关系 编者注. 1 语出尼克劳斯 沃思 Niklaus Wirth...

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分类归档: 互联网&电子商务

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一提到 数据 ,可能经常会想到 数字 、 图表 、 模型 、 方程 等容易让人怯步的词语。 其实 数据 的真正意义,是躲在背后的那些 人。 在这里,我必须强调,事实的重要性,正是为了看清事实,我们必须 有方法 地在某些情况下,将自己看成是同一边的 人 ,某些情况下,将自己独立为另一边的旁观者。 2 拿着用户的文字反馈,尝试读懂这个 人 ,而不是这些 字。 当问卷回收了,我们 看到 主人们用 文字 写下来的话。 二是,文字的运用可能基于主人们的不同背景或个性有所不同 写的不同 ,而由于有自己的背景,我们 看 的方式与主人们的表达方式也有所不同 看的不同 ,结果必然导致信息传递的缺失 最形象的比喻是,接力比划游戏,结果往往啼笑皆非。 看着那些留在卷面上的文字,试想一下,那个 你 到底想说什么 这个时候仿佛可以读懂些什么。 我们试着代入,如果你是中级肉盾,在这个游戏中会面临怎样的情境 因为游戏规则,你常常与高级玩家PK,结果是PK时常常输掉 挫败感过强 ,归根到底是因为你的角色只是中级,然后会想 如果我练到高级了,就不怕跟高级玩家PK。 如果说前面是如何用 代入 来大胆假设,后面则是如何用 代入 来小心求证。

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Write Nothing,Run Anywhere. 日期: 2012 年 11 月 20 日. 根据数据模型的应用层次可以分为概念数据模型模型 概念模型 、逻辑数据模型 数据模型 、以及物理数据模型 物理模型。 日期: 2012 年 10 月 23 日. 一 介绍 Knowledge Flow plugin 是Kettle企业版工具中的一个转换插件,Knowledge Flow plugin允许完整的数据挖掘流程运行在Kettle (PDI) ETL集成环境中。 3 在ETL转换中对所挖掘的数据进行预处理本文描述在kettle平台中训练/更新预测模型,结合Weka Scoring plugin部署预测模型。 二 要求 Knowledge Flow plugin要求Kettle 4.xand Weka 3.6或更高。 Knowledge Flow Kettle plugin还需要WekaKnowledge Flow application安装一个插件,该插件在kettle平台为Weka Knowledge Flow提供来自指定数据源. 日期: 2012 年 9 月 12 日. 第 1 页,共 82 页.

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