互联网羊毛党屡禁不止的原因：羊毛存在的必然性 俗话说：“凡是合乎理性的东西都是现实的，凡是现实的东西都是合乎理性的。”这些年，互联网金融的高速发展与“羊毛党”密不可分。 2014—2015 年，“薅羊...
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什么是羊毛党：羊毛党的特点特征
什么是羊毛党：羊毛党的特点特征 “羊毛党”是关注与热衷于“薅羊毛”的群体，它起源于互联网金融的P2P平台，指那些专门选择互联网渠道的优惠促销活动，以低成本甚至零成本换取物质上实惠的人，而这些行为被称为...
统计学与数据挖掘的关系
统计学与数据挖掘的关系 有很多人认为数据挖掘是统计学的分支，其功能的实现是统计学方法和技术应用的结果；也有人认为统计学和数据挖掘有着本质的区别，统计学的方法和技术根本无法实现数据挖掘的功能。笔者认为这...
大数据的4V+4V特点
大数据的4V+4V特点 从数据的表现形式看，业界普遍认为大数据具有如下的“4V”特点 。 （1）海量（Volume）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。 （2）多样（Variety）：数据类型繁...
数据仓库中的数据组织
数据仓库中的数据组织 数据仓库中数据的组织方式与数据库不同，通常采用分级的方式进行组织。一般包括早期细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高度综合数据以及元数据5个部分。 （1）早期细节数据指存储的过...
什么是元数据：元数据的作用与分类
什么是元数据：元数据的作用与分类 元数据是关于数据的数据，是对数据的结构、内容、键码、索引等的一种描述。数据仓库中的元数据是数据仓库结构的信息目录，全面地描述了数据仓库中的数据，提供了有关数据的环境。...
什么是数据仓库：数据仓库的特点
什么是数据仓库：数据仓库的特点 目前比较通用的对数据仓库的定义是William H. Inmon在1996年提出的，他对数据仓库的定义得到了大多数学者和工程人员的接受：数据仓库是一个面向主题的、集成的...
数据仓库的产生历史
20世纪80年代中期，“数据仓库”这个名词首次出现在比尔·恩门（Bill Inmon）的《建立数据仓库》一书中。对于数据仓库概念，他给予如下描述：数据仓库是一个集成的（Integrated）、具有主题...
主流的商务智能产品简介
主流的商务智能产品简介 在全球商务智能行业中，BO（Business Objects）始终处于领导者的地位，自1990年成立以来就一直致力于报表、查询和各种分析工具的研发，其水晶报表是国际报表工具的标...
商务智能（BI）与DSS、EIS的关系
商务智能（BI）与DSS、EIS的关系 作为一种新型的决策支持系统，与传统的DSS和EIS相比，BI在很多方面都存在显著的优点。 （1）在使用对象上。传统的DSS和EIS仅仅局限于企业的高层决策者、分...
商务智能（BI）与ERP系统的关系
商务智能（BI）与ERP系统的关系 BI与ERP最大的共性就是使企业运行效率更高、响应更及时及易于整合。从基础架构的角度上看，BI和ERP有以下几点相似之处。 （1） BI和ERP都是采用分布式架构存...
商务智能（BI）与报表系统的区别
商务智能（BI）与报表系统的区别 传统的报表系统和BI存在着本质的区别。传统的业务报表系统一般被设计成扁平系统，主要是针对分离的事务处理，但对结构化的分析和统计却无能为力。一个独立的BI系统，能够从各...
商务智能的产生和发展过程
商务智能的产生和发展过程 商务智能是随着Internet的高速发展和企业信息化的不断深入而产生的。其发展也是一个渐进的、复杂的演变过程，而且目前仍然处于发展之中。它经历了事务处理系统（Transact...
商务智能（BI）的功能
商务智能具有以下4项功能。 （1）数据管理功能：从多个数据源中抽取、转换、装载（ETL）数据、清洗数据、数据集成的能力；大量数据高效存储与维护的能力。 （2）数据分析功能：具备OLAP、Legacy等...
商务智能（BI）的过程
商务智能的过程是：首先需要准备正确可用的数据，其次要将这些数据转化为有价值的信息，再用于指导商业实践（智慧）。该过程就包括了数据抽取、分析和挖掘 3 个主要环节，分别由DW、OLAP、DM技术来完成。...
数据挖掘的过程：SAS公司的SEMMA方法论
数据挖掘的过程：SAS公司的SEMMA方法论 针对数据挖掘过程中直接与数据相关的部分，SAS公司提出了SEMMA方法论，将数据挖掘的核心过程分为抽样（Sample）、探索（Explore）、修整（Mo...
CRISP-DM模型的六个阶段
CRISP-DM模型的六个阶段 CRISP-DM（CRoss-Industry Standard Process for Data Mining，数据挖掘的跨行业标准过程）是由Daimler Chry...
数据挖掘银行业应用案例：企业贷款信用风险
数据挖掘银行业应用案例：企业贷款信用风险 在给企业贷款时，银行不可避免地面临着信用风险，这种风险可以通过两类指标来刻画：一是企业贷款违约的概率，二是一旦企业违约所带来的损失。如果能够很好地预测信用风险...
基于云计算的海量数据挖掘技术特点（Hadoop框架）
基于云计算的海量数据挖掘技术特点（Hadoop框架） 云计算是一种资源利用模式，它能以简便的途径和按需的方式通过网络访问可配置的计算资源，快速部署资源。在这种模式中，应用、数据和资源以服务的方式通过网...
WEKA数据挖掘的包结构
WEKA数据挖掘的包结构 通常，每个Java程序都是作为一个类来实现的，当程序比较大时，可能被分割为几个类，而当类的数量很多时，就很难理解和查找。于是，Java就允许将许多类组织在一起组成一个包，每个...