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探索性数据分析(EDA,exploratory data analysis),是指对已有的数据(特别是原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。
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数据资产视图包括:大数据平台和集市基础数据资产;数据中台指标、挖掘模型、挖掘特征、标签等数据资产。
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数据中台可以解决当前企业信息化的遇到的所有问题。
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数据质量管控,是指事先采取各类预防控制措施来保障和提升数据质量的工作。
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数据应用部门应在使用外部数据前进行风险评估,并建立外部数据风险应急方案,以保持业务的连续性。
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数据挖掘平台是高效的计算平台,所以编写SQL语句时完全不需要考虑性能问题。
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数据挖掘过程只是技术部门的职责,业务部门无需参与。
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数据是数据库中存储的基本对象。
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数据模型设计遵循“数据业务双向驱动、维度范式相互结合”的原则。
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数据模型可以划分为两类。一类是概念模型,另一类是逻辑模型和物理模型。
