数据仓库 大数据挖掘

一、数据仓库 大数据挖掘

数据仓库一直以来被视为企业存储关键业务数据的核心架构，但随着大数据时代的到来，数据仓库的角色也在发生变化。大数据挖掘技术的兴起使得数据仓库不再只是数据的存储和管理中心，更多地成为数据分析和洞察的平台。

数据仓库的演变与挑战

传统的数据仓库通常建立在关系型数据库上，采用结构化数据存储和查询，但随着数据量的急剧增长和数据类型的多样化，传统数据仓库面临着诸多挑战。大数据挖掘技术的崛起为这些挑战提供了新的解决方案。

大数据挖掘的价值

大数据挖掘技术通过对海量、多样化数据的分析和挖掘，可以帮助企业发现隐藏在数据背后的规律和价值信息，为业务决策提供有力支持。通过数据挖掘，企业可以更好地理解客户需求、优化营销策略、提升产品质量等。

数据仓库与大数据挖掘的融合

数据仓库与大数据挖掘之间并不是简单的替代关系，而是应该相互融合，实现协同发展。数据仓库作为数据的存储和管理中心，为大数据挖掘提供了数据源头和基础；而大数据挖掘则为数据仓库赋予了更多的分析和应用能力。

数据仓库和大数据挖掘的最佳实践

在实践中，企业应该根据自身业务需求和现有技术架构，结合数据仓库和大数据挖掘技术，构建适合自身的数据分析和应用平台。同时，还需要重视数据的质量和安全，在数据挖掘过程中保障数据的准确性和隐私性。

结语

数据仓库和大数据挖掘作为企业数据管理和分析的重要手段，在今天的数字化时代发挥着越来越重要的作用。只有充分利用数据仓库和大数据挖掘技术，才能更好地把握数据带来的商业机会，实现企业的持续发展与创新。

二、简述传统数据挖掘技术与现在数据挖掘技术？

1、传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。

2、现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。

三、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

四、数据仓库和大数据平台

随着信息时代的不断发展，数据在企业中的重要性日益凸显。数据仓库和大数据平台作为企业数据管理中的关键组成部分，发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨数据仓库和大数据平台的定义、功能以及在企业中的应用。

数据仓库

数据仓库是指将企业各个业务系统中的数据进行抽取、转换和加载（ETL），经过清洗、整合和存储后形成的统一且易于查询分析的数据存储库。数据仓库通常采用星型模式或雪花模式来组织数据，以支持复杂的分析查询。

数据仓库的主要功能包括：

• 数据集成：将分散在不同系统中的数据集成到一个统一的数据存储中，确保数据的一致性和完整性。
• 数据清洗：清理数据中的错误、冗余和不完整信息，提高数据质量。
• 数据存储：将经过清洗和整合的数据存储在数据仓库中，支持多维分析。
• 数据查询：提供灵活且高效的查询接口，支持各种复杂的数据分析查询。

大数据平台

大数据平台是指用于存储和处理海量、多样化数据的技术解决方案。大数据平台通常基于分布式计算和存储架构，能够处理传统数据库管理系统无法处理的数据规模和复杂性。

大数据平台的特点包括：

• 横向扩展：通过在集群中增加节点，实现系统的线性扩展，支持海量数据存储和处理。
• 并行计算：采用并行计算模型，提高数据处理速度和计算效率。
• 容错性：具备良好的容错性能，保证系统在节点故障时仍能正常运行。

数据仓库与大数据平台的关系

数据仓库和大数据平台在企业中往往扮演着不同但互补的角色。数据仓库主要用于存储结构化数据，支持复杂的多维分析，适用于较为规范化和稳定的数据模型；而大数据平台则更适合处理半结构化和非结构化数据，以及需要快速实时处理的数据，具有更强的数据处理和分析能力。

在实际应用中，企业往往会综合使用数据仓库和大数据平台，通过数据集成和流式处理等手段将两者整合在一起，实现全面的数据管理和分析。数据仓库和大数据平台的结合能够为企业提供更全面、更深入的数据洞察，帮助企业进行决策和业务优化。

数据仓库和大数据平台在企业中的应用

数据仓库和大数据平台在企业中发挥着重要作用，对提升企业数据分析能力、优化业务流程、支持决策制定等方面都具有重要意义。

数据仓库主要应用于：

• 业务报表和分析：通过数据仓库存储和分析企业数据，生成各类报表和分析结果，帮助管理层了解业务状况。
• 业务决策支持：数据仓库提供全面的数据支持，帮助企业管理层进行决策分析，优化业务流程。
• 数据挖掘和预测：利用数据仓库中的数据进行数据挖掘和预测分析，发现潜在的商业机会。

大数据平台主要应用于：

• 实时数据处理：大数据平台能够实时处理海量数据，支持实时监控和决策。
• 日志分析和行为分析：通过大数据平台分析用户行为和系统日志，优化产品和服务。
• 人工智能和机器学习：大数据平台作为人工智能和机器学习的基础，支持智能推荐等功能。

综上所述，数据仓库和大数据平台在企业中各有其独特的优势和应用场景，合理地结合两者可以为企业提供更全面、更深入的数据支持，助力企业提升竞争力和创新能力。

五、什么是数据挖掘技术？

数据挖掘是一种用于从大量数据中提取有用信息的过程。它是一种基于统计学和数学技术的分析工具，利用计算机技术和算法来挖掘和发现数据中的潜在规律，进而提取出有价值的信息，并以此来进行有效的决策。

数据挖掘能够帮助企业更好地理解客户行为，预测未来趋势，进行市场分析等。数据挖掘应用广泛，如金融、医疗、电子商务、社交网络、搜索引擎等领域均可应用。它是一种非常重要的技术工具，可以帮助企业提高效率，优化业务流程，从而获得更大的竞争优势。

六、高级数据库，数据仓库有哪些关键技术？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

七、数据仓库构建的过程和意义？

数据仓库采集进来的原始数据是杂乱无章的，只有通过构建数据模型，将数据有序的组织和存储起来之后（即模型），才能为上层应用提供高效灵活的支撑，优秀的数据仓库模型对应用的价值主要体现在数据质量、响应速度、成本消耗及健壮水平四个方面：

1、数据质量

通过建模可以准确的理解业务和数据，实现业务和数据的标准映射，从而提升应用的有效性。

比如原始数据对于性别字段的枚举值既有男女，也有01等形式，这种定义的分歧会对上层的应用产生干扰，数据模型应该依据数据标准对原始数据进行标准化，所谓“书同文，车同轨”，数据治理的要求往往要落在具体的数据建模中才能发挥作用。

2、响应速度

通过建模可以提前基于源数据生成应用所需的模型，提升应用响应能力。

宽表就是一种典型的模型，如果没有宽表，应用就要将数据处理的复杂逻辑嵌入在应用中实现，无论是代码的开销、处理的开销及访问的开销都很大，因此往往需要预先生成模型来置换时间，也就是空间换时间。

风险在于应用变化无常，而模型往往后知后觉，现在只管杀不管埋的现象很多了，导致企业中80%的模型没人使用，元数据很大的一个应用场景就是模型生命周期的管理。

3、资源消耗

通过建模可以实现公共数据的共享，提升复用能力。

比如发现某些应用共同需要某个计算字段，则可以将这个计算字段预先生成（即沉淀成模型），这样有新的应用需要时可以直接使用，从而在资源和时间节省上一举两得。

这个角度讲，OLAP的CUBE其实就是一种建模，当然应用（上层模型也可以看成应用）如果不够多，复用无从谈起，建模也就失去了价值，很多时候感觉数据仓库的模型没啥卵用，大多时候是复用的效益不够明显所致。

4、健壮水平

通过建模可以实现应用与源数据的解耦，降低源数据变动对应用的影响，提升应用的健壮性。

比如有100个应用直接依赖某个源数据，如果这个源数据发生变动，则需要对100个应用都进行适配改造，代价非常大。

而如果100个应用都是基于模型支撑的，则可以在保证模型北向应用接口不动的情况下，仅改造模型和源数据的南向接口就可以了，不仅改动的工作量大幅减少（比如原来改100次现在只需要改一次），同时保证了应用的连续性。

八、大数据数据挖掘技术

大数据数据挖掘技术：定义、应用与发展

随着信息时代的到来，各个行业的数据呈现爆炸式增长的趋势。对于这些庞大的数据量，如何挖掘出有价值的信息成为了一个重要的问题。大数据数据挖掘技术应运而生，成为解决这一问题的关键工具。

大数据数据挖掘技术，顾名思义，是指通过运用各种算法、模型和工具来对大数据进行分析、探索和挖掘，以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和关联。它结合了统计学、人工智能、机器学习等领域的知识，能够从海量的数据中提取出有用的信息和洞察。

大数据数据挖掘技术的应用

大数据数据挖掘技术在各个行业具有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：

• 金融行业：通过对用户的消费行为、信用记录等数据进行挖掘，可以识别潜在的风险、预测市场走势，帮助金融机构做出更好的决策。
• 电商行业：通过对用户的购买历史、浏览行为等数据进行分析，可以个性化推荐商品，提升用户购物体验。
• 医疗行业：通过对患者的病历、基因数据等进行挖掘，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
• 交通行业：通过对车辆的位置、速度等数据进行分析，可以优化交通流量，减少拥堵。

除了以上行业，大数据数据挖掘技术还在市场营销、能源管理、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

大数据数据挖掘技术的发展趋势

随着科技的不断进步和数据量的不断增加，大数据数据挖掘技术也在不断发展和完善。以下是一些未来发展的趋势：

• 深度学习的应用：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的模式识别和特征提取能力。未来，深度学习将成为大数据数据挖掘技术中的重要组成部分。
• 可视化分析的推广：为了更好地理解和展示挖掘出的数据模式和关系，可视化分析将得到更广泛的应用。通过图表、图形等方式，可以直观地呈现数据挖掘的结果。
• 实时数据挖掘：随着物联网的兴起，各种设备和传感器产生的数据量呈现爆发式增长。实时数据挖掘能够对这些数据进行及时的处理和分析，以支持实时决策。
• 隐私保护和数据安全：随着数据挖掘的广泛应用，数据隐私和安全性成为了一个重要问题。未来的发展将更加关注如何保护用户隐私和确保数据的安全。

总结起来，大数据数据挖掘技术在不断推动着各个行业的发展和创新。通过分析庞大的数据集，我们能够获取更多的洞察和认识，为决策提供科学的依据。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，未来大数据数据挖掘技术将发挥更加重要的作用。

九、数据分析和挖掘有哪些公开的数据来源？

中金网

黄金价格

现货黄金价格

上海黄金

纸黄金

国际黄金

黄金期货

白银T+D

天通银

外汇交易

国际快讯

金十数据

原油期货

财经日历

投资理财

贵金属投资

上海黄金价格

伦敦银

黄金现货

外汇新闻

外汇评论

央行外汇

经济数据

美元指数

人民币汇率

加元兑美元

叉盘分析

投行看金

美元瑞郎

澳元兑美元

美元日元

英镑美元

欧元对美元汇率

美元指数

贵金属投资

投资理财

金店

财经新闻

外汇政策

上海黄金交易所今日金价

十、物联网数据挖掘技术

物联网数据挖掘技术：探索智能时代的无限潜力

在当今数字化时代，物联网技术已经渗透到我们生活的方方面面，实现了设备之间的互联互通，形成庞大的数据网络。而在这个庞大的数据池中，物联网数据挖掘技术扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨物联网数据挖掘技术的意义、应用和未来发展趋势。

什么是物联网数据挖掘技术？

物联网数据挖掘技术是指通过各种数据分析工具和算法，对物联网设备所产生的数据进行深入挖掘和分析的过程。通过对这些数据的处理，可以发现其中隐藏的规律、趋势以及有价值的信息，从而为决策提供支持和指导。

物联网数据挖掘技术的应用范围非常广泛，涵盖了智能家居、智慧城市、工业生产等诸多领域。通过对物联网设备产生的海量数据进行挖掘，可以帮助用户更好地理解设备运行状态、用户行为偏好，进而优化服务、提高效率。

物联网数据挖掘技术的意义

物联网数据挖掘技术的意义在于通过对数据的分析和利用，为用户和企业带来更多的价值。首先，物联网设备产生的数据可以帮助用户了解自身的行为习惯、健康状况等信息，从而更好地管理自己的生活。其次，对工业生产过程中的数据进行挖掘，可以帮助企业实现智能化生产、提高产品质量。

此外，物联网数据挖掘技术还可以帮助政府部门更好地监测公共设施的运行情况，提高城市管理水平。通过对交通、环境等数据的挖掘，可以帮助城市规划师更好地制定城市发展规划，提高城市居民的生活质量。

物联网数据挖掘技术的应用

智能家居：在智能家居领域，物联网数据挖掘技术可以帮助用户更好地管理家庭环境。通过对家居设备产生的数据进行挖掘，可以实现智能化的家居控制，提高家庭生活的便利性和舒适度。

智慧城市：在智慧城市建设中，物联网数据挖掘技术可以帮助城市管理者更好地了解城市运行情况。通过对城市各个领域数据的挖掘，可以实现智能交通管理、环境监测等功能，提升城市的智能化水平。

工业生产：在工业生产过程中，物联网数据挖掘技术可以帮助企业实现智能化生产。通过对生产设备的数据进行分析，可以实现设备的预测性维护、生产过程的优化，提高生产效率和产品质量。

物联网数据挖掘技术的未来发展趋势

随着物联网技术的不断发展和普及，物联网数据挖掘技术也将迎来更广阔的发展空间。未来，物联网数据挖掘技术将更加智能化、个性化，能够更好地适应用户和企业的需求和场景。

同时，随着人工智能、大数据等新技术的不断融合，物联网数据挖掘技术将变得更加强大和智能。未来的物联网数据挖掘技术将能够实现更复杂的数据分析和挖掘，为用户和企业带来更多的价值。

总之，物联网数据挖掘技术作为物联网技术的重要组成部分，在智能时代具有不可替代的地位。随着技术的进步和发展，相信物联网数据挖掘技术将会继续发挥重要作用，推动智能化生活和产业的发展。