数据仓库 大数据挖掘

什么是数据 仓库和数据 挖掘？在数据 仓库的基础上，分析数据挖掘。数据准备:数据准备包括:选择数据_ in large数据library和数据 -1/，数据预处理_执行数据再处理，包括检查数据的完整性和数据的一致性，去噪，填充缺失字段和删除无效-0。

个人觉得数据管理与应用这个专业不错。接下来我就从几个方面来分析一下。Da 数据管理与应用首先我来介绍一下Da 数据管理与应用的专业。本专业学生主要学习分析理论和方法在经济管理中的应用以及管理和治理方法。学生可以从事商务数据分析、商业智能、电子健康、大数据金融、数据 -2/、大数据管理与治理等。然后，从发展前景的角度说说我为什么觉得大学数据管理与应用这个专业好？

我们的当代社会在不断发展。我们已经进入了信息时代。现在的社会是基于互联网 和Da 数据的时代。当今社会，互联网，big 数据，人工智能在不断发展。管理和应用的目的是服务于国家战略。国家“十四五”规划明确提出，加快第五代移动通信、工业互联网、大数据中心、人工智能建设。现在社会要求企业加快自身数字化转型进程，不断提质增效，从而推动经济高质量发展。

BI商业智能基于ERP，一般基于EPR 数据，制作静态和动态报表、仪表盘等。，更具体的分析企业的资金和物流数据。要分析的话，可以从两个方面来做。一、ERP是构建BI的基础，ERP 数据的真实、全面、及时是构建商业智能的基本框架。第二，商业智能(BI)是erp的进一步完善，减少了报表的上报时间，即时分析企业各项数据，并可发送到移动终端，方便快捷。

ERP是企业资源计划系统，记录了企业的资金和物流数据，但是这些数据有时会包含垃圾数据，所以需要用ETL技术对数据进行清理。而ERP系统的数据并不能反映公司和竞争对手的全部信息。这就需要将其他系统数据(如SAP)或外部数据导入数据。在数据 仓库的基础上，分析数据挖掘。

Da 数据开发主要负责数据-2/、数据清洗和数据建模，后者只是简单负责处理和。通常我们会与Da 数据、挖掘的可视化分析工程师合作并提供有价值的数据为企业提供业务拓展支持，即数据带动业务快速增长。1.数据开发工程师精通常用的数据结构和算法，了解面向对象设计的基本原理，熟悉常用的设计模式；掌握Hadoop生态系统的框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等。数据 仓库的设计、开发和维护。

确保平台的稳定可用性；负责应用产品的部署、上线和维护；负责-0平台的资源管理、性能优化和故障处理；深入研究大数据业务相关运维技术，持续优化集群服务架构；参与大型数据自动化运维、监控和故障处理工具的设计。3.da数据Analyst/挖掘算法工程师主要在数据Analysis挖掘工作，平时需要负责常规业务的开发数据分析需求和用户画像的构建。