數據集市裡面都有什麼表

⑴ 資料庫與數據倉庫的區別

資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。

「與時間相關」：資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。

「不可修改」：數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據（有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息）。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的；當然，向數據倉庫添加數據是允許的。

拓展資料：

數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。

目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。

⑵ 常用的大數據工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;

接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。

2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。

最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。

1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

⑶ 大數據資料庫有哪些

問題一：大數據技術有哪些 非常多的，問答不能發link，不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的，編程語言的，以下就大數據底層技術說下。
簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術：
Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據：
跨粒度計算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
並行計算(MPP puting)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

問題二：大數據使用的資料庫是什麼資料庫 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，關鍵不是選什麼資料庫，而是資料庫如何優化！ 需要看你日常如何操作，以查詢為主或是以存儲為主或2者，還要看你的數據結構，都要因地制宜的去優化！所以不是一句話說的清的！

問題三：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四：常用大型資料庫有哪些 FOXBASE
MYSQL
這倆可算不上大型資料庫管理系統
PB 是資料庫應用程序開發用的ide，根本就不是資料庫管理系統
Foxbase是dos時代的產品了，進入windows時代改叫foxpro，屬於桌面單機級別的小型資料庫系統，mysql是個中輕量級的，但是開源，大量使用於小型網站，真正重量級的是Oracle和DB2，銀行之類的關鍵行業用的多是這兩個，微軟的MS SQLServer相對DB2和Oracle規模小一些，多見於中小型企業單位使用，Sybase可以說是日薄西山，不行了

問題五：幾大資料庫的區別 最商業的是ORACLE,做的最專業,然後是微軟的SQL server,做的也很好,當然還有DB2等做得也不錯,這些都是大型的資料庫,,,如果掌握的全面的話,可以保證數據的安全. 然後就是些小的資料庫access,mysql等,適合於中小企業的資料庫100萬數據一下的數據.如有幫助請採納,謝!

問題六：全球最大的資料庫是什麼 應該是Oracle，第一，Oracle為商業界所廣泛採用。因為它規范、嚴謹而且服務到位，且安全性非常高。第二，如果你學習使用Oracle不是商用，也可以免費使用。這就為它的廣泛傳播奠定了在技術人員中的基礎。第三，Linux/Unix系統常常作為伺服器，伺服器對Oracle的使用簡直可以說極其多啊。建議樓梗多學習下這個強大的資料庫

問題七：什麼是大數據？ 大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。

商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。

把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表

2.掌握指標管理

3.隨時線上分析處理

4.視覺化之企業儀表版

5.協助預測規劃

導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

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問題八：資料庫有哪幾種？ 常用的資料庫：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特點。 -oracle： 1.資料庫安全性很高，很適合做大型資料庫。支持多種系統平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客戶機/伺服器體系結構及混合的體系結構（集中式、分布式、 客戶機/伺服器）。 -sqlserver: 1.真正的客戶機/伺服器體系結構。 2.圖形化用戶界面，使系統管理和資料庫管理更加直觀、簡單。 3.具有很好的伸縮性，可跨越從運行Windows 95/98的膝上型電腦到運行Windows 2000的大型多處理器等多種平台使用。 -mysql: MySQL是一個開放源碼的小型關系型資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司，92HeZu網免費贈送MySQL。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。提供由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。 -access Access是一種桌面資料庫，只適合數據量少的應用，在處理少量數據和單機訪問的資料庫時是很好的，效率也很高。 但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。 -

問題九：什麼是大數據 大數據是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 大數據首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機理解自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從大入手，大是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的......>>

問題十：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

⑷ 典型的數據倉庫系統包括哪幾部分

?（一）數據源是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於rdbms中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等；（二）數據的存儲與管理是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。（三）olap(聯機分析處理)伺服器對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：rolap（關系型在線分析處理）、molap（多維在線分析處理）和holap（混合型線上分析處理）。rolap基本數據和聚合數據均存放在rdbms之中；molap基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；holap基本數據存放於rdbms之中，聚合數據存放於多維資料庫中。（四）前端工具主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以數據挖掘及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對olap伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。-----------------------------由安信公司歷經4年研發的監測數據管理平台，採用獨創的技術架構，在b/s架構上融入c/s模式，囊括了實驗室管理系統、監測站公自動化、監測站綜合業務管理系統、監測數據上報系統等諸多系統，把各個系統有機融合在一起，不同的業務科室展現不同工作頁面，內部卻又實現了數據共享。系統頁面簡單大方，操作輕松方便，在不增加實驗室工作量的情況下，能夠讓監測數據進入系統中，原始記錄單等諸多實驗室報表可協助生成（不完全生成，需人工簽字），隨後科室比如質控、綜合、主管領導即可對數據進行多層次利用查詢，並自動生成各類監測報表。系統採用流程化工作模式，對不同監測任務實施不同工作流，保證工作的科學和嚴謹，對於單位內部職工每天待事宜清晰顯示，讓內部職工對每天工作都一目瞭然。系統工作流程可自由配置，工作單可根據按照配置流轉相應單位，並且可以對工作流程進行追蹤查詢，作為領導可以查看到每一項安排工作的流轉情況、完成情況和監測結果。系統支持簡訊功能，對於領導等科室一些緊急任務可在系統下達後，立刻用簡訊通知相應工作人員，對於單位緊急通知等也可以進行簡訊通知，讓監測站的工作更加快捷高效。系統提供深層次數據挖掘功能，能夠根據監測數據，快速提供某監測點的多方位數據，比如歷年來某月cod的監測數據變化，幾年來某項監測數據的月平均值變化等等，為監測站領導決策提供科學依據。系統生成報表功能強大，除自身已包含眾多報表外，可迅速生成word下各種客戶要求的監測報表，並且查閱維護方便。系統作為平台拓展性強，可以融合其他系統與平台上，並且後期功能升級方便不影響前期功能。目前系統已經在多個地方監測站運行，從使用效果來看是比較實用的。