数据挖掘软件及ODS
ODS系统
ODS 系统系统概要：随着业务的发展，外部监管机构、银行管理层和业务部门对决策、管理信息的依赖程度在不断提高，这些决策管理信息的需求的获取，不仅及时性、准确性、多样性要求较高，而且还跨越多个业务系统，手工方式越来越难以满足要求。
同时，不同应用系统之间，面对相同的数据获取需求，由于缺乏统一的规范和数据接口标准，导致应用系统重复开发相同功能的取数程序，源系统也需要开发多个数据接口。
此外，即便是在生产运营环境下，源系统还需要进行多次抽取，不但浪费了网络及存储的资源，而且给生产系统造成过大的压力，对生产运营产生较大的风险。
而科技部门在满足业务部门日益旺盛的数据需求过程中，却面临着众多业务系统数据来源构成复杂、数据存储分散、数据冗余严重、存储成本过高等诸多问题。
鉴于此，建设商业银行统一的数据中心势在必行。
项目意义：ODS （操作型数据存储（Operational Data Storage ））系统建设项目，首先，对数据进行统一整合，构建全行数据标准化体系；其次，实现对应用系统的统一供数，并对分行的统一数据分发；第三，实现全行数据及技术架构的统一，建设并不断完善商业银行的ODS 系统。
通过ODS 系统，既可以缩短应用系统的实施路径，减少重复开发；又可以提高业务管理部门数据需求的响应速度和准确性，并通过模型和知识库积累业务经验，为更深层次的决策分析和数据挖掘奠定基础。
项目目标：∙集成各源系统的数据，构建全行统一的基础数据模型、操作数据存储中心及配套体系； ∙ 建立数据分发平台，构建全行统一的数据文件分发体系，为各应用系统提供数据；∙为ALM （资产负债管理）应用系统提供数据； 总体规划：∙采用多层、可扩展框架结构，系统整体上包括数据获取层、数据组织层、数据应用、数据展现。
多层框架结构具有高度的扩展能力和方便的系统开发和维护性能，适合数据仓库系统多阶段、多层次的应用特点。
∙公共服务包括ETL 管理、元数据管理、数据质量管理、统一认证服务。
ods层方案
ods层方案
数据仓库的ODS（Operational Data Store）层方案主要包括以下几个步骤：
1. 数据抽取和加载：从业务系统中抽取数据，并确保数据的及时性和准确性。
2. 数据清洗和加工：对数据进行初步的清洗和加工，例如去重、格式化、转换等，使其符合企业的业务需求和规范。
3. 数据分类和组织：将数据按照相关业务进行分类和组织，方便后续的数据整合和分析。
4. 设计数据结构：根据业务需求和数据特点，设计合理的数据结构，包括表结构、索引、分区等，以满足数据查询和检索的高效性和灵活性。
5. 数据交互和转换：确保ODS层与其他层级之间的数据交互和数据转换的正确性和稳定性。
此外，设计ODS层时还需要注意以下几点：
1. 实时采集和存储操作性数据。
2. 支持数据仓库ETL过程，将ODS层中的数据转换为适合DW层使用的格式。
3. 支持历史数据追溯，以便用户进行历史趋势分析。
4. 减轻源系统负担，提高系统性能。
5. 增量变化的获取。
在实施ODS层方案时，需要根据实际情况选择合适的数据同步方式，如文
件抽取、数据库表的抽取或原始日志的抽取等。
例如，如果ODS层需要对
接多个不同类型的业务系统库，一种比较简单实用的做法是和各个业务系统约定好数据接口，并让业务系统按照数据接口格式生成数据文件和完结标示文件给到ODS。
这种方式可以降低ODS处理多种类型数据库系统能力需求，同时也减少了对业务系统的性能影响。
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念
![[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念](https://img.taocdn.com/s3/m/fdddbd730a1c59eef8c75fbfc77da26924c59650.png)
[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念前⾔：不是做数仓的，但是也需要了解数仓的知识。
其实分层好多因⼈⽽异，问了同事好多分层的区别也不是很清晰。
所以后续有机会还是跟数仓的同事碰⼀下吧~⼀. 各种名词解释1.1 ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进⾏etl，⽐如mysql 映射到hive，那么到了hive⾥⾯就是ods层。
ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“⾯向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的⼀层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装⼊本层。
本层的数据，总体上⼤多是按照源头业务系统的分类⽅式⽽分类的。
但是，这⼀层⾯的数据却不等同于原始数据。
在源数据装⼊这⼀层时，要进⾏诸如去噪(例如有⼀条数据中⼈的年龄是300 岁，这种属于异常数据，就需要提前做⼀些处理)、去重(例如在个⼈资料表中，同⼀ ID 却有两条重复数据，在接⼊的时候需要做⼀步去重)、字段命名规范等⼀系列操作。
1.2 数据仓库层DW？数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这⾥，从 ODS 层中获得的数据按照主题建⽴各种数据模型。
这⼀层和维度建模会有⽐较深的联系。
细分：1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）1.2.1 DWD明细层?明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail)概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进⾏沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进⾏集中，明细层跟stage层的粒度⼀致，属于分析的公共资源数据⽣成⽅式：部分数据直接来⾃kafka，部分数据为接⼝层数据与历史数据合成。
数据挖掘软件配置指南
数据挖掘软件配置指南第一章介绍数据挖掘软件数据挖掘软件是一种强大的工具，用于从大数据集中提取隐藏的模式和知识。
它可以帮助企业和组织发现商机、提高决策效率和预测未来趋势。
本章将介绍数据挖掘软件的定义、特点和应用领域。
1.1 数据挖掘软件的定义数据挖掘软件是一种用于自动发现数据集中隐藏模式和知识的工具。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，能够帮助用户进行数据分析、预测和决策。
1.2 数据挖掘软件的特点数据挖掘软件具有以下特点：1）多功能性：数据挖掘软件提供多种数据分析和挖掘算法，可适用于不同的问题和数据类型。
2）易用性：数据挖掘软件通常具有用户友好的界面和交互式操作，使用户能够方便地进行数据挖掘任务。
3）可扩展性：数据挖掘软件支持大规模数据集和高性能计算，能够处理复杂的数据分析任务。
4）可视化：数据挖掘软件通常提供丰富的可视化工具，便于用户进行数据探索和结果展示。
1.3 数据挖掘软件的应用领域数据挖掘软件在各个行业和领域都有广泛的应用，例如：1）市场营销：数据挖掘软件可以帮助企业发现潜在客户、识别市场趋势和预测消费者行为。
2）金融服务：数据挖掘软件可以帮助银行和保险公司进行风险评估、反欺诈和信用评分。
3）医疗保健：数据挖掘软件可以帮助医院分析病人的病历数据、预测患者风险和制定个性化治疗方案。
4）制造业：数据挖掘软件可以帮助制造商优化生产过程、减少资源浪费和提高产品质量。
第二章数据挖掘软件的配置要求在使用数据挖掘软件之前，需要满足一些配置要求，以保证软件的正常运行。
本章将介绍数据挖掘软件的硬件、软件和数据要求。
2.1 硬件要求数据挖掘软件通常需要较高的计算和存储资源。
一般来说，以下是常见的硬件要求：1）处理器：多核心处理器，建议使用英特尔i5或更高版本。
2）内存：建议至少8GB的内存，对于大规模数据集可能需要更高。
3）硬盘空间：至少100GB的可用硬盘空间，对于大规模数据集可能需要更大。
4）显卡：建议使用专业级显卡，以提高数据可视化和计算性能。
款常用的数据挖掘工具推荐
12款常用的数据挖掘工具推荐数据挖掘工具是使用数据挖掘技术从大型数据集中发现并识别模式的计算机软件。
数据在当今世界中就意味着金钱，但是因为大多数数据都是非结构化的。
因此，拥有数据挖掘工具将成为帮助您获得正确数据的一种方法。
常用的数据挖掘工具1.RR是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
2.Oracle数据挖掘（ODM）Oracle Data Mining是Oracle的一个数据挖掘软件。
Oracle数据挖掘是在Oracle 数据库内核中实现的，挖掘模型是第一类数据库对象。
Oracle数据挖掘流程使用Oracle 数据库的内置功能来最大限度地提高可伸缩性并有效利用系统资源。
3.TableauTableau提供了一系列专注于商业智能的交互式数据可视化产品。
Tableau允许通过将数据转化为视觉上吸引人的交互式可视化（称为仪表板）来实现数据的洞察与分析。
这个过程只需要几秒或几分钟，并且通过使用易于使用的拖放界面来实现。
5. ScrapyScrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。
Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
6、WekaWeka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
Weka高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。
同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。
和R相比，Weka在统计分析方面较弱，但在机器学习方面要强得多。
浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系
浅析数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(D W)的区别与联系文章背景：相信大部分刚接触上面三个概念的同学，都多多少少会有些迷惑，现在我就给大家简单分析下这三者的关系，希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧。
本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系：1. 数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系2. 操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系数据库与数据仓库的区别与联系数据库与数据仓库基础概念：数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Proces sing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLTP和OLAP概念补充：数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction proc essing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。
举一个具体的例子：（转自知乎作者：陈诚），个人觉得例子描述的很清晰举个最常见的例子，拿电商行业来说好了。
基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。
第一阶段，电商早期启动非常容易，入行门槛低。
找个外包团队，做了一个可以下单的网页前端+ 几台服务器+ 一个MySQL，就能开门迎客了。
这好比手工作坊时期。
第二阶段，流量来了，客户和订单都多起来了，普通查询已经有压力了，这个时候就需要升级架构变成多台服务器和多个业务数据库（量大+分库分表），这个阶段的业务数字和指标还可以勉强从业务数据库里查询。
ods etl方法
ods etl方法【原创实用版4篇】目录（篇1）1.关于ODS ETL方法2.ODS ETL方法的特点和优势3.ODS ETL方法的应用场景和实施步骤4.ODS ETL方法的未来发展趋势正文（篇1）一、关于ODS ETL方法ODS ETL方法是一种用于数据仓库的数据抽取、转换和加载的方法。
它是一种基于ETL（Extract-Transform-Load）的数据处理方法，通过抽取数据源、转换数据格式和加载数据到目标系统中来实现数据的处理和整合。
二、ODS ETL方法的特点和优势1.高效性：ODS ETL方法能够快速地从数据源中抽取数据，并进行快速的数据转换和加载，提高了数据处理的速度。
2.准确性：ODS ETL方法能够有效地过滤掉错误的数据，保证了数据的准确性和完整性。
3.可维护性：ODS ETL方法能够方便地进行数据的维护和管理，使得数据的更新和维护变得简单和方便。
三、ODS ETL方法的应用场景和实施步骤1.应用场景：ODS ETL方法适用于各种类型的数据处理场景，如企业信息化、电子商务、金融风控等。
2.实施步骤：ODS ETL方法的实施可以分为以下几个步骤：t* 确定数据处理的目标和需求；t* 选择合适的数据源和目标系统；t* 设计数据处理流程和数据转换规则；t* 进行数据的抽取、转换和加载；t* 进行数据的质量检查和验证。
四、ODS ETL方法的未来发展趋势1.智能化：随着人工智能技术的发展，ODS ETL方法将更加智能化，能够自动进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率。
目录（篇2）1.关于ODS ETL方法2.ODS ETL方法的应用场景3.ODS ETL方法的优势4.ODS ETL方法的未来发展正文（篇2）一、关于ODS ETL方法ODS ETL方法是数据集成的一种方法，主要用于将多个数据源中的数据整合到一个统一的数据库中，以便更好地管理和分析数据。
ODS ETL方法的核心是数据转换和清洗，通过数据转换和清洗，将不同数据源中的数据进行统一处理，实现数据的标准化和规范化。
数据挖掘的常用工具和技术
数据挖掘的常用工具和技术数据挖掘在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
它是一种通过挖掘大量数据来发现隐藏于其中的有用信息的过程。
在进行数据挖掘时，人们借助各种工具和技术来加快和优化挖掘过程，本文将介绍数据挖掘的常用工具和技术。
一、数据采集工具在进行数据挖掘之前，首先需要进行数据采集。
数据采集工具是帮助我们从不同来源获取数据的工具。
常见的数据采集工具包括网络爬虫、API（Application Programming Interface）和传感器等。
1. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化获取网页内容的技术。
它可以按照设定好的规则，通过访问网页，并提取所需数据。
常见的网络爬虫工具有Scrapy和BeautifulSoup等。
2. APIAPI是软件应用程序之间进行交流的一种方式。
通过API，我们可以与各种应用、平台和数据库等进行数据交换。
比如，Facebook和Twitter等社交媒体平台提供了API，使得我们可以获取其用户的数据。
3. 传感器传感器是一种能够感知环境并将感知到的数据转换为电信号的设备。
通过安装在各种设备上的传感器，我们可以采集到各种数据，例如温度、湿度、气压等。
二、数据预处理工具在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行预处理。
数据预处理工具是帮助我们清洗、处理和转换数据的工具。
常见的数据预处理工具包括Excel、Python和R等。
1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件。
它提供了丰富的函数和工具，可以较方便地进行数据处理、筛选和转换等操作。
2. PythonPython是一种简单易学且功能强大的编程语言。
它提供了许多数据处理和分析库，如Pandas和NumPy，可以帮助我们对数据进行清洗、分析和转换。
3. RR是一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它提供了丰富的数据挖掘和机器学习库，如ggplot2和caret，可以帮助我们进行各种数据处理和分析操作。
三、数据挖掘算法在进行数据挖掘时，我们需要借助各种算法来发现、提取和分析数据中的模式和关系。
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五个免费开源的数据挖掘软件/什么是ODS?
信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。
ODS是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
通过统一规划，规范框架和数据，ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换，能够提供实时的操作型报表，减轻数据仓库的负担。
建设ODS还可以为后期数据仓库建设做好准备。
什么是ODS?
ODS全称为Operational Data Store，即操作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合，用来满足企业综合的、集成的以及操作型的处理需求”(Bill.Inmon)。
ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。
1.1 ODS的出现
系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类：操作型数据,有细节化，分散化的特点；决策型数据，有综合化，集成化的特点。
数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB-DW的两层体系结构。
但是有很多情况，DB-DW 的两层体系结构并不能涵盖企业所有的数据处理要求,比如有些实时性决策问题,它要求获取数据周期不能太长,而且也需要一定程度的汇总。
信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。
它像DW一样是一种面向主题，集成的数据环境，又像操作型DB一样包含着全局一致的、细节的当前的数据。
这样就构成了DB-ODS-DW的关于企业数据的三层体系结构。
1.2与应用系统、数据仓库的比较
根据数据仓库之父Bill. Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。
下面对数据仓库、ODS和数据库进行多方面的比较：
比较项目数据仓库ODS应用系统
建设目的决策支持实时监控业务操作
服务对象企业管理层业务管理层生产层存储周期长期短期即时
处理频率非实时准实时实时
主要功能分析功能事务处理，短时分析事务处理技术实现OLAP OLAP、OLTP OLTP
功能结构集中相对集中分散
数据类型明细数据,汇总数据明细数据明细数据数据容量非常大小小
1.3 应用集成方案比较
实施方案实施结果优势缺陷
数据仓库(DW)企业能够分析DW
中的历史数据，进
行中远期的规划
可以解决企业的决
策需求
不能满足企业的实
时监控和实时业务
需求
操作型数据存储(ODS)企业能够把握
ODS中的当前综
合数据，对企业的
及时运行情况随时
掌控
可以满足企业的实
时监控和实时业务
需求
不能满足企业的中
远期决策需求
DW+ODS 企业能够分析ODS中的当前综合数据，对企业当前运行情况进行宏观控制;能够分析DW中的历史数据，对未来进行合理规划
ODS技术的引入和应用，为企业在日常经营中进行即时OLAP提供了一种解决方案，使得企业无须建立一个“臃肿”的DW，就可以进行一些非战略性的中层决策，来实现对企业的日常管理和控制，同时也能获得较快的响应速度。
Orange
Orange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。
它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。
其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
RapidMiner
RapidMiner，以前叫Y ALE(Yet Another Learning Environment)，其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境，同时用于研究了真实世界数据挖掘。
它提供的实验由大量的算子组成，而这些算子由详细的XML文件记录，并被RapidMiner 图形化的用户接口表现出来。
RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子，并且，其结合了学习方案和Weka学习环境的属性评估器。
它是一个独立的工具可以用来做数据分析，同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。
Weka
由Java开发的Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个知名机器学机软件，其支持几种经典的数据挖掘任务，显著的数据预处理，集群，分类，回归，虚拟化，以及功能选择。
其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的，在那里，每个数据点都被许多属性标注。
Weka使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库，并可以处理一个数据库的查询结果。
它主要的用户接品是Explorer，也同样支持相同功能的命令行，或是一种基于组件的知识流接口。
JHepWork
为科学家，工程师和学生所设计的jHepWork是一个免费的开源数据分析框架，其主要是用开源库来创建一个数据分析环境，并提供了丰富的用户接口，以此来和那些收费的的软件竞争。
它主要是为了科学计算用的二维和三维的制图，并包含了用Java实现的数学科学库，随机数，和其它的数据挖掘算法。
jHepWork是基于一个高级的编程语言Jython，当然，Java 代码同样可以用来调用jHepWork的数学和图形库。
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) 是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。
它给了用户有能力以可视化的方式创建数据流或数据通道，可选择性地运行一些或全部的分析步骤，并以后面研究结果，模型以及可交互的视图。
KNIME由Java写成，其基于Eclipse并通过插件的方式来提供更多的功能。
通过以插件的文件，用户可以为文件，图片，和时间序列加入处理模块，并可以集成到其它各种各样的开源项目中，比如：R语言，Weka，Chemistry Development Kit，和LibSVM。