怎么样建立数据仓库架构怎么样建立数据仓库每一个架构。数据Kuhe-1仓库管理:大数据人才需要知道数据Kuhe数据/如何建立数据-0企业如何才能建设的更好数据 仓库？数据仓库of建立步骤1)收集和分析业务需求2)建立数据Model和数据，-1/ 仓库技术与平台5)从运营数据library数据to数据提取、纯化、转化，-1/分析和数据演示软件9)更新-1仓库1)数据转换工具应能从各种-1下载。
随着技术和应用的不断发展，未来人才需要掌握的技能和知识也在不断变化和更新。以下是未来人才需要掌握的一些重要技能和知识:数据挖掘与机器学习:这是人才必须掌握的核心技术，可以帮助他们理解数据并通过它找到有用的信息。数据分析与可视化:对于数据分析者来说，理解和分析数据本身是非常重要的，同时需要尽可能地将数据的结果呈现给别人，利用表格、图表等可视化工具，
这样，他们可以使用各种数据集合和开源工具包来处理和分析数据。数据Kuhe-1仓库管理:大数据人才需要知道数据Kuhe数据/如何建立数据-0云计算技术:云计算已经成为实现该技术的理想方式，因此人才也需要掌握云计算技术的思想和方法。统计学:在处理Da 数据时，了解统计学也是非常重要的，可以帮助人们了解Da 数据的分布特征和预测模型。
随着信息时代数据量的急剧增加，深化物流管理最有效的方法就是将数据挖掘技术引入其中，充分合理地利用数据挖掘技术，进行市场预测和分析，必将为正确决策打下坚实的基础。摘要:介绍了数据挖掘技术的概念和方法，阐述了数据挖掘技术在物流企业中的具体应用。1.引言物流需求的个性化、多样化和集成化，要求物流服务企业不断改进和优化其运作流程，开发有针对性的物流服务，以适应物流市场发展的变化。
2.数据Mining Technology数据Mining又称为基于数据 Library的知识发现，是从大量不完全的、模糊的、随机的实际应用中提取隐藏的知识数据。不仅仅局限于对数据的查询和访问，主要是找出数据之间的潜在关系。从企业的角度来看，数据 mining是一种企业信息处理技术，其特点是对企业数据库中的数据进行提取、转换和分析，提取出可以用来辅助企业决策的关键数据。
3、 数据 仓库的设计步骤1)选择合适的题目(要解决的领域)2)明确定义事实表3)确定并确认维度4)选择事实表5)计算并存储事实表中的导数数据 paragraph 6)变换维度表7)数据Library。硬件平台:数据 仓库的硬盘容量通常是操作数据库的23倍。一般大型机性能和稳定性更可靠，容易与历史遗留的系统结合；
4、 数据 仓库与 数据挖掘技术—特点及元 数据数据仓库具有以下特征数据 数据其中数据是在更高层次上分析对象的主题式组织。主题通常在更高的层次上进行分类数据每个主题对应一个宏观分析领域。数据 仓库应重组数据，业务数据应转型为主题数据。题目的提取要根据分析的要求来确定，并根据需要的信息整理存储数据-1/仓库数据是综合事务处理系统数据中的操作类型。
