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MS-SQL Server > 疑难问题 [问题点数:100分,结帖人szm341]
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黄花 2013年3月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2013年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2013年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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状元 2014年 总版技术专家分年内排行榜第一
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榜眼 2013年 总版技术专家分年内排行榜第二
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金牌 2014年8月 总版技术专家分月排行榜第一
2014年7月 总版技术专家分月排行榜第一
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银牌 2014年1月 总版技术专家分月排行榜第二
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优秀版主 2016年10月优秀小版主
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微软MVP 2014年4月 荣获微软MVP称号
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微软MVP 2014年1月 荣获微软MVP称号
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红花 2013年6月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2013年7月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第三
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数据流图的画法

数据流图也称为数据流程图date flow diagram , DFD,是一种便于用户理解和分析系统数据流程的图形工具,他摆脱了系统和具体内容,精确的在逻辑上描述系统的功能、输入、输出和数据存储等,是系统逻辑模型的重要组成...

五个思路,教你如何建立金融数据分析管理模型

说起银行、保险、股票投资这样的金融行业,很多人都认为它们是依靠数据驱动的企业,毕竟大数据的诞生本来就是为了金融信息流通而服务的,但在我身边很多搞证券、投资的朋友看来,事实却并非如此。 真正在金融行业做...

中国保险过去五年基础数据分析

中国保险过去五年基础数据分析 分析报告介绍 “保险”是近两年来人们茶余饭后的热门话题,我本次的项目作业将从公开途径抓取中国保险过去5年的基础数据,管中窥豹看一看这个行业及保险产品当前的状况,过去的...

银行数据中台”的再思考

今天,中台已经成为架构转型的里程碑,从互联网传统企业谈架构必有中台。虽然各种中台概念层出不穷,但“数据中台”和“业务中台”作为中台概念的起始源头,被视为最纯正的中台,也是企业架构...

数据挖掘的一般步骤

 (1)信息收集:根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 (2...

银行数据治理的9大核心领域

股份制改革对我国银行来说只是一个开始,企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产,这是数据治理的外部推动因素。此外,随着第三次工业...

数据和主数据说明

数据最本质、最抽象的定义为:data about data (关于数据数据)。...首先,元数据能提供基于用户的信息,如记录数据项的业务描述信息的元数据mNG平坦软件园 帮助用户使用数据。其次,元数据能支持系统对数据

数据化管理在餐饮中的应用

一、为什么要重视数据化运营和管理?“从经营管理,管理方向需要数据灯塔”餐饮市场和社会各业具有相似之处,也有很明确的本质不同。1、首先,餐饮市场像电信、石油市场是垄断性的,餐饮市场充分透明,符合经济...

数据中心和数据仓库,在信息化建设中有何作用?

现在可能各大IT新闻都会提到"数据中心", 看起来是很庞大的家伙, IT巨头google,MS等耗资巨头投入到数据中心建设中. 那么什么是数据中心? 从字面意思,非IT人可能人认为是放数据的计算机中心. 其实这只是表面, 数据中心...

数据仓库之路,保险应如何走

自1980年恢复国内保险业务...同时,从国内保险业信息化建设看,在“十五”期间,特别是党的十六大以来,保险稳步推进核心运营系统平台的改造,绝大部分保险公司实现了业务、财务数据处理的全国集中,数据大集中建设

数据处理的基本流程

数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个...

离散制造数据采集之路

生产的数据准确、及时、自动的采集是工业互联的基础车间,可以为用户营造一个可视、实时、精细、可追溯的制造环境,因此近10年来在国际上得到迅速发展。...离开生产数据采集,生产管理部门不能及时、准

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案(1)——数据挖掘入门

一、什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),也叫数据开采、数据采掘等,是从大量的、完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,自动提取隐含在其中的、人们事先知道的,但又是潜在有用的信息的过程...

银行9大数据科学应用案例

在银行中使用数据科学仅仅是一种趋势,它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识, 大数据技术可以帮助他们有效地集中资源,做出更明智的决策并提高绩效。  以下我们罗列银行使用的数据科学用例清单,...

[GIS教程] 6 空间数据采集与处理-GIS数据源分类及其特征、采集与处理的基本流程、4D产品

文章目录数据源分类按获取方式分按表现方式分4D产品-从应用来分空间数据采集与处理的基本流程数据源选择数据采集方法的确定数据的编辑与处理数据质量控制与评价数据入库 【GIS】整个地理信息系统就是围绕 空间数据...

数据仓库之数据模型

关于数据仓库的概念,这里不再累赘。先看下面的图(数据仓库建设的7个主要环节): 本文,主要针对第三块数据仓库模型设计来讨论交流,尤其是互联网行业。 一、关于数据仓库数据模型 1. 数据仓库数据模型是指...

python从提供的api中提取数据信息解析json

准备60TB的数据迁移了,想象都激动迁移s3上面,具体的组件信息普及,我会在后面提供介绍 ​首先,刚入职,很多信息没有,oa、邮箱、域账号、vpn都没有,这种情况下工作,有点难。 纸笔、...

数据与元数据

企业数据管理的内容和范畴通常包含交易数据、主数据以及元数据。以下主要讨论主数据、元数据的概念及应用。主数据和主数据管理的概念企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、...

数据分析与数据处理实例(某银行数据

掌握numpy、matplotlib、pandas模块为前提,kmeans算法为主要分析工具 数据分析与数据处理 数据及含义 ...探索数据、清洗数据、清洗过后的选择需要的数据、对数据进行转换(如果数据很清晰,而且...

银行数据治理的一些思考(限于银行 数据治理)

部分内容摘自 【成于微言】的微信公众号文章(来源:帆软数据应用研究院 作者:汪建辉),关于数据治理的思考来自于之前七年多的银行信贷科技从业经验,因为是在乙方,所以接触的银行相对多一些,做如下思考的分享:...

数据大用场:银行大数据挖掘的五个切入点

大数据实际是从多如繁星的信息中抽取出对客户需求、态度和行为的洞见,从而帮助制定高度聚焦的精准销售和市场营销活动。这样的做法其实并新鲜,早些年市场营销人员就已经开始借助对已有数据的分析来支撑营销项目。...

面对大量的用户数据泄露事件,普通用户该如何保护个人的网络信息安全?

到数据泄露,就不得介绍一下与之相关的几个常用的黑客术语。在与数据泄露事件相关的报道中,经常可以听到拖库,洗库和撞库这几个词。拖库指的是黑客入侵有价值的网站,把注册用户的资料数据库全...

2018岗位招聘信息、薪资待遇详细分析——数据分析

开头简单介绍下:本文章主要内容为利用网络爬虫与数据分析对2018年的所有招聘岗位信息进行了统一...写成文章也是旨在希望有同样需要的朋友获取有帮助的信息,对目前2018年的行业人才需求有一个大概的了解,选择...

如何引导企业数据“价值变现”,看能源化工数据化管理

供应链管理,阿米巴管理,能源化工行业四大业务特点,六大管理现状,管理经营数据化五大问题,能源化工行业数据四大特点,基于能源行业业务、管理、数据特点的数据决策管理支持方案(PC端集成、移动办公、微信集成、...

数据挖掘与数据建模步骤

数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在20世纪90年代实践领域诞生的,是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下...

数据治理系列1:数据治理框架【解读分析】

作者:石秀峰,多年来一直从事企业数据资源规划、企业数据资产管理、数据治理,欢迎关注。 一、什么是数据治理? 维基百科:数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会...

数据治理怎么做?这篇万字长文终于讲清楚了!

引言: 股份制改革对我国银行来说只是一个开始,企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。...对数据本身而言,业务发展加快了数据膨胀的速度,也带来了数据不一致等问题,业务部门的频繁增...

证券业数据挖掘

[作者blog: duzhaoyi2000 ]自八十年代投资人工智能(AI)研究项目失败后,人工智能转入实际应用时提出了一个新兴的、面向商业应用的研究课题——数据挖掘。目前,越来越多的管理人员正在利用数据挖掘工具,解决所...

浅谈数据仓库建设中的数据建模方法

简介: 本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型,而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验,在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界规范的,满足...

关于元数据与主数据

企业数据管理的内容和范畴通常包含交易数据、主数据以及元数据。企业主数据是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等;元数据(Meta Data)是关于数据数据,是数据管控...

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