之前两篇文章介绍了如何在powerbi中添加日期表和时间表： Power BI创建日期表的几种方式概览 在PowerBI中创建时间表（非日期表） 有朋友问到如何将这两个表关联到事实表中。...首先，由于日期表和时间表不能叠加在一起（原因在前文说过了），所以肯定是两张表单独和事实表进行关联，而事实表中日期和时间是在同一列。 ?...因此，我们需要先在powerquery中将日期和时间列拆分为日期列和时间列： 选中日期和时间列-添加列-仅时间、仅日期，添加两列，然后删除原有的列 ? 然后分别将日期表和时间表与事实表建立关联： ?...如果还想让日期和时间处在同一个坐标轴上，那么完全可以将日期和时间的各个维度拖放到坐标轴上进行展示： ?...这样我们就可以同时对日期和时间进行分析了，想分析日期、周、月、年等维度就向上钻取，想分析时、分、秒等维度就可以向下钻取。 ?
如下场景：数据按照日期保存为文件夹，文件夹中数据又按照分钟保存为csv文件。...image.png image.png image.png 2019-07-28文件夹和2019-07-29中的文件分别如下： image.png image.png 代码如下，其中subDirTimeFormat...，fileTimeFormat，requestTimeFormat分别来指定文件夹解析格式，文件解析格式，以及查询参数日期解析格式： import os import pandas as pd onedayDelta...getData('2019-07-28 05:29','2019-07-29 17:29',12,"name",["value1","value2"]) print(result) 让我们查询...看一下调用结果： 通过比较检验，确认返回结果和csv文件中的数据是一致的， name为12在各个csv中数据如下： image.png image.png image.png image.png
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。...默认扫描速率较低，可使用 -T4 或 -T5 提高速度，但可能会被目标主机识别为攻击行为。----
熟悉SAS的数据结构，如基本的向量，数据集，数组；熟悉基本的数据类型，如文本，数字。 2. 熟悉基本的数据输入与输出。 3. 熟悉基本的逻辑语句：循环，判断 4....最后那本「Applied Econometrics Using The SAS System」更多是看具体模型的用法了，不是熟悉语法的问题了。例子都是第一本little book上的，很好用。...那么看来日期就要存成文本型了。变量名称后面加$代表文本型。 SAS的数据读入 手动输入这种就不考虑了，先是怎么从本地文件读入。...数据 最后就是从teradata里面读数据，可以利用teradata fastexport特性： libname tra Teradata user=terauser pw=XXXXXX server=...可以参见 SAS的TD手册： teradata.zip
为企业级客户提供创新内容，如"资金喷泉"就是创新工作中的其中一个，旨在帮助消除金融系统中的风险。...这些圆点（节点）代表存在数据仓库中的表格，而这些线则代表在一个SQL命令中同时使用了两个表格，它们共同展示了一项查询工作对于两个相互关联的表格的依赖性。...这张可视化图表的中心是一些高度相关的表格，它们中的大部分是查询表（也称作维度），常常与其他数据表联合使用，并为它们提供额外的描述和背景信息。...l 分析方法 这个西格玛可视化分析图表是用Teradata Aster生成的，它展示了对DBQL中的SQL命令的分析。这些分析针对“选择”命令，命令的对象为保存在数据仓库中的查询表格或视图。...在使用协同过滤技术和可视化西格玛图表展示表格中的数据集时，可能会发现被包含于孤立的工作中的表格组，它们相对来说不经常被查询到。
Teradata天睿公司北亚地区金融服务行业咨询主管Vince Leat表示：“不管是移动设备还是网银的客户数量，都不是用百万或千万计，而是以亿或者十亿作为单位来计算，关键是他们在日常生活中会频繁使用各类银行服务...但如果用户使用了不止一种手段，比如打电话咨询，手机银行查询，柜台交易，那么银行如何实现跨平台无缝跟踪和分析，进而推荐合适的产品和服务，尤其这些服务需要实时响应，那就是问题了。...这其中，还有来自不同通道，比如微博微信等社交产品中的实时反馈等。 第三是提升个性化服务定制能力与用户体验。...为了更好说明这些新业务场景的价值，Teradata天睿公司大中华区金融行业行业总监刘静如举了一个非常具体的例子： 一位客户，32岁，已婚，在银行的资产有50万，有各种各样的理财产品。...银行外部的生态中数据同样可分析。 在对客户进行网络分析（如社交媒体、朋友圈）后，企业方面，可以追踪到其供应链金融，上下游伙伴，贷款和担保关系，并绘制出资金链流动图。
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop...微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。...相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata...数据仓库中的数据。...除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。...在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提高查询性能？ 为了提高查询性能，这取决于您使用的工具。以下准则可以帮助您： 1) 确保为最终用户的查询选择最佳存储。...请记住，在大数据系统中，我们将数据分布在成百上千个分区的文件中， 5. 连接事实和维表以进行报告时需要哪种分区或存储分区？ 分区可能非常有用，具体取决于所使用的存储。...我知道我们如何在生产系统中的关系数据库中管理模式版本控制。处理大数据建模时版本控制是否有所不同？ 数据建模版本控制与传统环境中的版本控制没有什么不同。...例如，在Parquet和ORC中，仅添加一个新列非常容易，但删除它并不容易。更改数据类型可能需要一个函数来转换存储的数据（如字符串到整数）。通常，如果您要进行重大更改，则可能必须重新创建维度或事实表。
图片 1.png 我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。...在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提高查询性能？ 为了提高查询性能，这取决于您使用的工具。以下准则可以帮助您： 1) 确保为最终用户的查询选择最佳存储。...请记住，在大数据系统中，我们将数据分布在成百上千个分区的文件中， 5. 连接事实和维表以进行报告时需要哪种分区或存储分区？ 分区可能非常有用，具体取决于所使用的存储。...我知道我们如何在生产系统中的关系数据库中管理模式版本控制。处理大数据建模时版本控制是否有所不同？ 数据建模版本控制与传统环境中的版本控制没有什么不同。...例如，在Parquet和ORC中，仅添加一个新列非常容易，但删除它并不容易。更改数据类型可能需要一个函数来转换存储的数据（如字符串到整数）。通常，如果您要进行重大更改，则可能必须重新创建维度或事实表。
这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。...Intel 和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，...微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。...Teradata 对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。...相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata
在上一篇文章中，我们深入探讨了构造 SQL 代理的过程，以帮助我们通过查询数据库中的数据来回答问题。在本文中，我们将探讨如何通过合并高级分析功能来增强 SQL 代理的功能。...检索增强生成 （RAG） 为了便于您的代理了解如何使用这些功能，我建议采用一种称为检索增强生成 （RAG） 的技术。 此方法有助于根据查询查找相关说明。...将这些文档转换为向量并将它们保存在向量数据库中，我们将其称为向量数据库。在此示例中，我将使用名为 FAISS 的 Vector DB。...search tool teradata_search_tool = TeradataSearchTool() 使用自定义工具创建 SQL 代理 定义 Teradata 搜索工具后...此外，您可以在“extra_tools”部分中包括在上一步中创建的“teradata_search_tool”。 # Step 4.
它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。...5.Intel 和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的...8.微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。...相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata...数据仓库中的据。
所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。...小型企业数据量较小，使用的产品可以不具备与可用资源扩展的性能特点，例如低端工具的入门级版本（如RapidMiner、 KNIME、 微软 Revolution R Open、Alteryx Designer...对于我们通常所说的超级大型厂商而言，大数据分析工具仅仅是众多产品工具中的一套产品而已。...大型厂商的大数据分析工具只是更大的工具生态系统中的一部分。可以假定，来自同一个超级大型厂商的产品至少已集成的，并且旨在一起使用。...IBM、Oracle、RapidMiner、Teradata和微软的产品根据不同级别划分版本，许可证书费用与特性、功能、对分析数据的量或者产品可使用的节点数的限制成正比。
每五个形成星星的点都表示一种药物或药物变种在试验中施用在队伍中每个病人。在中间的点代表病人体验到的一种不希望有的副作用。不同药物及副作用间的连结用线条来表示。 通话圈 ?...这幅图的作者是：Christopher Hillman，Teradata高级分析团队首席数据科学家。这幅画是从行动电话使用者的通话模式资料所制作的。...这幅画的作者是Alexander Heidl-Teradata跨行业客户经理。 “叶子”融合了现实生活中的图像与数据可视化生动展示了未来的分析方向。...随着在图形和速度的技术改进及资料视觉化的方便化，一种新兴形式是使用现实生活中的图像取代传统的图表。 在“叶子”图像使用的“单一麦芽采样”数据集。...查询系列 ? 这幅画的作者是Yasmeen Ahmad，她是Teradata数据科学家。查询系列：显示用于银行整合数据仓库（IDW）的数据库查询记录 社会问题的影响 ?
过去12年，Teradata历年营收数据，来自官方财报 虽然，Teradata在中国市场经营多年并且拥有一些大客户，但面临着许多本土公司和外资公司的激烈竞争，这对Teradata的业务发展造成了压力。...2019年12月，Teradata公司官方发布的一份新闻稿中（现已删除），就宣布了停止在中国市场的市场营销和销售活动的消息，显然，Teradata退出中国其实早有端倪。...虽然，Teradata并没有披露过其在中国市场的具体营收数据，但据其公开财报数据，可以推断其在中国市场的营收。...Teradata退出中国市场影响 虽然，在全球化的背景下，跨国公司在不同市场中的进退并不稀奇，但不可避免的也会产生一些影响。...而少部分直接与客户接触的员工会再多留一段时间处理相关事宜，如：客户经理将会工作到9月，负责硬件维保的CS会工作到12月再离职。 同时，Teradata的退出势必会对中国数据仓库市场的竞争格局产生影响。
Think Big作为全球首家大数据服务公司，自创立以来就协助各个行业的客户部署和整合开源技术，如Apache™ Hadoop®、Apache Spark™、Presto、Hive、NoSQL数据库（Apache...、“希望从大数据中获得更多价值？”、“帮助管理大数据平台”、“需要创建大数据团队？”...而在此之中，颇引人注意的一点就是Think Big在具体实践中对于大数据战略和专业技能培养的重视，其“Think Big大数据学院”即是致力于为客户和合作伙伴提供全面的人才培养，通过“授人以渔”的方式帮助企业掌握各种开源分析技术...或者最新的趋势在第一个项目里使用。...当问及Think Big在Teradata公司大数据战略布局中的价值时，辛儿伦特别强调统一数据架构是广受客户认可的架构，其“兼容并包”的特性促进了整个大数据分析系统的繁荣。
一类是老牌的数据库厂商，以TeraData、IBM、Oracle为代表；一类是新兴云服务商，以Google、Amazon、Azure为代表。此外还包括右下的一些大数据厂商，也可在数据分析场景中使用。...在2020年，主要厂商已经开始交叉，相信不久之后将全面超越并逐步逼近TeraData的领导地位。 从明细数据中，也看到类似的趋势。传统厂商趋稳，云厂商则快速增长。...其核心产品为TeraData数据仓库。 2).行业地位 在2019的Gartner报告（2020还没出）中，TeraData作为专注于数据分析的厂商出现在领导者象限。...在同行业中，可谓遥遥领先。但这样一款技术突出的产品，为何在近年经营表现这么差，非常值得深思。这里不仅联想到这两天的另一个巨头厂商-Oracle的财报披露，下滑明显。...从单一业务领域、到所有业务领域；从已有传统业务，到新增创新业务；从简单数据存储，到数据高阶使用。这些都对弹性扩展能力，提出了更好的要求。
但简单有其弊端和适用性： 传统上数据仓库的存储从 100GB 起，直连可能会导致数据查询处理速度慢，因为要直接从数据仓库查询准确的数据，或者是准确的输入，过程中要过滤掉很多非必要数据，这对数据库以及前端...中间层：数据仓库中的中间层是使用ROLAP或MOLAP模型实现的OLAP服务器。对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库之间的中介。...(开源) Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL...我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata 迁移到 GP。...此时数仓就是提供一个服务平台的角色，比如现在很火的数据中台也大体是这个逻辑，将数据服务化，具体不懂就不班门弄斧了。 这样的服务，当然需要自己开发。
1.主题性 不同于传统数据库对应于某一个或多个项目，数据仓库根据使用者实际需求，将不同数据源的数据在一个较高的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某一主题来组织。 这里的主题怎么来理解呢？...2.集成性 数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来自不同的数据源，存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过一系列抽取、清洗、转换的过程。...Hive对外提供了类似于SQL语言的查询语言 HiveQL，在做查询时将HQL语句转换成MapReduce任务，在Hadoop层进行执行。...关于HDFS和MapReduce的具体知识，这一期暂时不做展开，小灰会在后续的漫画中详细介绍。...2.关于Teradata，小灰曾经有幸在这里工作过，虽然不是从事数据仓库领域。Teradata 的确是一款很强大的商业数据仓库，对此有兴趣的同学，可以百度学习一下具体知识。 —————END—————
在转型和业务的发展中，中信银行在业务的开展上有着自己的一套方法论。...现在中信银行已经完全基于数据进行客户营销和管理，而Teradata在其数据的使用上提供了有效的支撑。...中信银行在2013年开始使用Teradata数据仓库，2016年开始使用即席查询平台功能和Teradata Aster等。 不论是更好地获客，还是客户体验的提升都离不开数据的帮助。...第一、建立客户生命周期体系：从潜在客户、新客户、保持客户活跃度、流失唤醒等环节对客户进行全流程的管理，使用大数据驱动精准营销方法在每一个环节上提升转化率。...目前，即席查询功能已经支持了中信银行零售业务大部分的数据应用，现在除了监管报送外，业务部门基本不再提出报表需求。
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