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类信息资源。 数据仓库 和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科来自：百科
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代码参考样例，以自身的实践、沉淀的园区数字平台及资产，采用的联接方案、工具链及成熟物模型，助力开发者快速开发，适配场景化园区解决方案。 内容大纲： 1.智慧园区场景化解决方案介绍，以及华为智慧园区实践。 2.智慧园区解决方案开发的挑战，以及华为智慧园区的实践介绍，园区业务核心服务介绍。来自：百科报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS动手实践来自：百科
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在当今移动互联时代，数据为王，数据挖掘及如何高效存储是热点技术，结合当前行业流行的python语言从海量信息中识别、提取和存储有用的信息，并存入到 OBS 和RDS数据库中，用于网络内容分析、素材收集等场景。 内容大纲： 1、互联网行业的热点——数据挖掘介绍; 2、基于Python的爬虫系统架构;来自：百科![]()
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析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题![]()
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