CRISP-DM视图解析

SPSS数据挖掘流程手册使用CRISP-DM（交叉行业流程数据挖掘）作为数据挖掘流程框架，详细介绍了数据挖掘的各个步骤，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。它为使用SPSS软件进行数据挖掘提供了分步指南。

CRISP-DM是业界公认的数据科学最佳流程。其优势在于独立于软件和技术，易于应用于各种场景。CRISP-DM最初由欧盟委员会资助开发，汇集了领先的数据科学供应商、终端用户和研究人员的智慧。

希望进入该行业的人应该熟悉crisp-dm挖掘过程的中文版。

SQL存储过程与视图解析器，可用于解密已经验证的存储过程和视图。

Oracle DM Portal

什么是SQL视图？SQL视图是预先定义的查询，存储在数据库中，表现为表的结构，可以像表一样访问数据，但不占用物理存储空间。SQL视图的特点包括依赖于其基础表的存在，可用于数据库安全性控制，以及用于维护复杂数据。

Oracle物化视图详解 Oracle中的物化视图是一种通过将查询结果预先存储的方式来提升数据查询性能的机制，特别适用于远程数据库或需要周期性同步数据的场景。物化视图保存的是查询的快照，能够显著减少数据库负载。 物化视图的基本原理 物化视图的构建基于特定的SQL查询，生成的数据存储在本地，便于快速访问。当数据发生变化时，物化视图可以按照定义的刷新机制（手动或自动）进行更新，以确保数据的一致性。 物化视图的类型 物化视图分为多种类型，主要包括： 立即刷新（On Commit）：在原始表数据提交时立即更新。 按需刷新（On Demand）：由用户手动触发刷新操作。 周期性刷新（Periodic Refresh）：在设定的时间间隔内自动刷新。 创建物化视图的步骤 确定刷新模式，以适应数据更新需求。 使用 CREATE MATERIALIZED VIEW 语句定义视图，包括查询、刷新方式、存储位置等。 定义物化视图的索引和触发器，以优化性能。 物化视图的管理和优化 刷新策略：根据业务需求选择合适的刷新模式，避免不必要的资源消耗。 索引优化：为物化视图添加必要的索引，提高数据访问速度。 日志维护：使用物化视图日志来追踪变化的记录，有助于增量刷新。 通过合理配置和优化物化视图，可以显著改善数据访问速度，适应多样化的业务需求。

为了提供更全面、更形象、更具体的信息，我们设计了SQL Server图解，帮助您深入理解其工作原理和应用场景。

SQL Server 2005提供了多种创建视图的方式：（1）使用SQL Server管理平台创建视图；（2）利用Transact-SQL中的CREATE VIEW命令；（3）利用SQL Server管理平台的视图模板。创建视图时需注意：只能在当前数据库中创建视图，视图最多引用1024列，视图的记录数受基表记录数限制。视图引用的基表或视图被删除后，需重新创建。视图中若有函数、数学表达式、常量或同名列需为其定义名称。视图不能创建索引，也不能在规则、默认值或触发器中引用。查询视图数据时，SQL Server会检查语句中涉及的数据库对象是否存在，并确保数据修改语句不违反完整性规则。视图名称需符合标识符规则且对每个用户唯一，不能与用户拥有的表同名。