多层数据挖掘

Web 蕴藏着大量数据，为数据挖掘提供了丰富的素材。Web 使用率挖掘可分析用户行为，优化 Web 应用程序。多层数据挖掘是一种新的方法，利用应用程序的多个层，提供了更大的灵活性。本研究介绍了多层数据挖掘的原则和应用，为数据跟踪提供了指导。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

Linkis在上层应用程序和底层引擎之间构建了一层计算中间件，通过Linkis提供的REST/WebSocket/JDBC等标准接口，上层应用可以便捷地连接访问MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink等底层引擎，同时实现变量、脚本、函数和资源文件等用户资源的跨应用互通。Linkis通过REST标准接口提供了数据源管理和对应元数据查询服务，作为计算中间件，Linkis强调连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。自2019年开源发布以来，Linkis已累积了700多家企业和1000+沙盒试验用户，涉及金融、电信、制造和互联网多个行业，成为大数据平台底层计算存储引擎的统一入口和任务治理管控利器。

包含道路、建筑、河流、土地利用等多个shp格式的北京地理数据，适用于arcgis平台的空间分析和制图等实验。

要加载地物层数据，请在Catalog Tree（分类树）中右键点击要加载数据的地物集（如图所示），在弹出菜单中选择Load → Load Data。

多层C/S架构，也称为客户端/服务器架构，由一个客户端应用程序和一个服务器应用程序组成，它们通过网络连接进行通信。数据库设计在多层C/S架构中扮演着至关重要的角色，因为它为应用程序提供了存储和管理数据的平台。

风险数据集市汇总层数据仓库建模 在风险数据集市中，汇总层扮演着至关重要的角色。它负责将来自基础层的数据进行整合和汇总，为上层应用提供高层次的聚合视图。 汇总层建模方法论 维度建模: 采用星型或雪花模型，以事实表为中心，连接多个维度表。维度表提供业务上下文，事实表存储关键指标。 聚合粒度: 根据业务需求确定合适的聚合粒度，如时间、产品、客户等。 预计算: 预先计算常用的聚合指标，提高查询性能。 增量更新: 采用增量更新机制，高效更新汇总数据。 汇总层建模的关键考虑因素 业务需求：确定需要哪些指标和维度。 数据量：考虑数据规模和查询性能。 数据更新频率：选择合适的更新策略。 数据质量：确保数据的准确性和一致性。 汇总层建模的优势 简化数据访问：提供高层次的聚合视图，方便用户查询和分析。 提高查询性能：预计算聚合指标，加速数据查询。 支持数据探索：提供多维分析能力，支持用户深入挖掘数据价值。

考试中心的顶层数据流图显示了考生和考务处理系统之间的信息流动。包括考生通知单、准考证、成绩清单和统计分析表等关键数据。

随着软件架构从两层发展到多层，状态管理也经历了显著的变化。在传统的两层架构中，数据库承担了管理状态的主要责任，数据库连接的状态直接反映了应用的状态。 然而，随着三层架构的兴起，特别是互联网应用的普及，数据库连接不再始终保持，状态管理的重担也逐渐从数据库转移到应用层。这种转变引入了新的挑战，例如如何在不同层之间保持数据一致性。 在四层及更复杂的架构中，状态管理的复杂性进一步增加。各个层级之间可能需要处理不同类型、不同粒度的状态，如何高效地同步和管理这些状态成为了一个关键问题。

现在的BOM计算速度大幅提升，以前需要十几秒的算法，现在仅需4秒完成（节点深度达十几层）。