資料抽取
（1）字段分列：擷取某一字段的部分資訊
（2）字段合併：將某幾個字段合併為乙個新字段
（3）字段匹配：將原資料表沒有，但其他資料表中有的字段，有效地匹配過來。
（一）字段分列
（1）選單法：
1.資料---分列---「文字分列嚮導-第1步」對話方塊中單擊分隔符---單擊下一步按鈕---「文字分列嚮導-第2步」對話方塊
中根據需要選擇分隔符號，這裡選空格---單擊完成按鈕
（2）函式法
left和right函式：適用於 當我們需要提取特定的幾個字元，或者提取其中的第幾個字元，並且沒有特定的分隔符的時候。
（2）字段合併
concatenate(text1,text2,text3,...........)將幾個文字字串合併為乙個文字字串，text項可以為文字字串，數字，或者對單元格的引用。
（三）字段匹配
vlookup函式：在**的首列查詢指定的資料，並返回指定的資料所在行中的指定列處的單元格內容
資料探勘 （一）資料獲取
1 資料倉儲 全部事實的記錄 必須是全面的 完備的 盡可能詳細的 可以方便的以不同維度抽取和整理資料 資料是拿來用的，一般乙個特定的場景不會使用全部的資料，資料倉儲非常豐富，必須根據不同的應用調取相應的資料，這些被抽取和整理的資料稱為資料集市 dw 1 資料庫 vs 倉庫 資料庫面向業務儲存，需要保...
Kettle資料抽取 增量抽取
使用 kettle 實現資料的增量抽取的方法大致如下 從目標表中讀取最大的時間戳或者增量字段 id,作為條件，然後把源表中所有大於這個增量欄位的資料讀出來，插入到目標表當中去 1.開啟 kettle 工具，開啟新建的全量抽取流 2.選擇 input,再拖出來乙個 表輸入 控制項 開啟表輸入 2，配置...
一 資料探勘基礎
資料探勘的任務 分類與 聚類分析，關聯規則，時序模式，偏差檢測，智慧型排序 資料探勘的建模過程 1.定義挖掘目標 2.資料採集，取樣 隨機抽樣，分層抽樣，等距抽樣，分類抽樣，起始順序抽樣 3.資料探索 異常值分析 缺失值分析 相關性分析 週期性分析，有無明顯規律和趨勢 4.資料預處理 降維處理，缺失...