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数据仓库与数据挖掘问题

数据仓库与数据挖掘是紧密相关的两种数据分析工具，它们在决策支持过程中发挥着关键作用。数据仓库是一种设计，旨在从操作数据中提炼出有价值的信息，通过一系列处理和转换，使得用户能够基于这些信息进行策略性的决策制定。因此，数据仓库系统常常被称为决策支持系统。

【答案】：（1）数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

如何使用wind数据库?

首先，访问Wind数据库的官方网站，进行注册和登录操作。填写相关信息完成注册后，使用注册的用户名和密码进行登录。 导航界面与功能选择 登录成功后，进入Wind数据库的主界面。界面上方通常有一系列功能导航栏，如股票、债券、期货、宏观数据等。根据需求选择相应的功能模块。

注册与登录：访问Wind数据库官网，根据指引完成注册，并登录账号。 界面与功能介绍：Wind数据库界面简洁直观，功能菜单丰富多样。初次使用需花些时间熟悉主界面及各功能模块，如数据查询模块、终端服务模块、分析工具模块等。 选择数据模块：根据研究或分析的需要，选择相应的数据模块。

首先用户需要购买wind数据库，然后将wind数据库安装在电脑中，接着输入账户以及密码登入wind数据库，之后就可以在wind数据库中找到自己想要的数据了。wind数据库介绍：它是中国领先的金融数据库，其中的数据内容包括股票、基金、债券、保险等各个领域。

注册并获取访问权限：使用Wind数据库前，必须先注册账户并获取相应的访问权限。 数据查询与分析：用户可通过Wind终端或API接口进行数据的查询、下载和分析。 数据类型与领域：Wind数据库提供包括股票、债券、期货、期权、外汇、基金、宏观经济等在内的多种金融和经济数据。

大数据行业就业方向有哪些?大数据技术就业岗位有哪些

1、数据分析师/数据科学家：数据分析师和数据科学家是大数据领域中最常见的就业方向，他们通过对海量数据进行挖掘和分析，为企业的决策提供支持。 数据工程师：数据工程师是负责设计、开发和维护大数据系统的专业人士，他们需要具备编程、数据库管理和数据处理等技术能力。

2、大数据就业方向主要有互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。大数据作为一门基础学科，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练等领域都发挥着重要作用。

3、行业客户：面向需求大数据处理的各行各业，如金融机构、商业企业、电信运营商、电子商务公司等。在这些行业中，从事数据采集、管理、分析与挖掘的职位需求日益增长。

4、大数据开发工程师：作为企业核心技术的关键持有者，大数据开发工程师负责设计和构建大数据处理系统。他们需要掌握包括Hadoop、Spark、Storm等在内的开发技术，以及Hive数据库、Linux操作系统等知识。 大数据分析师：大数据分析师负责对大规模数据集进行处理、分析和展示，提炼出有价值的信息以支持决策制定。

5、喜好或者锁定目标用户，最大程度体现数据商业意义。数据工程师。盘点大数据专业六大就业方向，每个都前途无量，年薪百万不是梦 数据工程师主要从事对数据的采集、分析、整理、维护等相关技术工作，偏重于清洗数据，方便数据分析师和数据科学家使用，在数据中找出能驱动解决业务问题的关键点。

6、方向：大数据开发方向，数据挖掘、数据分析和机器学习方向，大数据运维和云计算方向 就业岗位：大数据工程师 大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。