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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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如何設(shè)計適合數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉庫？: 2023-08-25; 在當今信息時代，大量的數(shù)據(jù)被生成、收集和存儲。為了更好地利用這些數(shù)據(jù)進行決策和洞察，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)成功的關(guān)鍵。而設(shè)計一個適合數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉庫是實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)分析的重要一環(huán)。本文將介紹如何設(shè)計適合數(shù) ...

數(shù)據(jù)倉庫中如何處理大量數(shù)據(jù)？: 2023-07-11; 處理大量數(shù)據(jù)是現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計和管理的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。隨著企業(yè)和組織越來越多地依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，數(shù)據(jù)倉庫需要能夠高效地處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。本文將介紹幾種常見的方法和技術(shù)，用于有效處理大量數(shù)據(jù)。首先 ...

如何優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫的查詢性能？: 2023-07-07; 優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫的查詢性能是一個關(guān)鍵任務(wù)，可以提高數(shù)據(jù)分析和決策的效率。以下是一些建議，幫助提升數(shù)據(jù)倉庫查詢性能。數(shù)據(jù)模型設(shè)計優(yōu)化：選擇合適的數(shù)據(jù)模型，如星型模型或雪花模型，以提高查詢性能。使用維度 ...

請不要將數(shù)據(jù)中臺做成BI！: 2023-06-30; 筆者在為企業(yè)做數(shù)據(jù)中臺設(shè)計規(guī)劃時，經(jīng)常有客戶這樣叮囑。話里話外都是對“數(shù)據(jù)中臺”滿滿的期待和對“BI”的內(nèi)心的失望！為什么會這樣呢？BI作為IT界“顏值擔當”，那可是一直是一項叱咤風云的數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)。曾幾 ...

數(shù)據(jù)分析師的種類有哪些: 2022-09-13; 接下來給大家聊下互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師的類型以及未來潛在的發(fā)展路徑。要聊數(shù)據(jù)分析師，首先得從數(shù)據(jù)開始，了解互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)流程，可以參照下方的這個流程圖，通過流程我們可以識別數(shù)據(jù)分析師的種類。數(shù) ...

如何避免無效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，這六種錯誤不可忽視: 2021-12-08; 導讀：在數(shù)據(jù)清洗過程中，主要處理的是缺失值、異常值和重復(fù)值。所謂清洗，是對數(shù)據(jù)集通過丟棄、填充、替換、去重等操作，達到去除異常、糾正錯誤、補足缺失的目的。作者：宋天龍本文轉(zhuǎn)自：大數(shù)據(jù)DT（ ...

矩陣分析法，做商業(yè)決策必備的經(jīng)典分析思維: 2021-11-26; 眾所周知，無論是一個國家還是一個企業(yè)，在制定決策策略的時候，都不會詢問每一個人的意見，對于國家而言，通常會收集各行各業(yè)代表的意見；對于企業(yè)而言，則是會選擇一些有代表性的人員來進行意見調(diào)研。同 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十八）: 2021-05-19; 查看更多題目 81、C 83、D 85、A A.ETL過程中的主要環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) C.常用ETL工具包括datastage，Informatica等 87.下面關(guān)于第三范式關(guān)系必須符合的條件，說法錯誤的 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（四十）: 2021-04-20; 不過，在出題前，要公布上一期121-125題的答案，大家一起來看！ 122、B 124、B 你答對了嗎？ 126.計算該樣本統(tǒng)計推斷的標準差(保留2位小數(shù)) 127.計算變異系數(shù)（或稱離散系數(shù)）(保留2位小數(shù)) 128 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（二十九）: 2021-03-30; 不過，在出題前，要公布上一期61-65題的答案，大家一起來看！ 62、D 64、D 你答對了嗎？ 66、在某電商企業(yè)數(shù)據(jù)庫中使用訂單表、產(chǎn)品表與品牌表構(gòu)成多維模型，三者可能構(gòu)成的連接模式是 B.交叉模型 ...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)模型: 2018-08-29; 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)模型為用戶提供建議的平臺。協(xié)同過濾算法是推薦系統(tǒng)中使用的主要算法之一。這種算法簡單、高效;然而，數(shù)據(jù)的稀疏性和方法的可擴展性限制了這些算法的性能，并且很難進一步提高推薦結(jié)果 ...

基于Spark的機器學習經(jīng)驗: 2018-07-19; 基于Spark的機器學習經(jīng)驗如何基于spark做機器學習 Spark發(fā)展到1.5版本，算是全平臺了，實時批計算，批處理，算法庫，SQL，hadoop能做的，基本他都能做，而且做的比Hadoop好。當然，這里我要提及的是，S ...

淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫: 2018-07-19; 淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫 1數(shù)據(jù)挖掘 1.1數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，如查詢、報表、聯(lián)機應(yīng)用分析的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前 ...

淺析數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建方法: 2018-07-18; 淺析數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建方法隨著不同的管理信息系統(tǒng)（MIS）在企業(yè)不同部門的大規(guī)模應(yīng)用及企業(yè)對數(shù)據(jù)管理不斷提出新的要求，不僅要求能實現(xiàn)傳統(tǒng)的聯(lián)機事務(wù)處理，而且越來越多的要求是各種應(yīng)用系統(tǒng)能夠在企業(yè)不斷積 ...

漫談數(shù)據(jù)倉庫之維度建模: 2017-06-11; 漫談數(shù)據(jù)倉庫之維度建模下面的內(nèi)容，是筆者在學習和工作中的一些總結(jié)，其中概念性的內(nèi)容大多來自書中，實踐性的內(nèi)容大多來自自己的工作和個人理解。由于資歷尚淺，難免會有很多錯誤，望批評指正！概 ...

大數(shù)據(jù)就是占有數(shù)據(jù)?錯,如何使用更重要!: 2017-06-07; 大數(shù)據(jù)就是占有數(shù)據(jù)?錯,如何使用更重要! 發(fā)個牢騷，搞大數(shù)據(jù)的也得建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫吧。而且不管是傳統(tǒng)行業(yè)還是現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司，都需要對數(shù)據(jù)倉庫有一定的重視，而不是談一句自己是搞大數(shù)據(jù)的就很厲害了。數(shù)據(jù)倉 ...

【上海三渡文化傳播有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2016-06-30; 【上海三渡文化傳播有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師上海三渡文化傳播有限公司我們是專業(yè)從事廣告設(shè)計、制作的公司。核心客戶是國際著名的服裝品牌零售企業(yè)。目前，隨著業(yè)務(wù)量的與日俱增，除上?？偛?、華北、西南、華南等 ...

點擊流數(shù)據(jù)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘: 2016-03-12; 點擊流數(shù)據(jù)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)多樣化的的一個特點，而點擊流中的數(shù)據(jù)是多樣化數(shù)據(jù)的一部分。依托強大的網(wǎng)站分析工具，可以得到最細粒度的原始數(shù)據(jù)（Raw Data），如果這些原始數(shù)據(jù)僅 ...

大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu): 2016-02-22; 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu) 隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，誰也無法否認，我們已經(jīng)切實地迎來了一個海量數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)調(diào)查公司IDC預(yù)計2011年的數(shù)據(jù)總量將達到1.8萬億GB，對這些海量數(shù)據(jù)的分析已經(jīng) ...

大數(shù)據(jù)分析：選對池塘釣大魚: 2016-01-13; “世界第一行銷之神杰亞伯拉罕的《選對池塘釣大魚》一書中，把不同的客戶群描述成魚，而不同的客戶群的集合就是不同的池塘，企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自己的目標客戶，去思考怎樣借助從別人已經(jīng)建立起來的池塘中快速找到目標客 ...

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