隨著機器學習的發(fā)展，過去傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)分析方法已經不能滿足我們的需求了。如何在神經網(wǎng)絡中利用非結構化數(shù)據(jù)是很重要的一點。所以很多研究者致力于將非結構化數(shù)據(jù)處理成結構化數(shù)據(jù)的工具開發(fā)。將非結構化數(shù)據(jù)轉化為結構化數(shù)據(jù)有以下幾個方法：
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1. 傳統(tǒng)方法——樹
雖然絕大多數(shù)數(shù)據(jù)是非結構化格式的，但是結構化數(shù)據(jù)普遍存在于各類商業(yè)應用軟件和系統(tǒng)中，例如產品數(shù)據(jù)存儲，交易日志，ERP和CRM 系統(tǒng)中都存在大量結構化數(shù)據(jù)，這些結構化數(shù)據(jù)仍應用著陳舊的數(shù)據(jù)技術處理，如基于規(guī)則的系統(tǒng)，決策樹等。這樣的方法需要人工進行特征提取，操作繁瑣且需要耗費大量人力進行數(shù)據(jù)標簽。
非結構化數(shù)據(jù)，也就是通常使用的雜亂無章的文本數(shù)據(jù)。非結構化數(shù)據(jù)通常是不能用結構化數(shù)據(jù)的常規(guī)方法以傳統(tǒng)方式進行分析或處理的，所以這也成為AI領域一個常見的難題，要理解非結構化數(shù)據(jù)通常需要輸入整段文字，以識別其潛在的特征，然后查看這些特征是否出現(xiàn)在池中的其他文本中。因此，在處理此類任務時，深度學習以其出色的特征提取能力一騎絕塵，于是所有人都開始想著把神經網(wǎng)絡用在結構化數(shù)據(jù)上——建個全連接層，把每一列的內容作為輸入，再有一個確定好的標簽，就可以進行訓練和推理了。
2. 新型利器——深度學習
需要尋找結構化數(shù)據(jù)的語義，目前要解決的問題主要有：
①數(shù)據(jù)清洗。要在結構化數(shù)據(jù) AI 應用上有所成果，首先需要解決人工數(shù)據(jù)清洗和準備的問題，找到極少或者沒有人為干預的自動化方法，才能使得這一應用可落地可拓展。
②異構數(shù)據(jù)。處理結構化數(shù)據(jù)的其中一大挑戰(zhàn)在于，結構化數(shù)據(jù)可能是異構的，同時組合了不同類型的數(shù)據(jù)結構，例如文本數(shù)據(jù)、定類數(shù)據(jù)、數(shù)字甚至圖像數(shù)據(jù)。其次，數(shù)據(jù)表有可能非常稀疏。想象一個 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 個可能值（例如制造商的類型，大小，價格等），行則有幾百萬行。由于只有一小部分列值的組合有意義，可以想象，這個表格可能的組合空間有多么「空」。
③語義理解。找到這些結構化數(shù)據(jù)的語義特征。處理結構化數(shù)據(jù)并不僅僅依賴于數(shù)據(jù)本身的特征 (稀疏，異構，豐富的語義和領域知識），數(shù)據(jù)表集合 (列名，字段類型，域和各種完整性約束等）可以解碼各數(shù)據(jù)塊之間的語義和可能存在的交互的重要信息。也就是說，存儲在數(shù)據(jù)庫表中的信息具有強大的底層結構，而現(xiàn)有的語言模型（例如 BERT）僅受過訓練以編碼自由格式的文本。
3. 結構化數(shù)據(jù)清洗
除了某些特定的需求外，經過預處理之后的結構化數(shù)據(jù)，應該滿足以下特點：
①所有值都是數(shù)字–機器學習算法取決于所有數(shù)據(jù)都是數(shù)字；
②非數(shù)字值（在類別或文本列中的內容）需要替換為數(shù)字標識符；
③標識并清除具有無效值的記錄；
④識別并消除了無關的類別；
⑤所有記錄都需要使用相同的一致類別。
一、數(shù)據(jù)挖掘工具分類數(shù)據(jù)挖掘工具根據(jù)其適用的范圍分為兩類：專用挖掘工具和通用挖掘工具。專用數(shù)據(jù)挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及算法的時候充分考慮了數(shù)據(jù)、需求的特殊性，并作了優(yōu)化。對任何領域，都可以開發(fā)特定的數(shù)據(jù)挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系統(tǒng)針對NBA的數(shù)據(jù)，幫助教練優(yōu)化戰(zhàn)術組合。特定領域的數(shù)據(jù)挖掘工具針對性比較強，只能用于一種應用；也正因為針對性強，往往采用特殊的算法，可以處理特殊的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)特殊的目的，發(fā)現(xiàn)的知識可靠度也比較高。通用數(shù)據(jù)挖掘工具不區(qū)分具體數(shù)據(jù)的含義，采用通用的挖掘算法，處理常見的數(shù)據(jù)類型。通用的數(shù)據(jù)挖掘工具不區(qū)分具體數(shù)據(jù)的含義，采用通用的挖掘算法，處理常見的數(shù)據(jù)類型。例如，IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的QUEST系統(tǒng)，SGI公司開發(fā)的MineSet系統(tǒng)，加拿大SimonFraser大學開發(fā)的DBMiner系統(tǒng)。通用的數(shù)據(jù)挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什么、用什么來挖掘都由用戶根據(jù)自己的應用來選擇。二、數(shù)據(jù)挖掘工具選擇需要考慮的問題數(shù)據(jù)挖掘是一個過程，只有將數(shù)據(jù)挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業(yè)的業(yè)務邏輯和需求緊密結合，并在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數(shù)據(jù)挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點：(1)可產生的模式種類的數(shù)量：分類，聚類，關聯(lián)等(2)解決復雜問題的能力(3)操作性能(4)數(shù)據(jù)存取能力(5)和其他產品的接口三、數(shù)據(jù)挖掘工具介紹：1.QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的一個多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，目的是為新一代決策支持系統(tǒng)的應用開發(fā)提供高效的數(shù)據(jù)開采基本構件。系統(tǒng)具有如下特點：提供了專門在大型數(shù)據(jù)庫上進行各種開采的功能：關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。各種開采算法具有近似線性計算復雜度，可適用于任意大小的數(shù)據(jù)庫。算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。為各種發(fā)現(xiàn)功能設計了相應的并行算法。2.MineSetMineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯(lián)合開發(fā)的多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。MineSet集成多種數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發(fā)掘、理解大量數(shù)據(jù)背后的知識。MineSet有如下特點：MineSet以先進的可視化顯示方法聞名于世。支持多種關系數(shù)據(jù)庫?？梢灾苯訌腛racle、Informix、Sybase的表讀取數(shù)據(jù)，也可以通過SQL命令執(zhí)行查詢。多種數(shù)據(jù)轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數(shù)據(jù)項，統(tǒng)計、集合、分組數(shù)據(jù)，轉換數(shù)據(jù)類型，構造表達式由已有數(shù)據(jù)項生成新的數(shù)據(jù)項，對數(shù)據(jù)采樣等。操作簡單、支持國際字符、可以直接發(fā)布到Web。3.DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大學開發(fā)的一個多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，它的前身是DBLearn。該系統(tǒng)設計的目的是把關系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)開采集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發(fā)現(xiàn)各種知識。DBMiner系統(tǒng)具有如下特色：能完成多種知識的發(fā)現(xiàn)：泛化規(guī)則、特性規(guī)則、關聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、演化知識、偏離知識等。綜合了多種數(shù)據(jù)開采技術：面向屬性的歸納、統(tǒng)計分析、逐級深化發(fā)現(xiàn)多級規(guī)則、元規(guī)則引導發(fā)現(xiàn)等方法。提出了一種交互式的類SQL語言——數(shù)據(jù)開采查詢語言DMQL。能與關系數(shù)據(jù)庫平滑集成。實現(xiàn)了基于客戶/服務器體系結構的Unix和PC（Windows/NT）版本的系統(tǒng)。4.IntelligentMiner由美國IBM公司開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘軟件IntelligentMiner是一種分別面向數(shù)據(jù)庫和文本信息進行數(shù)據(jù)挖掘的軟件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。IntelligentMinerforData可以挖掘包含在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或普通文件中的結構化數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘。它已經成功應用于市場分析、詐騙行為監(jiān)測及客戶聯(lián)系管理等；IntelligentMinerforText允許企業(yè)從文本信息進行數(shù)據(jù)挖掘，文本數(shù)據(jù)源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、LotusNotes數(shù)據(jù)庫等等。5.SASEnterpriseMiner這是一種在我國的企業(yè)中得到采用的數(shù)據(jù)挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統(tǒng)應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SASEnterpriseMiner是一種通用的數(shù)據(jù)挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進行數(shù)據(jù)挖掘?？梢耘cSAS數(shù)據(jù)倉庫和OLAP集成，實現(xiàn)從提出數(shù)據(jù)、抓住數(shù)據(jù)到得到解答的"端到端"知識發(fā)現(xiàn)。6.SPSSClementineSPSSClementine是一個開放式數(shù)據(jù)挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART創(chuàng)新獎，它不但支持整個數(shù)據(jù)挖掘流程，從數(shù)據(jù)獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)標準--CRISP-DM。Clementine的可視化數(shù)據(jù)挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限于完成一些技術性工作（比如編寫代碼）。提供了多種圖形化技術，有助理解數(shù)據(jù)間的關鍵性聯(lián)系，指導用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決法。7.數(shù)據(jù)庫廠商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院開發(fā)的兩種數(shù)據(jù)挖掘算法：Microsoft決策樹和Microsoft聚集。此外，SQLServer2000中的數(shù)據(jù)挖掘支持由第三方開發(fā)的算法。Microsoft決策樹算法：該算法基于分類。算法建立一個決策樹，用于按照事實數(shù)據(jù)表中的一些列來預測其他列的值。該算法可以用于判斷最傾向于單擊特定標題（banner）或從某電子商務網(wǎng)站購買特定商品的個人。Microsoft聚集算法：該算法將記錄組合到可以表示類似的、可預測的特征的聚集中。通常這些特征可能是隱含或非直觀的。例如，聚集算法可以用于將潛在汽車買主分組，并創(chuàng)建對應于每個汽車購買群體的營銷活動。，SQLServer2005在數(shù)據(jù)挖掘方面提供了更為豐富的模型、工具以及擴展空間。包括：可視化的數(shù)據(jù)挖掘工具與導航、8種數(shù)據(jù)挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。OracleDataMining(ODM)是Oracle數(shù)據(jù)庫10g企業(yè)版的一個選件，它使公司能夠從最大的數(shù)據(jù)庫中高效地提取信息并創(chuàng)建集成的商務智能應用程序。數(shù)據(jù)分析人員能夠發(fā)現(xiàn)那些隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和內涵。應用程序開發(fā)人員能夠在整個機構范圍內快速自動提取和分發(fā)新的商務智能—預測、模式和發(fā)現(xiàn)。ODM針對以下數(shù)據(jù)挖掘問題為Oracle數(shù)據(jù)庫10g提供支持：分類、預測、回歸、聚類、關聯(lián)、屬性重要性、特性提取以及序列相似性搜索與分析(BLAST)。所有的建模、評分和元數(shù)據(jù)管理操作都是通過OracleDataMining客戶端以及PL/SQL或基于Java的API來訪問的，并且完全在關系數(shù)據(jù)庫內部進行。IBMIntelligentMiner通過其世界領先的獨有技術，例如典型數(shù)據(jù)集自動生成、關聯(lián)發(fā)現(xiàn)、序列規(guī)律發(fā)現(xiàn)、概念性分類和可視化呈現(xiàn)，它可以自動實現(xiàn)數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)發(fā)掘和結果呈現(xiàn)這一整套數(shù)據(jù)發(fā)掘操作。若有必要，對結果數(shù)據(jù)集還可以重復這一過程，直至得到滿意結果為止?，F(xiàn)在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它幫助用戶從企業(yè)數(shù)據(jù)資產中識別和提煉有價值的信息。它包括分析軟件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，幫助企業(yè)選取以前未知的、有效的、可行的業(yè)務知識----如客戶購買行為，隱藏的關系和新的趨勢，數(shù)據(jù)來源可以是大型數(shù)據(jù)庫和企業(yè)內部或Internet上的文本數(shù)據(jù)源。然后公司可以應用這些信息進行更好、更準確的決策，獲得競爭優(yōu)勢。
1.QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心開發(fā)的一個多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，目的是為新一代決策支持系統(tǒng)的應用開發(fā)提供高效的數(shù)據(jù)開采基本構件。系統(tǒng)具有如下特點：
提供了專門在大型數(shù)據(jù)庫上進行各種開采的功能：關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、時間序列聚類、決策樹分類、遞增式主動開采等。
各種開采算法具有近似線性（O(n)）計算復雜度，可適用于任意大小的數(shù)據(jù)庫。
算法具有找全性，即能將所有滿足指定類型的模式全部尋找出來。
為各種發(fā)現(xiàn)功能設計了相應的并行算法。
2.MineSet
MineSet是由SGI公司和美國Standford大學聯(lián)合開發(fā)的多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。MineSet集成多種數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化工具，幫助用戶直觀地、實時地發(fā)掘、理解大量數(shù)據(jù)背后的知識。MineSet有如下特點：
MineSet以先進的可視化顯示方法聞名于世。
提供多種 萃誥蚰J健0 ǚ擲嗥鰲⒒毓檳J?、关?嬖頡⒕劾喙欏⑴卸狹兄匾 取?br
支持多種關系數(shù)據(jù)庫?？梢灾苯訌腛racle、Informix、Sybase的表讀取數(shù)據(jù)，也可以通過SQL命令執(zhí)行查詢。
多種數(shù)據(jù)轉換功能。在進行挖掘前，MineSet可以去除不必要的數(shù)據(jù)項，統(tǒng)計、集合、分組數(shù)據(jù)，轉換數(shù)據(jù)類型，構造表達式由已有數(shù)據(jù)項生成新的數(shù)據(jù)項，對數(shù)據(jù)采樣等。
操作簡單、支持國際字符、可以直接發(fā)布到Web。
3.DBMiner
DBMiner是加拿大SimonFraser大學開發(fā)的一個多任務數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，它的前身是DBLearn。該系統(tǒng)設計的目的是把關系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)開采集成在一起，以面向屬性的多級概念為基礎發(fā)現(xiàn)各種知識。DBMiner系統(tǒng)具有如下特色：
能完成多種知識的發(fā)現(xiàn)：泛化規(guī)則、特性規(guī)則、關聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、演化知識、偏離知識等。
綜合了多種數(shù)據(jù)開采技術：面向屬性的歸納、統(tǒng)計分析、逐級深化發(fā)現(xiàn)多級規(guī)則、元規(guī)則引導發(fā)現(xiàn)等方法。
All) level “（全部）”級別 action 操作 active statement 活動語句 active voice 主動語態(tài) ActiveX Data Objects ActiveX 數(shù)據(jù)對象 ActiveX Data Objects (Multidimensional) (ADO MD) ActiveX 數(shù)據(jù)對象（多維）(ADO MD) ad hoc connector name 特殊連接器名稱 add-in 加載項 adjective phrasing 形容詞句式 ADO ADO ADO MD ADO MD adverb 副詞 aggregate function 聚合函數(shù) aggregate query 聚合查詢 aggregation 聚合 aggregation prefix 聚合前綴 aggregation wrapper 聚合包裝 alert 警報 alias 別名 aliasing 命名別名 All member “全部”成員 American National Standards Institute (ANSI) 美國國家標準學會 (ANSI) Analysis server 分析服務器 ancestor 祖先 annotational property 批注屬性 anonymous subscription 匿名訂閱 ANSI ANSI ANSI to OEM conversion ANSI 到 OEM 轉換 API API API server cursor API 服務器游標 application programming interface (API) 應用程序接口 (API) application role 應用程序角色 archive file 存檔文件 article 項目 atomic 原子的 attribute 特性 authentication 身份驗證 authorization 授權 automatic recovery 自動恢復 autonomy 獨立 axis 軸 backup 備份 backup device 備份設備 backup file 備份文件 backup media 備份媒體 backup set 備份集 balanced hierarchy 均衡層次結構 base data type 基本數(shù)據(jù)類型 base table 基表 batch 批處理 bcp files bcp 文件 bcp utility bcp 實用工具 bigint data type bigint 數(shù)據(jù)類型 binary data type binary 數(shù)據(jù)類型 binary large object 二進制大對象 binding 綁定 bit data type bit 數(shù)據(jù)類型 bitwise operation 按位運算 BLOB BLOB blocks 塊 Boolean 布爾型 browse mode 瀏覽模式 built-in functions 內置函數(shù) business rules 業(yè)務規(guī)則 cache aging 高速緩存老化數(shù)據(jù)清除 calculated column 計算列 calculated field 計算字段 calculated member 計算所得成員 calculation condition 計算條件 calculation formula 計算公式 calculation pass 計算傳遞 calculation subcube 計算子多維數(shù)據(jù)集 call-level interface (CLI) 調用級接口 (CLI) candidate key 候選鍵 cascading delete 級聯(lián)刪除 cascading update 級聯(lián)更新 case 事例 case key 事例鍵 case set 事例集 cell 單元 cellset 單元集 certificate 證書 change script 更改腳本 changing dimension 可更改維度 char data type char 數(shù)據(jù)類型 character format 字符格式 character set 字符集 CHECK constraints CHECK 約束 checkpoint 檢查點 child 子代 classification 分類 clause 子句 CLI CLI client application 客戶端應用程序 client cursor 客戶端游標 clustered index 聚集索引 clustering 聚集 code page 代碼頁 collation 排序規(guī)則 column 列 column filter 列篩選 column-level collation 列級排序規(guī)則 column-level constraint 列級約束 COM COM command relationship 命令關系 commit 提交 comparative form 比較級 Component Object Model (COM) 組件對象模型 (COM) composite index 組合索引 composite key 組合鍵 computed column 計算列 COM-structured storage file COM 結構化存儲文件 concatenation 串聯(lián) concurrency 并發(fā) conjunction 連詞 connection 連接 constant 常量 constraint 約束 continuation media 延續(xù)媒體 control-break report 控制中斷報表 control-of-flow language 控制流語言 correlated subquery 相關子查詢 CPU busy CPU 忙 crosstab query 交叉表查詢 cube 多維數(shù)據(jù)集 cube file 多維數(shù)據(jù)集文件 cube role 多維數(shù)據(jù)集角色 cursor 游標 cursor data type cursor 數(shù)據(jù)類型 cursor library 游標庫 custom rollup 自定義匯總 custom rule 自定義規(guī)則 data block 數(shù)據(jù)塊 data connection 數(shù)據(jù)連接 Data Control Language (DCL) 數(shù)據(jù)控制語言 (DCL) data definition 數(shù)據(jù)定義 data definition language (DDL) 數(shù)據(jù)定義語言 (DDL) data dictionary 數(shù)據(jù)字典 data dictionary view 數(shù)據(jù)字典視圖 data explosion 數(shù)據(jù)爆炸 data file 數(shù)據(jù)文件 data integrity 數(shù)據(jù)完整性 data lineage 數(shù)據(jù)沿襲 data manipulation language (DML) 數(shù)據(jù)操作語言 (DML) data mart 數(shù)據(jù)集市 data member 數(shù)據(jù)成員 data modification 數(shù)據(jù)修改 data pump 數(shù)據(jù)抽取 data scrubbing 數(shù)據(jù)清理 data source 數(shù)據(jù)源 data source name (DSN) 數(shù)據(jù)源名稱 (DSN) data type 數(shù)據(jù)類型 data warehouse 數(shù)據(jù)倉庫 database 數(shù)據(jù)庫 database catalog 數(shù)據(jù)庫目錄 database diagram 數(shù)據(jù)關系圖 database file 數(shù)據(jù)庫文件 database language 數(shù)據(jù)庫語言 database object 數(shù)據(jù)庫對象 database owner 數(shù)據(jù)庫所有者 database project 數(shù)據(jù)庫工程 database role 數(shù)據(jù)庫角色 database schema 數(shù)據(jù)庫架構 database script 數(shù)據(jù)庫腳本 data-definition query 數(shù)據(jù)定義查詢 dataset 數(shù)據(jù)集 datetime data type datetime 數(shù)據(jù)類型 DBCS DBCS DCL DCL DDL DDL deadlock 死鎖 decimal data type decimal 數(shù)據(jù)類型 decision support 決策支持 decision tree 決策樹 declarative referential integrity (DRI) 聲明引用完整性 (DRI) default 默認值 DEFAULT constraint 默認約束 default database 默認數(shù)據(jù)庫 default instance 默認實例 default language 默認語言 default member 默認成員 default result set 默認結果集 Delete query 刪除查詢 delimiter 分隔符 denormalize 使非規(guī)范化 density 密度 deny 拒絕 dependencies 相關性 descendant 后代 destination object 目的對象 device 設備 dictionary entry 字典條目 differential database backup 差異數(shù)據(jù)庫備份 dimension 維度 dimension hierarchy 維度層次結構 dimension table 維度表 direct connect 直接連接 direct object 直接對象 direct response mode 直接響應模式 dirty pages 臟頁 dirty read 臟讀 distribute 分發(fā) distributed query 分布式查詢 distribution database 分發(fā)數(shù)據(jù)庫 distribution retention period 分發(fā)保持期 Distributor 分發(fā)服務器 DML DML domain 域 domain integrity 域完整性 double-byte character set (DBCS) 雙字節(jié)字符集 (DBCS) DRI DRI drill down/drill up 深化/淺化 drill through 鉆取 DSN DSN DSN-less connection 無 DSN 連接 DTS package DTS 包 DTS package template DTS 包模板 dump 轉儲 dump file 轉儲文件 dynamic cursor 動態(tài)游標 dynamic filter 動態(tài)篩選 dynamic locking 動態(tài)鎖定 dynamic recovery 動態(tài)恢復 dynamic snapshot 動態(tài)快照 dynamic SQL statements 動態(tài) SQL 語句 encrypted trigger 加密觸發(fā)器 encryption 加密 English Query English Query English Query application English Query 應用程序 entity 實體 entity integrity 實體完整性 enumeration 枚舉 equijoin 同等聯(lián)接 error log 錯誤日志 error state number 錯誤狀態(tài)號 escape character 轉義符 exclusive lock 排它鎖 explicit transaction 顯式事務 expression 表達式 extended stored procedure 擴展存儲過程 extent 擴展 fact 事實 fact table 事實數(shù)據(jù)表 Federal Information Processing Standard (FIPS) 聯(lián)邦信息處理標準 (FIPS) fetch 提取 field 字段 field length 字段長度 field terminator 字段終止符 file 文件 file DSN 文件 DSN file storage type 文件存儲類型 filegroup 文件組 fill factor 填充因子 filter 篩選 filtering 篩選 FIPS FIPS firehose cursor 流水游標 firehose cursors 流水游標 fixed database role 固定數(shù)據(jù)庫角色 fixed server role 固定服務器角色 FK FK flattened interface 平展界面 flattened rowset 平展行集 float data type float 數(shù)據(jù)類型 foreign key (FK) 外鍵 (FK) foreign table 外表 forward-only cursor 只進游標 fragmentation 碎片 full outer join 完整外部聯(lián)接 full-text catalog 全文目錄 full-text enabling 全文啟用 full-text index 全文索引 full-text query 全文查詢 full-text service 全文服務 function 函數(shù) global default 全局默認值 global properties 全局屬性 global rule 全局規(guī)則 global subscriptions 全局訂閱 global variable 全局變量 grant 授權 granularity 粒度 guest 來賓 heterogeneous data 異類數(shù)據(jù) hierarchy 層次結構 HOLAP HOLAP homogeneous data 同類數(shù)據(jù) hop 躍點 horizontal partitioning 水平分區(qū) HTML HTML huge dimension 巨型維度 hybrid OLAP (HOLAP) 混合 OLAP (HOLAP) Hypertext Markup Language (HTML) 超文本標記語言 (HTML) identifier 標識符 identity column 標識列 identity property 標識屬性 idle time 空閑時間 IEC IEC image data type image 數(shù)據(jù)類型 immediate updating 即時更新 immediate updating Subscribers 即時更新訂閱服務器 immediate updating subscriptions 即時更新訂閱 implicit transaction 隱性事務 implied permission 暗示性權限 incremental update 增量更新 index 索引 index ORing 索引或運算 index page 索引頁 indirect object 間接賓語 information model 信息模型 initial media 初始化媒體 initial snapshot 初始化快照 inner join 內聯(lián)接 input member 輸入成員 input set 輸入集 input source 輸入源 insensitive cursor 不感知游標 Insert query 插入查詢 Insert values query 插入值查詢 instance 實例 int (integer) data type int (integer) 數(shù)據(jù)類型 integer 整型 integrated security 集成安全性 integrity constraint 完整性約束 intent lock 意向鎖 interactive structured query language (ISQL) 交互式結構化查詢語言 (ISQL) interface 接口 interface implication 接口含義 internal identifier 內部標識符 International Electrotechnical Commission (IEC) 國際電子技術委員會 (IEC) International Organization for Standardization (ISO) 國際標準化組織 (ISO) Internet-enabled 可支持 Internet 的 interprocess communication (IPC) 進程間通訊 (IPC) IPC IPC irregular form 不規(guī)則形式 irregular form type 不規(guī)則形式類型 irregular noun 不規(guī)則名詞 irregular verb 不規(guī)則動詞 ISO ISO isolation level 隔離級別 ISQL ISQL job 作業(yè) join 聯(lián)接 join column 聯(lián)接列 join condition 聯(lián)接條件 join field 聯(lián)接字段 join filter 聯(lián)接篩選 join operator 聯(lián)接運算符 join path 聯(lián)接路徑 join table 聯(lián)接表 junction table 連接表 kernel 核心 key 鍵 key column 鍵列 key range lock 鍵范圍鎖 keyset-driven cursor 鍵集驅動游標 keyword 關鍵字 large level 大級別 latency 滯后時間 LCID LCID leaf 葉 leaf level 葉級 leaf member 葉成員 left outer join 左向外聯(lián)接 level 級別 level hierarchy 級別層次結構 library 庫 linked cube 鏈接多維數(shù)據(jù)集 linked server 鏈接服務器 linked table 鏈接表 linking table 鏈接表 livelock 活鎖 local cube 本地多維數(shù)據(jù)集 local Distributor 本地分發(fā)服務器 local group 本地組 local login identification 本地登錄標識 local server 本地服務器 local subscription 本地訂閱 local variable 局部變量 locale 區(qū)域設置 locale identifier (LCID) 區(qū)域設置標識符 (LCID) lock 鎖 lock escalation 鎖升級 log file 日志文件 logical name 邏輯名稱 logical operators 邏輯運算符 logical_join 邏輯聯(lián)接 login (account) 登錄（帳戶） login security mode 登錄安全模式 lookup table 查找表
一般來說，總體可以歸為3種類型： 字符： char，varchar，nchar，nvarchar 數(shù)字： int，decimal，numeric，float，money 時間： datetime，date，time用慣oracle的人，一般只用3種類型： varchar2，可以認為對應sqlserver的varchar number，可以認為對應sqlserver的numeric date，對應sqlserver的datetime所以，你如果搞不明白那么多數(shù)據(jù)類型，就用這三種類型。
一、公軟件1）熟練使用excel，Access，Visio等MSOffice公軟件，可以制作相關的原型；（MS即microsoft微軟，MSOffice是微軟提供的系列軟件，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath這7個公軟件中，常用的是前4個。）2）重點掌握EXCEL表，會使用高級功能，能快速制作報表，熟練使用EXCELVBA；二、數(shù)據(jù)分析軟件及方法1）熟練使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工具軟件，熟悉各種網(wǎng)站分析軟件的應用，如GoogleAnalytics、百度統(tǒng)計、Omniture等；2）具備相關數(shù)據(jù)分析軟件的使用經驗SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常見數(shù)據(jù)挖掘軟件中的一個進行數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)工作；4）熟練使用至少一種網(wǎng)站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、百度統(tǒng)計等），并掌握分析工具的部署、配置優(yōu)化和權限管理；5）精通一種或多種數(shù)據(jù)挖掘算法（如聚類、回歸、決策樹等）；6）熟悉維基編輯者優(yōu)先；7）使用軟件的要求；（7.1）掌握數(shù)據(jù)分析、挖掘方法，具備使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具處理和分析較大量級數(shù)據(jù)的能力；（7.2）能夠綜合使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、制表繪圖等軟件進行圖表、圖像以及文字處理；（7.3）掌握常用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析方法，有敏銳的洞察力和數(shù)據(jù)感覺，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析能力；（7.4）能夠綜合使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、制表繪圖等軟件進行具有基本數(shù)據(jù)美感的圖表、圖像以及文字處理。三、數(shù)據(jù)庫語言1）熟悉Linux操作系統(tǒng)及至少一種腳本語言(Shell/Perl/Python)；2）熟練掌握C/C++/Java中的一種，有分布式平臺（如Hadoop）開發(fā)經驗者優(yōu)先；3）熟悉數(shù)據(jù)庫原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等數(shù)據(jù)庫原理，熟悉SQL，具備很強的學習能力，寫過程序，會perl，python等腳本語言者優(yōu)先；（3.2）熟練應用mysql的select，update等sql語句；4）熟悉sqlserver或其他主流數(shù)據(jù)庫，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型數(shù)據(jù)庫。四、思維能力等方面1）具備良好的行業(yè)分析、判斷能力、及文字表達能力；2）溝通、協(xié)調能力強，有較高的數(shù)據(jù)敏感性及分析報告寫作能力；3）理解網(wǎng)站運營的常識，能從問題中引申出解決方案，提供設計改進建議；4）具有良好經濟學、統(tǒng)計學及相關領域的理論基礎，熟悉數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析或市場研究的工作方法，具有較強的數(shù)據(jù)分析能力；5）熟悉數(shù)據(jù)分析與數(shù)理統(tǒng)計理論，具有相關課程研修經歷。五、其他要求1）較強的英文聽說讀寫能力，英語6級以上；2）文筆良好；3）了解seo,sem優(yōu)先；4）知識要求：同時具備統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、經濟學三個領域的基礎知識；英語四級或以上、熟悉指標英文名稱；具備互聯(lián)網(wǎng)產品設計知識；5）具有深厚的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘理論知識，深入了解相關技術；能熟練使用至少一種統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)挖掘工具。
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