歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
etl工具的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
etl工具的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳敬雷寫的 超越多顯卡多機器：分散式機器學習超速實戰 和宋立桓，陳建平的 Cloudera Hadoop大數據平台實戰指南都 可以從中找到所需的評價。
另外網站ETL工具也說明：ETL工具 (常用组件(Transform, Data Warehourse, Input (Table input), Output, Lookups, Flow (Filter rows), Join), Lookup组建有那几种，区别是什么, Kettle中如何 ...
這兩本書分別來自深智數位 和清華大學所出版 。
國立臺灣大學 資訊工程學研究所 賴飛羆所指導 郭文宗的 智慧存活分析響應系統 （2016），提出etl工具關鍵因素是什麼，來自於存活分析、元數據、ETL、人口統計分析、Kaplan-Meier、Cox比例風險模型。
而第二篇論文中華大學 資訊管理學系 柯宇謙所指導 胡鎮臣的 資料視覺化在製造生產系統的應用：以太陽能公司為例 （2015），提出因為有 資料視覺化、良率、即時監控、儀表板的重點而找出了 etl工具的解答。
最後網站低压橡套软线-空调连接线-广东华声电器实业有限公司則補充：广泛应用于家用电器、电动工具等多个行业. 家用电器. HOUSEHOLD. 电动工具. elec tools. 工业及自动化设备 ... 以色列SII. 南非SABS. 阿根廷ETL. 印度BIS. 英国ASTA ...
超越多顯卡多機器：分散式機器學習超速實戰
為了解決etl工具 的問題，作者陳敬雷 這樣論述：
在Hadoo/Spark/Mahout/Tensorflow上跑多機器多片GPU的機器學習 機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩，連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口，然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時，卻不知如何採購，更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人，其不止在機器學習上有十足的實務經驗，在面對大量資料的場景下，更能利用前人的智慧，用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者，在新一代的AI函數庫面世時，也能充分利用這些函數庫的GPU加速，將多機器，多GPU的資源應用在大型專案上。
▌業界獨有 全書以Hadoop/Spark為基礎，加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop，更使用了分散式系統最老牌的Mahout，有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍，是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。 ▌內容完整豐富 本書以分散式機器學習為主線，以實戰為主要目的。共分為8章，分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統實戰（推薦演算法系統實戰、人臉辨識實戰、對話
機器人實戰）等內容。 適合讀者 適合分散式機器學習的初學者閱讀，對於有一定經驗的分散式巨量資料方向的從業人員及演算法工程師，也可以從書中獲取很多有價值的知識，並透過實戰專案更佳地理解分散式機器學習的核心內容。
etl工具進入發燒排行的影片
Power BI 大數據分析基礎應用08.重新整理.ETL工具.Dataprep
面對大數據，如何整合大數據，可能發生的問題，資料擷取、資料轉換、資料讀入（ETL），資料清理完畢，進資料倉儲；選擇資料倉儲資料產生的資料市集，進行大數據分析。大數據分析得到的資料行為模式是什麼，如何形成作為與政策管理應用，都是這個課程的重點。
各階段可能產生問題的描述，與面對大數據如何處理的實務，都將會在課程中呈現。
孫在陽 [email protected]
智慧存活分析響應系統
為了解決etl工具 的問題，作者郭文宗 這樣論述：
研究背景： 癌症研究中最關注的問題，就是病患的存活率以及接受治療後無復發的週期，而能夠依照時間與事件發生的分析方式，正是此類問題最好的分析方法，其中存活分析便是研究人員日常使用的方法；但是統計軟體高額的花費與困難的學習曲線，使得存活分析有著相當高的進入門檻。而智慧存活分析響應系統（SMART）將突破這些限制，以自由軟體的形式提供使用者協助，幫助研究人員進行存活分析。研究方法與主要貢獻： SMART是一個基於R-Shiny的網頁應用程式。SMART以使用者友善的方式處理Hospital Information System數據。它為研究人員提供元數據Extract-Transfor
m-Load (ETL) 工具，並幫助他們進行人口統計分析，Kaplan-Meier生存分析，原始HIS數據集的Cox比例風險比分析，幫助用於比較兩組或多組之間的生存數據的假設檢驗。SMART還能自動生成所有比較表和圖片，讓研究人員可以直接應用於期刊發表上。結論： SMART是一個開源軟體，用於抽取臨床研究數據，完善研究模型，並進行世代研究和隨機對照試驗研究的生存分析。
Cloudera Hadoop大數據平台實戰指南
為了解決etl工具 的問題，作者宋立桓，陳建平 這樣論述：
對於入門和學習大數據技術的讀者來說，大數據技術的生態圈和知識體系過於龐大，可能還沒有開始學習就已經陷入眾多的陌生名詞和泛泛的概念中。本書的切入點明確而清晰，從Hadoop 生態系統的明星 Cloudera 入手，逐步引出各類大數據基礎和核心應用框架。 本書分為18章，系統介紹Hadoop 生態系統大數據相關的知識，包括大數據概述、Cloudera Hadoop平台的安裝部署、HDFS分散式文件系統、MapReduce計算框架、資源管理調度框架YARN 、Hive數據倉庫、數據遷移工具Sqoop、分散式資料庫HBase、ZooKeeper分散式協調服務、准實時分析系統Impala、日誌採集
工具Flume、分散式消息系統Kafka、ETL工具Kettle、Spark計算框架等內容，最後給出兩個綜合實操案例，以鞏固前面所學的知識點。 本書既適合Hadoop初學者、大數據技術工程師和大數據技術愛好者自學使用，亦可作為高等院校和培訓機構大數據相關課程的培訓用書。
資料視覺化在製造生產系統的應用：以太陽能公司為例
為了解決etl工具 的問題，作者胡鎮臣 這樣論述：
資料視覺化具有揭露蘊藏在數據內的資訊與知識的功能。製造業的生產線每天產生資料筆數達數以百萬筆是非常普遍的情況。如何在這些包含著結構化與非結構化且相當冗雜的巨量資料中，透過量化資訊、主題式設計、視覺圖形製作與圖形分析等一連串的過程，將冗雜的文字透過視覺化工具轉換成淺顯易懂的圖形，再從中篩選出異常的型態，提供管理者迅速切入問題，是生產監控與管理不可少的需求。本研究將以Tableau Desktop做為視覺分析的工具，針對Q公司的生產良率、產出數量、報廢數量、報廢原因及工單資訊製作一個具即時監控功能的互動式儀表板，同時針對視覺化後的圖形進行分析，從中發掘出隱含在文字與數值中不易被察覺的訊息，並將相
關訊息彙總後提供給相關單位，進而達到系統、人工作業或製程的改善，以有效降低報廢品的產生同時達到良率提升的目的。