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不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、数据分析方法-因子分析（FactorAnalysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
其次是不支持实时和抽数并存，需要拆分为两套平台来用，一套专门展示实时数据，一套专门展示抽取数据，对系统管理员来说，无疑加大了系统维护成本，对数据分析人员来说，同一个分析主题，还要两套平台来回切换，不仅操作不便
因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。 是 第二说一下回归分析方法。
若需要进行数据集成的数据库，是异构数据库时，例如OA数据库底层是Oracle，金蝶系统底层是SQL Server，两者之间无法创建DBlink，那么部分企业会选择通过创建数据库定时任务，在业务不高频使用数据库的时候进行抽数
第一周：取数 第二周：取数 做报表 第n周：取数做报表。。。。。。 我的“表哥生涯”就这么开始了，每天早上泡杯茶，就开始了每天的工作：从各个数据库取数做报表，整理成Excel，再交给业务部门。
影响报表显示性能的因素有很多，其中大数据量是很头疼的一环，可以使用新计算引擎通过异步取数来缓解大数据的压力。
2、数据仓库架构的演变 从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天，数仓架构经历了最初的传统数仓架构——离线数仓库——离线大数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及 Flink 的火热带出的流批一体架构
虽然很快解决了特定部门的用数需求，提高了管理效率，但针对这么多小系统，在全公司范围内，能有一个统一视角来走查数据，是不够高效的。 甚至绝大多数公司，各个部门的数据接口是断层的。
即ETL将业务数据集中抽到 Staging 时，会将数据按照实体，业务流程打包成一个ODS层(Operational Data Store)，任何单个业务部门，完全可以从ODS中查询数据。
一、数仓架构的发展历史 从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天，数仓架构经历了最初的传统数仓架构、离线大数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及由Flink 的火热带出的流批一体架构
三、由数仓需求变化带来的数据仓库架构的演变 从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天，数仓架构经历了最初的传统数仓架构、离线大数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及由Flink
启用行式引擎执行层式报表每类方法有特定的适用库范围，不支持的库不支持本方法优化低实时性报表中，取数性能较差的场景抽数缓存插件使用步骤计算慢-数据非实时优化低实时性报表中，取数性能较差的场景抽数缓存插件
开发与应用点击FineDataLink产品简介文档可了解该产品。3.2 抽数缓存适合数据量不大，取数频繁，且数据更新时效要求不高的场景，可以把 SQL 查出来的数据存到缓存里，规避重复取数，提高执行效率
可以试试抽数缓存 功能。4）使用抽数缓存插件 ，查看速度是否变快。-----开了缓存变快，说明是数据集本身查询速度不佳。2.2 查看模板结构排除掉 sql 原因后，接下来就应该分析下，模板元素是否过于
时候非常慢。 是否有缓存机制，后面再打开的时候速度会快一些参考文档：抽数缓存功能介绍1）15万数据集的模板，导出速度很慢2）使用新计算引擎的模板数据量大的时候导不出来3）使用新计算引擎的模板的导出按钮
FDL抽数引擎内部异常
抽数缓存
fr11抽数缓存
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