在Python中，有多种方法可以从列表中去除重复值。

近日看到各大公司(IBM/NCR/ORACLE等)对金融行业数据仓库关键成功因素的描述,根据中国实际,加入了一些自己的一些想法,跟大家共勉！一、高层领导对数据仓库项目的支持几乎所有的知名厂商，都把这个因素做为数据仓库项目能否成功的首要关键因素。足以说明这个因素的重要性。企业级的数据仓库集成了企业所有业务系统的数据，面向全企业提供统一的数据视图。所以它是全企业各个部门、各个机构的的共享资源。此项目对

一、什么是数据湖？ODS（operational data store, staging area）存储来自各业务系统（生产系统）的原始数据，即为数据湖。CDM(common dimension model)为经过整合、清洗的数据。其中的DWS汇总层，为面向主题的数据仓库（狭义），用于BI报表出数。简单来说，数据湖的定义就是原始数据保存区. 虽然这个概念国内谈的少，但绝大部分互联网公司都已经有了。

期货高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，期货高频交易是自动化交易的一种形式，以速度见长，它利用复杂的计算机技术和系统，以毫秒级的速度执行交易，且日内短暂持仓。期货高频交易同传统交易的区别：1、高频交易同传统买入持有策略的相关性较低，起到分散风险的作用。高频交易策略作为量化投资策略的一个重要分支，是基于对交易品种的日内短期判断形成的交易策略，通过每次交易的微小

什么是数据湖？数据湖概念是2011年提出来的，最初数据湖是数据仓库的补充，是为了解决数据仓库漫长的开发周期，高昂的开发、维护成本，细节数据丢失等问题出现的。数据湖大多是相对于传统基于RDBMS的数据仓库，而从2011年前后，也就是数据湖概念出现的时候，很多数据仓库逐渐迁移到以Hadoop为基础的技术栈上，而且除了结构化数据，半结构化、非结构数据也逐渐的存储到数据仓库中，并提供此类服务。这样的数据仓

中国菜系的魅力，不在于谁排第一，而在于它们如何讲述中国人的故事。鲁菜的厚重、川菜的泼辣、粤菜的精致、苏菜的文雅……每一种风味，都是一方水土的缩影。

同时，部分银行开始国际化布局，拓展海外业务。通过大数据、人工智能等技术，优化客户体验，提高风险控制水平和运营效率，如招商银行的“掌上生活”、平安银行的AI客服等。开始回归本源，聚焦实体经济，加强风险管理，推进数字化转型，提升金融科技水平，以适应新的市场环境。这些银行的成立，有的是依托大型企业集团，有的是通过地方金融机构的改制，还有的是由民营资本发起，旨在为经济发展提供多元化的金融支持。总资产接近1

一、量化交易概述量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。二、量化交易特

一、概述（1）什么是LDM逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案，它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。（2）为什么需要LDM操作型数据库和数据仓库都需要的数据组织模式；LDM是构建DW的第一步，是建立BI的基础框架，是提供价值数据分析的重要基础，为复杂的DW系统实施提供了规范和基

1、数仓架构拿一个你最近的项目举例，具体说下一个数仓建设的过程及注意点。（也可以放在第5在问里）互联网数仓与传统行业数仓有什么不同？是什么引起他们之间的不同分层、数仓主题划分的标准和依据？数据建模（维度、范式、宽表），缓慢变化维如何处理？几种方式？宽表通常包含哪些字段信息？事实表有哪几类?事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表。范式模型具体哪几个主题？维表与代码表？区别和联系...