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搜索 数据仓库 ，共找到 78 条记录
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数据管道吞吐量加速优化

data-throughput-accelerator
affaan-m/ECC
284
本技能用于优化大规模数据摄取、ETL和数据仓库加载流程。它帮助诊断并解决数据管道中的性能瓶颈，通过实施幂等写入、检查点机制和原生云扫描等最佳实践，确保数据在达到高速率的同时，保持最高的正确性和可追溯性。
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Kotlin Exposed ORM 最佳实践

kotlin-exposed-patterns
affaan-m/ECC
106
本指南详细介绍了使用Kotlin Exposed ORM构建健壮数据访问层的全套模式。内容涵盖DSL查询、DAO实体管理、HikariCP连接池配置、Flyway数据库迁移，以及实现经典的仓库模式（Repository Pattern），确保了代码具备高可测试性和生产级稳定性的数据访问能力。
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营销数据外部导出与分析

data-export
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
258
本工具用于将全面的营销数据（如KPI、联系人记录、活动结果和性能快照）导出到外部数据存储。支持连接BigQuery进行数据仓库分析、Google Sheets进行协作分享，以及Supabase进行应用开发。导出过程强调PII处理、数据清洗和执行总结，确保数据合规性，并为后续的商业智能分析提供结构化数据。
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AEJ期刊学术可重复性提交指南

aejmic-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
452
本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊（如AEJ）准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分：一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录；二是针对所有数据、代码和数值结果，提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。
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实验经济学可复现性包

expecon-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
367
本指南旨在帮助研究人员为实验经济学论文构建和提交一个完整的可复现性包。该流程要求作者必须将所有相关材料（包括参与者指令、实验软件、原始数据和主分析代码）完整地存入可靠的仓库，确保其他研究者能够完全复制统计分析，并重新运行整个实验。
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计算实验与结果可复现性指南

ijoc-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
226
本指南为撰写学术论文提供了完整的计算实验流程和报告规范。它指导作者如何提高研究结果的可靠性和可信度，包括设计实验、处理随机性、规避调参伪影等问题。核心内容涵盖了高级统计分析（如性能曲线、非参数检验）以及构建完整的代码和数据可复现性仓库。
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JCR期刊修改与回应规划

jcr-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
99
本指南专为作者应对JCR期刊的“修改与重投”决定而设计。它系统性地指导作者进行修订计划，包括执行新的研究或数据分析，满足强制性的数据透明度要求（如数据仓库提交和可重复代码），并起草一份结构严谨、点对点的回复信函，以说服编辑和审稿人。
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政策分析研究可复现性指南

jpam-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
271
本指南为政策分析期刊投稿作者准备的必备材料。它详细阐述了如何确保研究结果的可复现性，核心要求包括在公共仓库存档数据和代码、构建主脚本生成所有图表，以及处理受限数据的完整流程和说明。
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软件仓库挖掘论文投稿定位指南

mining-software-repositories
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
453
本指南旨在指导作者如何将涉及软件仓库挖掘、开发者行为或实证方法的论文，精准定位至MSR顶级会议。内容涵盖了数据集构建、有效性威胁分析、可复现流程等关键要素，帮助作者掌握投稿策略，使研究成果符合软件分析领域的顶会标准。
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学术数据透明与复制标准指南

poq-transparency-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
475
本指南详细阐述了学术期刊提交稿件的严格数据透明和可复现性要求。它指导作者完成两大核心任务：一是系统性地提供方法学披露要素（Appendix A），二是构建完整的复制包。作者必须确保所有发表的表格和图表都能通过在永久数据仓库中提交的数据和代码进行准确重现，这必须在排版前完成。
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推荐系统成果物打包与复现

recsys-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
288
本指南指导研究人员如何为推荐系统论文准备和构建可复现的证据包。它详细说明了如何打包数据集、模型检查点、划分脚本和倾向性日志等成果物，确保论文中的所有排名和评估指标都能在匿名、可验证的仓库中实现端到端的复现。
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顶级会议论文终稿准备指南

recsys-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
389
本指南详细指导作者如何将已接受的匿名学术论文，转化为最终可发表的终稿（Camera-Ready）。内容涵盖了从恢复作者信息、致谢、资金支持，到整合审稿人反馈（Rebuttal）的要求，包括进行ACM两栏格式重排、确保代码和数据仓库公开化，是学术出版流程的关键步骤。
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