目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍几款超好用的数据分析工具，帮助你在数据分析的学习以及工作中能够脱颖而出。 Part 1.开源数据工具 OpenRefine 这是一款高人气数据分析工具，支持数据清洗，支持将数据从一种格式转换为另一种格式，适用于各类与分析相关的任务，这意味着即使大家拥有多种不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用
转载
2024-02-02 11:18:30
79阅读
随着 2015 年 9 月gwy发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的tongzh》，各类型数据呈 现出了指数级增长，数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几 个数量级，企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，如何从数据中获取价值显得尤 为重要，也是大数据相关技术急需要解决的问题。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力来适应海
转载
2023-10-18 05:25:38
156阅读
文章目录主题划分与实体的组织支持的视图关系图功能域功能建模符号模型版本控制导出功能正向引擎逆向引擎查找和替换其他常用功能总结 在数据库建模的过程中，我们经常会使用到ERwin或者Power Designer之类的建模软件，来构建我们的逻辑模型和物理模型。但是这类软件都属于商业软件，需要企业购买相应的许可证授权。有些时候，我们会在没有购买这类商业建模软件的环境下工作，这时我们可以采用免费的建模软件
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面
转载
2017-09-11 13:06:00
273阅读
泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中
转载
2023-12-06 21:07:38
57阅读
# 大数据分析 数据建模实现流程
## 流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据探索分析 |
| 4 | 特征工程 |
| 5 | 模型选择与训练 |
| 6 | 模型评估与优化 |
| 7 | 结果可视化 |
## 操作步骤及代码示例
### 1. 数据采集
在这一步骤中，你需要获取大数据集，
原创
2024-04-05 06:56:13
89阅读
本文要点▪中国正在加速提升政府服务能力▪政府大数据领域的痛难点▪政府大数据的未来机会点▪赛迪建议
政府大数据行业深度解读
一、中国正在加速提升政府服务能力2018年，随着中国数字政府和新型智慧城市建设的不断推进，政府大数据持续受到关注。当前，我国正在加快政务数据
转载
2023-06-07 14:58:51
286阅读
目录传送门概要第一步：选择模型或自定义模式第二步：训练模型第三步：评估模型第四步：应用模型第五步：优化模型最后语 概要本文将尝试来梳理一下数据建模的步骤，以及每一步需要做的工作。第一步：选择模型或自定义模式这是建模的第一步，我们需要基于业务问题，来决定可以选择哪些可用的模型。比如，如果要预测产品销量，则可以选择数值预测模型（比如回归模型，时序预测……）；如果要预测员工是否离职，则可以选择分类模型
转载
2023-06-07 11:25:01
411阅读
大数据领域建模概述 文章目录大数据领域建模概述一、为什么需要数据建模二、关系数据库系统和数据仓库（OLTP和OLAP）定义场景和应用的区别集中度不同三、维度模型建模方法论四、阿里巴巴数据模型实践综述 一、为什么需要数据建模目标：将数据进行有序、有结构地分类组织和存储。 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角
转载
2023-08-30 20:34:06
237阅读
最近做OLAP工作时一直在和kylin打交道，因为kylin相关知识比较多，所以为了加深对kylin的整体理解以及把自己的经验分享给大家，便准备周末写了该文章，正文如下1、kylin概述在讲解kylin之前，先大致说下OLAP和OLTP。OLTP也称联机事务处理，一般指面向传统关系型数据库，实时性要求比较高的事务操作。OLAP也称联机分析处理，一般指面向大数据场景的分析操作。因为二者所应对的数据体
转载
2023-08-21 11:42:58
250阅读
大数据分析软件开源的步骤如下：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 寻找合适的开源工具 |
| 3 | 下载和安装开源工具 |
| 4 | 学习和熟悉开源工具的使用 |
| 5 | 准备数据 |
| 6 | 数据预处理 |
| 7 | 数据分析 |
| 8 | 数据可视化 |
| 9 | 结果解释和报告撰写 |
下面我将逐步解释每
原创
2023-09-01 05:20:22
138阅读
# 开源大数据分析的入门指南
## 一、流程概述
在进行开源大数据分析时，我们可以遵循以下步骤来完成整个过程。以下是该过程的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据存储
数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备、数据库和文件组成。历史上，企业已经使用像SQL这样的关系数据库技术来开发数据模型，因为它非常适合将数据集密钥和数据类型灵活地链接在一起，以支持业务流程的信息需求。不幸的是，大数据现在包含了很大比例的管理数据，并不能在关
转载
2023-09-05 09:44:43
89阅读
Power BI 是基于云的商业数据分析和共享工具，它能帮您把复杂的数据转化成最简洁的视图。通过它，您可以快速创建丰富的可视化交互式报告，即使在外也能用手机端 APP 随时查看。甚至检测公司各项业务的运行状况，只需它仪表板的一个界面就够了。该篇教程继续为大家讲解在使用Power BI中如何优化数据模型。Power BI Desktop 提供一些工具，可用于优化数据、使其更利于创建报表和视觉对象，以
转载
2024-06-20 19:45:23
56阅读
何为大数据建模，我们从3个W（什么、为什么、如何）出发来详解下大数据建模。一、什么是数据建模（what）数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。（个人认为，数据建模就是将现实数据关系、类别按照一套完整的方法论有映射到数据仓库里，将数据有序的、结构化存储在数据仓库里面）二、为什么要进行数据建模（why）性能：我们可以更快地查询到想要
转载
2023-09-02 17:00:06
231阅读
前言：model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。为什么大多数企业，数仓都要重建，这不仅仅是业务拓展、发展迅速，很大一部分是因为模型建的很烂。01. 基本概念维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因
转载
2023-08-08 12:04:39
91阅读
实时计算：流处理引擎：Apache Flink消息队列：Apache Kafka数据存储：Apache Cassandra离线计算：批处理引擎：Apache Spark数据仓库：Apache Hadoop HDFS或Apache Hive数据处理：Apache Pig或Apache Beam数据模型设计：数据库：MySQL或PostgreSQL数据仓库：Apache Hadoop HDFS或Apa
转载
2023-10-23 07:43:29
57阅读
干货丨大数据建模实操案例分析 大数据建模在解决这些问题上起到的作用： 这个案例是某品牌手机新品上市营销的业务方案，我们帮它做了两件事情，第一件事情是老用户的营销，通过建模找到新品手机的目标人群。第二件事情是微博营销，对于这一点我们又做了三件事：1）帮它甄别这个行业比较有话语权的微博；2）帮它识别了网友中的意见领袖；3）帮它找到想买手机的用户。 这个项目的关键点，其实就是定义清楚业务问题。我们
转载
2023-06-07 14:47:09
286阅读
数据是建模的基础，也是研究事物发展规律的材料。数据本身的可信度和处理的方式将直接决定模型的天花板在何处。一个太过杂乱的数据，无论用多么精炼的模型都无法解决数据的本质问题，也就造成了模型的效果不理想的效果。这也是我们目前所要攻克的壁垒。但是，目前我们市场对的数据或者科研的数据并不是完全杂乱无章的，基本都是有规律可循的，因此，用模型算法去进行科学的分析，可以主观情绪对决策的影响。所以数据是非常重要的一
转载
2023-11-16 13:34:57
128阅读
### 大数据分析和数据建模入门指南
#### 流程概述
首先，我们来看一下整个“大数据分析和数据建模”的流程。通过以下表格展示每个步骤的详细内容。
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据探索分析 |
| 4 | 数据建模 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 结果可视化 |
#### 具体步骤及代码
原创
2024-03-16 06:12:59
92阅读
