2.1 大数据分析模型建立方法大数据分析模型可以基于传统数据分析方法中的建模方法建立，也可以采取面向大数据的独特方法来建立。为了区分这两种模型建立方法，我们分别简称其为传统建模方法和大数据建模方法。由于这两种模型建立方法存在一些交集（如业务调研、结果校验等），我们采取统一框架来进行介绍，在介绍时区分两种建模方法的不同之处。（1）业务调研首先需要向业务部门进行调研，了解业务需要解决的问题，将业务问题
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2023-08-16 17:04:22
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一：数仓建模原则1.1 原子数据需要详细 维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求。用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想要掩盖或者显示那些数据。1.2 相同的粒度或者同级的详细程度 在组织事实表时候，粒度有三个基本原则：事务，周期快照，累加快照。无论粒度如何，事实表中的度量单位
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2024-07-18 20:41:40
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案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量1.加载包和数据集library(pROC)
library(DMwR)
model.df <- read.csv('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\\4信用评级\\customer defection da
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2023-06-07 14:35:33
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零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，
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2023-10-10 14:23:03
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身体不适，中断几天，接下来会陆续上传一些基本算法的概念、同时会附上一个算法使用例子。在此之前需要先把算法的大分类进行一个简单说明：一、按照机器学习分类1、有监督学习：已经知道why，这个why可以是分类变量的类别标签，也可以是要预测的数据集的值（比如收入）、可能是单类别或者多类别变量，通过目标变量的不一样有监督学习可以分为两大类，如果是鉴别类别称之为：分类，如果是预测的话，例如二手车的销售价格等，
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2024-08-11 17:20:29
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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
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2023-08-30 20:34:06
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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
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2023-06-07 11:25:01
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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
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2023-10-18 05:25:38
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R语言做滚动garch模型 roll-garch model前几天做了一个滚动garch模型，刚开始没搞清楚，走了很多弯路，最后终于搞好了。 接下来就是分析我写roll-garch的思路。其实roll-garch模型在rugarch里面其实是有的。但是，我也看了开发者写的文档，如果你希望更快，更复杂的滚动garach模型，你就要自己写函数。我的天，我哪里会，其实我连garch模型都没搞懂，但是我会
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2023-06-07 12:48:39
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R实训第一次作业2.基本数据结构练习:3.数据的导入和处理对象常用函数练习： 2.基本数据结构练习:1、创建数值从1到10，间隔为2，名称为A的向量A<-seq(1,10,2)
A 2、将数字1到12每个重复3次写入向量B中：(1,1,1，…,12,12,12) 提示rep函数B<-rep(1:12,each=3)
B 3、输出B向量的长度和去重后的向量数值length(B)
uni
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2023-11-27 00:23:16
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# 大数据建模与Java开发
在当今信息化社会，数据已成为一种新的“石油”，日益重要。大数据技术的兴起，使得我们有机会从海量数据中提取有价值的信息。而大数据建模则是将数据转化为可用信息的重要环节。本文将通过Java语言，介绍大数据建模的基本概念、工具和简单的实现示例。
## 什么是大数据建模？
大数据建模是指通过一种系统化的方法，将复杂的、非结构化的数据转化为结构化数据的过程，以便于后续的数
原创
2024-10-24 03:28:59
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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
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2023-06-07 14:47:09
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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
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2023-11-16 13:34:57
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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
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2023-08-08 12:04:39
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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
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2023-09-02 17:00:06
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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
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2024-06-20 19:45:23
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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
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2023-09-05 09:44:43
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本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.4节，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看1.4 数据挖掘建模过程从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程，如图1-1所示。1.4.1 定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次的挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样的效果？因
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2023-12-02 22:26:38
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R 各种文档查询R Package Documentation (rdrr.io)1 MARS方法earth function - RDocumentationMultivariate Adaptive Regression Splines (sonic.net)理论回归算法 - 多元自适应回归(MARS) - 《Deeplearning Algorithms Tutorial（深度学习算法教程）
自从Python流行后，R貌似逐渐被人遗忘，可是，每款语言和工具都有它存在的价值，R也具有强大的可视化功能，你真的了解R吗？还是说，掌握了Python就不用再掌握R了。本文科普性的介绍下R，带你走进R的世界。R是一种应用统计软件和语言，主要为统计计算和绘图而生，而且R是一套开源的数据分析解决方案。它主要包括简单却很强大的R语言、数据存储和处理、数据运算工具、完整的统计分析工具、优秀的统计可视化以及
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2024-01-04 14:20:49
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