Kimball建模方法的精髓，就是简单、使用，建模这四步骤是它的核心部分。用术语表达是：始终一致的四步设计维度模型，分别如下：一、选择业务过程业务过程是由组织完成的一系列微观活动，例如：完成下单、完成支付、发放代金券、上线产品等等。充分理解它们，有助于辨别组织中的不同业务过程，它一般具有这些特性：用行为动词表示：它们通常表示业务过程的活动，比如下单、支付、退款等 一般由某个操作系统支持：比如下单由
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2023-08-11 20:54:01
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1.定义决策树+bagging=随机森林，随机森林是一种比较新的机器学习模型(非线性基于树的模型)集成学习方法。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树算法，通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低，2001年Breiman把分类树组合成随机森林，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树结果。随机森林在运算量没有显著提高前提下提高了预测精度，随机森林
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2023-12-19 06:29:18
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数据建模
数据建模是将现实世界中的某个业务系统的数据抽象为一组规范化的数据模型。以下是数据建模的基本步骤：
明确过程：首先需要对业务系统的业务流程和业务规则进行全面了解和分析，以明确业务数据的来源和去向。了解业务过程可以帮助确定数据模型中需要包含的实体和关系。
粒度：确定数据模型中实体的粒度。数据粒度是指数据描述的事物的最小可分辨单元。合理的粒度可以保证数据的准确性和完整性，同时也可以提高数据
原创
2023-04-27 22:34:57
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数据挖掘基本流程数据挖掘基本流程：商业理解：从商业的角度理解项目需求，通过数据挖掘来帮助业务。数据理解：尝试手机部分数据，对其进行探索，从而对数据有个初步认知。数据准备：收集数据并对其清洗、集成等操作，完成数据挖掘前的准备。模型建立：选择和应用各种算法模型，并进行优化，以得到更好分类结果。模型评估：对模型进行评价，并检查模型的每个步骤，确认模型是否实现商业目标。上线发布：通过数据挖掘找到的隐藏点需
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2023-08-11 16:42:40
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数学建模标准流程包括商业理解、数据理解、数据清洗、建立模型、部署应用留个流程，具体如下：
我们将数据建模标准流程转化为可执行可实施部分，那就是以下几个步骤：商业理解即对建模的项目需求和目标进行综合分析，对项目的可行性和数据条件进行评估，对业务进行梳理和深入了解，根据实际情况评估模型建立的价值。以下主要介绍用KNIME（国外比较流行的数据挖掘建模工具，类似于SPSS Modelar工具）工具建立模
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2023-09-26 13:42:01
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文章目录数据挖掘与建模过程一、数据获取/取样二、数据探索数据质量分析数据特征分析三、数据预处理数据清洗数据集成数据变换数据规约Python主要预处理函数四、数据建模五、模型评价六、参考资料 数据挖掘与建模过程一、数据获取/取样明确挖掘目标，从业务系统中抽取出一个与挖掘目标相关的样本数据子集。一是相关性，二是可靠性，三是有效性import pandas as pd
from sklearn.ens
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2023-08-11 20:58:14
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宏观图：概念：数据结构的定义： 数据结构( data structure）是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，在任何问题中,数据元素都不是孤立存在 的,而是在它们之间存在着某种关系,这种数据元素相互之间的关系称为结构(结构=关系)。（【元素+关系】 的集合就叫数据结构）关系（或结构）的划分：1.集合关系：
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2023-09-17 15:31:17
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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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Graphene图数据建模工具Graphene图数据建模工具一、Graphene是什么？二、谁可以使用它？三、为什么需要这样的工协助数据工程师管理与迭代图数据模型版本，支持数据模型的分享与协作；可以构建逻辑图谱、设计
原创
2022-11-28 15:53:27
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1、数据仓库1.1、数据仓库概述数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。1.2、数据仓库核心架构2、数据仓库建模概述2.1、数据仓库建模的意义如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在
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2023-09-07 17:32:32
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经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据,根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型,帮助企业提取数据中的商业价值.分类与预测对于之前的背景假设,餐饮企业会经常遇到如下问题:如何基于菜品历史销售情况,以及节假日,气候,竞争对手等影响因素,对菜品销量进行趋势预测?如何预测未来一段时间哪些顾客会流失,哪些顾客会最有可能成为vip?如何预测一种新产品
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2023-12-08 06:40:16
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八、数据模型篇—— 建模综述8.1 OLTP和OLAP讲解8.2 典型的数据仓库建模方法论8.2.1 ER模型8.2.2 维度模型 Kimball8.2.3 Data Vault模型8.2.4 Anchor模型8.3 数据模型实践 数据建模就是数据组织和存储档案，强调从业务、数据存取和使用角度存储数据。数据模型十分重要，好处有：性能。能快速查询想要的数据，减少数据的I/O吞吐成本。减少不必要的数
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2023-11-02 14:26:30
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本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。
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2022-03-22 10:37:30
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今日鸡汤感时花溅泪，恨别鸟惊心。「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争
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2023-04-26 13:10:52
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在这篇文章中，你将会学到如何一步步地进行维度数据建模，你将看到如何在真实的场景中使用维度模型。 什么是维度数据建模维度数据建模是在进行数仓设计时的一种数据建模方法。这种建模方法的主要目标是为了提高数据检索效率，对select查询操作进行了优化。维度数据建模最适合数仓星型模型和雪花模型。数仓中的维度数据建模不同于ER建模(Entity-Relationship Model，关系-实体模型)
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2023-08-16 15:28:49
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数据迁移图的目的是显示从源应用程序到目标应
原创
2022-08-10 09:24:14
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简单地说，企业数据的安全性和可访问性不应被视
原创
2022-08-10 09:24:03
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上一篇文章我们简单阐述了，大多数研究者在进行大数据分析时，所存在的逻辑问题，并简明扼要的对大数据建模流程进行了说明，那么为了使大家更加清晰每一个步骤的具体内容，我们将每一个模块展开分析。详细阐述流程中具体要做的工作内容？ 一．宏观角度 无论是大数据还是人工智能技术，其实都是需求或者项目主题的实现手段，商业上希望技术能够将产品向商品转化，或者对市场进行科学的分析，从而引导公司决策更符合市场需求；科研
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2023-12-12 14:40:49
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介绍 比起业务分析与建模来，UML在过去与软件工程和系统设计的联系更加紧密。并且，UML2.X标准提供了丰富的行为模型，这对于过程、活动、及对每一个业务都重要的人与信息等的建模非常有用。 除标准的UML规范外，还有两个备受关注的UML扩展，它们进一步强化了对业务过程和相关结构的建模。第一个是业务过程
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2019-03-04 17:55:00
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维度模型：1.星形模型 2.雪花模型维度建模的步骤：1. 选择业务流程2. 声明事
原创
2022-12-07 14:51:26
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