# 使用 Ruby 进行数据建模的指南
数据建模是软件开发中非常重要的一环。借助 Ruby，我们可以高效地定义和操作数据结构。本文将为你详细介绍如何在 Ruby 中实现数据建模，指导你从零开始构建一个简单的数据模型。
## 流程概述
以下表格展示了在 Ruby 进行数据建模的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-24 05:23:19
23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
# Python数学实验与建模数据的实现指南
在数据科学和工程领域，Python是一种非常强大的工具，适用于数学实验和建模。对于刚入行的小白，了解整个过程和所需代码是至关重要的。本文将为你详细讲解如何使用Python进行数学实验与建模，包括每一步的流程、所需代码及其注释。
## 整体流程
我们可以将数学实验与建模的数据处理分为几个步骤，具体流程如下表所示：
| 步骤
原创
2024-08-30 03:56:28
73阅读
# 使用Java实现建模数据挖掘的流程指南
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。通过模型，我们能够识别潜在的模式、趋势和关系。本文将指导你如何使用Java进行建模数据挖掘，包含整个流程的步骤、示例代码和详细解释。
## 一、流程概述
我们将主要分为以下几个步骤进行数据挖掘建模：
| 步骤 | 描述 |
| --
目录前言业务建模概念模型小结 前言上一篇在数据仓库在技术架构设计和产品选择方面进行了一些总结。从这一篇将开始数据路径上的学习和思考吧。数据仓库作为一种产品，在不同的公司或者部门设计出来是不一样的。但是设计的思想是相通的。按照层次关系划分，数据路径上包括业务建模，概念模型设计，逻辑模型设计和物理模型设计。业务建模是针对公司或者部门级的业务进行全方面的梳理和分解。概念建模是对业务
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2023-06-06 21:55:03
132阅读
数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。数据降维有两种方式：特征选择，维度转换特征选择特征选择指根据一定的规则和经验，直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程，用选择的特征代替所有特征，不改变原有特征，也不产生
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2023-11-14 22:45:29
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数学建模——数据包络分析步骤及程序详解 文章目录数学建模——数据包络分析步骤及程序详解前言一、数据包络分析介绍1、原理2、CCR模型3、BCC模型4、CCR和BBC的实际应用二、代码程序三、实战1、结果解读2、模型优缺点总结参考资料 前言数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）是运筹学和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的生产效率。这里数
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2023-11-16 21:22:29
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一，数学模型分类三年的数学建模经验，两次国奖，最近疫情待家无事，有些许怀恋无忧无虑的生活，想以此纪念一下。本文只做罗列以及适当说明，想要化为己用得深入调研。首先，既然是数学建模，就离不开模型，具体的模型有哪些呢？按建立模型的数学方法，数学模型主要分为以下几种：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。想要完成一篇优秀的数模论文，我们需要对建模方
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2023-09-05 09:44:29
162阅读
什么是数据挖掘从数学建模比赛的角度来看，这里说的数据挖掘，基本上指的就是数据分析技术、机器学习那一块儿，针对的就是数模比赛里给了你一大堆数据表格（或者让你自己去找）然后让你分析的那种题目。数据导入数据预处理 如右图长方体，长度数值非常大，对整体的影响非常大，宽和高对整体的影响就小很多，变化基本上由长度主导，标准化之后使得它各个维度上差不多。数据预处理 例（2011年重金属污染问题）虽然方法很多，但
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2023-10-18 06:43:36
86阅读
1. 数据分析数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。2. 数据挖掘数据挖掘(Data Mining，DM)是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。 数据的爆炸式增长: 从TB到PB – 丰富数据的主要来源 • 商业: Web, 电子商务, 交易, 股票, … • 科学: 遥感
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2023-09-13 20:41:22
14阅读
A. 数据预处理方法1. 数据清洗在数据缺失、立群、噪声很大时使用。数据补充数据删除特殊点排除噪声平滑
分箱法回归法：平滑数据聚类法：排除异常点2. 数据集成和数据转换将多源数据进行数据集成，并根据需要将数据转换为适于处理的形式进行学习，以发现其中隐藏的潜在模式与规律。数据集成：如果两组数据自相关（某一个属性能由另一个属性导出，则属性冗余），解决方法有皮尔逊积距系数卡方检验输指数型的协方差数
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2023-08-10 18:40:46
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背景介绍本文针对有一定基础的数据分析人员，专门想了解卡方分箱原理和寻找能直接运行的代码的人员。分箱是特征工程中常见的操作，也就是将某一个变量划分为多个区间，比如对年龄分箱，1-10岁，10-40岁，40+岁。卡方分箱就是用来寻找最优分割点的方法。本文介绍了卡方分箱原理、python代码、使用数据集（有数据集构造代码）测试分箱效果几个部分。 注：这里保证代码肯定可以直接运行，并附上了检验分箱原理的代
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2023-11-15 16:25:23
183阅读
# Python面向对象信息建模数据库实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[需求分析] --> B[创建类]
B --> C[定义属性和方法]
C --> D[实例化对象]
D --> E[操作对象]
E --> F[存储数据]
F --> G[读取数据]
G --> H[更新数据]
H --
原创
2024-01-03 13:56:54
87阅读
本篇文章主要以北京市空气质量监测数据为例子，聚集数据建模中的数据预处理和基本分析环节，说明Numpy和Pandas的数据读取、数据分组、数据重编码、分类汇总等数据加工处理功能。同时在实现案例的过程中对用到的Numpy和Pandas相关函数进行讲解。 文章目录数据一、空气质量监测数据的预处理二、上例中所用到的函数讲解2.1 lambda表达式2.2 apply()函数2.3 map函数2.4 cut
1、聚合统计1.1描述统计#df.describe(),对数据的总体特征进行描述
df.groupby('team').describe()df.groupby('team').describe().T #列数太多，进行转置1.2统计函数#对分组对象直接使用统计函数，分组内数据进行计算，返回df形式的数据
#计算平均数
df.groupby('team').mean()#相关性系数
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2023-12-19 16:38:37
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0 前言本人计算机研在读，专业带队数学建模，长期更新建模教学，有需要的同学欢迎讨论～ 本篇文章，本系列学长讲解一部分数学建模常用算法，会陆续更新每个算法的详细实现和使用教程1 算法介绍频繁子图挖掘是数据挖掘中一个非常广泛的应用。频繁子图挖掘是指从大量的图中挖掘出满足给定支持度的频繁子图，同时算法需要保证这些频繁图不能重复。频繁模式挖掘主要就是应用两种策略（这里不讨论基于垂直增长的方法）——Apri
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2024-01-11 21:13:51
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一起聊有趣的数字~~ 数字好玩mp.weixin.qq.com 最近跟很多朋友在聊对专业术语和流行话题的认知。的确随着应用场景的变化很快，大数据处理环节的边界也在不断演变，不断在挑战认知的宽度。 本着不断学习，不断尝试的心态去探索新的好玩的方法，会其乐无穷~~· 正 · 文 · 来 · 啦 ·
数学建模：是数学的一个分支，理论上是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进
包含 5000 个客户的数据。
原创
2022-10-17 13:43:13
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# 如何实现“建模数据分析题”：小白的入门指南
在数据分析和建模领域，新手们常常不知道如何系统地开展工作。本文旨在为初学者提供一套完整的流程，并通过具体代码实例帮助他们理解和实现建模数据分析题。
## 流程总览
在开展数据分析和建模的过程中，通常遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------------
&nbs
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2023-09-04 16:08:04
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