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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1.计算机编程思路体会？如果你只会用几个一维数组或者几个二维数组来进行编程，写算法的时候，那你编程仅仅刚入门而已。当遇到的问题比较复杂的时候，数组都没有办法存储，或者数组都没有办法表示，那你还行吗？ 2.那如何设计数据结构 1）首先设计数据结构，来进行问题建模，来表示现实中的问题。
原创
2016-09-12 17:45:20
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Blender入门 ——邵发1.1 课程介绍Blender，一款3D建模软件，小乔、免费、全流程常见的3D建模软件：- 3DsMax/Maya/Blender/Cinema4D/ZBrush...游戏影视- Proe/Solidworks/Inventor/UG...工业建模- SketchUp/Rhino/Revit...建筑设计本课程面向美术人员、及游戏开发，零基础教学。Blender的使用方
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2024-08-13 11:29:45
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上一篇文章介绍了Blender中一些较为基础的操作部分，下面要介绍的是Blender建模篇，让我们开始实际进行操作。首先第一步就是「建模」。让我们开始吧！题材是...尽可能选择谁都知道的东西进行制作，这样也可以很好的提高自己的兴趣。由于版权等各方面会存在问题，所以这里进行了妥协，制作了较为简单的熊猫模型。顺带一提，从这里开始以「完成熊猫」为基础，所以只会提到关于熊猫制作的一些内容（大概），其他还有
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2024-05-22 21:16:14
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Python数据分析Python基础常用操作符算术操作符：赋值操作符比较操作符逻辑操作符其他运算符变量和赋值数据类型和转换print()函数条件语句if语句assert 关键词循环语句for循环range()函数enumerate()函数其他语句异常处理Python标准异常总结Python标准警告总结try-except语句try - except - finally 语句try-except-
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2023-06-19 17:46:20
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问题导读： 1、为什么需要数据建模？ 2、OLTP 和 OLAP 系统有什么区别？ 3、数仓设计主要分哪几个步骤？ 4、星型模型、雪花模型、星座模型如何理解？ 一、为什么需要数据建模？在开始今天的话题之前，我们不妨思考下，到底为什么需要进行数据建模？随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们
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2023-07-29 12:09:40
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本文约20000字，建议阅读25分钟本文介绍了大数据领域建模的方法。一、大数据领域建模综述1.1 为什么需要数据建模有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。效率：良好的数据模型能
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2023-06-07 12:24:44
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第十三章 Python建模库介绍1、pandas与模型代码的接口2、用Patsy创建模型描述2.1、Patsy创建模型设计矩阵2.2、用Patsy公式进行数据转换2.3、分类数据和Patsy3、statsmodels介绍3.1、估计线性模型3.2、估计时间序列过程4、scikit-learn介绍交叉验证5、继续学习 主要内容： pandas数据规整和模型拟合和评分 介绍两个流行的建模工具，
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2023-06-06 21:55:31
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注1：本文旨在梳理汇总出我们在建模过程中遇到的零碎小问题及解决方案(即当作一份答疑文档)，会不定期更新，不断完善, 也欢迎大家提问，我会填写进来。注2：感谢阅读。为方便您查找想要问题的答案，可以就本页按快捷键Ctrl+F，搜索关键词查找，谢谢。1. 读写csv文件时，存在新的一列，Unnamed:0？答：read_csv（）时，防止出现，设置参数index_col=0；写入csv文件时，防止出现，
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2023-12-01 21:47:50
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python数据分析与建模实现-第一次笔记第一次写博客，有什么不好的希望大家能谅解，也希望大家能喜欢。 - 1.数据的读取 - 2.数据的处理 - - 2.1.异常值（空值）处理 - - 2.1.1删除 - - 2.1.2指代 - 3.利用四分位数来去除异常值 - 4.静态结构分析 - 5.数据分区间 - 6.英文异常值数据的处理 - 7.对比分析前言首先我们做数据分析，想要得
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2023-11-09 09:25:33
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# Python数据建模
## 什么是数据建模？
数据建模是指将现实世界中的实体、关系和属性转化为计算机可处理的数据结构和算法的过程。它是数据科学和机器学习领域中的重要基础工作，用于描述、分析和预测数据。
在数据建模中，我们通常会使用统计学和机器学习等方法来处理和分析数据，以便从中发现有用的信息和模式。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据建模工具和库，使得数据建模变得更加简单
原创
2023-08-16 08:15:40
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数据建模是软件开发过程中非常重要的一环，它用于定义数据结构、数据关系和数据流程，为开发人员提供了一个清晰的数据设计方案。在Python中，我们可以使用不同的工具和库来实现数据建模。在本文中，我将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Python进行数据建模。
## 数据建模的流程
数据建模是一个系统化的过程，它通常包括以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[需求分析
原创
2023-10-12 10:46:52
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平稳时间序列建模方法 一般用Box-Jenkins建模方法，但Pandit-Wu建模方法更简单。 一. 样本序列中均值处理方法 用样本的均值作为过程均值的估计，建模前先用样本数据减去这个均值，然后对所得的序列进行建模把样本均值作为模型的一个未知参数进行估计 二. 模型识别
三类平稳序列的自相关函数和偏自相关函数具有如下统计特性,用作判断序列模型
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2024-05-20 16:17:13
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平滑卡线（加线）卡结构线（加线）时，按E均匀线条会使加线与边线均匀对齐。投影切割投影切割：使用调形后的曲线，放到模型表面上方进行投影切割（投影形状是：曲线范围内所能看到的模型，就是切割后的形状） 使用流程：1、调整好曲线与屏幕的角度（想完全投影曲线的形状，选择顶视图就可以了）。2、先选择曲线，再加选模型，然后按Tab转为编辑模式。3、按下图操作。 把一些复杂的图案用曲线做出来，直接投影到模型上，这
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2024-01-02 20:10:27
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大家晚上好，我是新来的实习生小模君，前几天小智老师给我科普了数据挖掘的基础知识，颇有收获，于是就趁小天今天有事休假冒个泡跟大家分享一番。数据挖掘，英文名叫Data mining，一般是指从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程，而更为精确的解释则是“从数据中挖掘知识”。这个概念乍眼一看有点懵，毕竟从数据中挖掘出知识的说法是小模君以前没有接触过的。因此小智老师只好举个栗子解释：假如某东需要预测用
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2023-07-20 12:46:47
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GitHub通道：易用，高效，统一的全管道自动时间序列分析工具HyperTSHyperTS是一个开源的Python工具包，提供了一个端到端的时间序列分析工具。它针对时间序列任务（预测，分类，回归等）的整个AutoML流程，以统一的API实现了灵活的全覆盖，包含数据清洗，数据预处理，特征工程，模型选择，超参数优化，结果评估以及预测曲线可视化等。多模驱动, 轻重结合是HyperTS的关键特性。因此，可
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2024-03-01 11:16:36
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一、分析背景
根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。
二、数据分析的流程
数据分析的整体流程如图所示：
(一)数据概况分析
1、调用基本包和读取数据
import pandas as pd
import seaborn as sns
impor
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2023-08-09 19:35:02
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Python-模型建立和评估python 库数据建模模型创建输出模型结果模型评估交叉验证混淆矩阵ROC曲线 python 库NumPy、NumArray和SAGE—— NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于N
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2023-09-09 01:41:08
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回归分析曲线拟合问题的特点是，根据得到的若干有关变量的一组数据，寻找因变量与（一个或几个）自变量之间的一个函数，使这个函数对那组数据拟合得最好。通常，函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定，要作的工作是由数据用最小二乘法计算函数中的待定系数。从计算的角度看，问题似乎已经完全解决了，还有进一步研究的必要吗? 从数理统计的观点看，这里涉及的都是随机变量，我们根据一个样本计算出的那些系数，
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2024-04-19 13:52:24
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设计模式中，创建型模式主要由以下几种：工厂方法模式抽象工厂模式建造者模式原型模式单例模式简单工厂模式不直接向客户暴露对象的实现细节，而是通过一个工厂类来负责创建产品的实例。角色： 工厂角色（Creator） 抽象产品角色（Product） 具体产品角色（Concrete Product）# class Payment:
# def pay(self, money):
# r
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2024-05-14 20:20:00
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