同样，如果我们有大量的数据，我们需要一个系统或方法来维持一切正常。对数据进行排序和存储的过程称为“数据建模”。 数据模型是组织和存储数据的一种方法。...适当的模型和存储环境为大数据提供了以下好处： • 业绩：良好的数据模型可以帮助我们快速查询所需数据并降低I/O吞吐量。...典型数据仓库建模方法 ER模型 数据仓库之父BillInmon提出的建模方法是设计一个包含整个公司的3NF模型，并通过实体关系(ER)模型描述企业业务,符合3NF的正常形态。...IDL又构成了基于尺寸建模方法的MART层，ADL根据表示需求完成了个性化的数据组装。 在此期间，我们遇到了许多困难和挑战，因为我们试图建立有效的ER模型。...确定了一种以Kimball维数法为基础的建模方法，对核心方法进行了扩展，建立了一个公共层建模数据体系结构系统。 构建公共数据层的目的是解决共享数据存储和计算的问题。
这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。...本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。 在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。...如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。 3.2 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。...权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。 3.3 数据建模方法 下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。...如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒 红酒 5 // 购买红酒 综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间
数据建模 数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。...一般情况下，按建模的规律，我们可以分为三种不同的类型：如下： ? 当报表要求简单且不复杂时，对一组数据建模的最简单方法有时是将其转换为一个单一的平面表：你可以添加一列值，或者通过其他列进行过滤。...在从Excel过渡到Power BI时，使用相同的方法。但这种方法时有一些限制。以下是组织到平面表中的零售订单数据的示例： ?...2 多对多关系和双向筛选器 许多数据建模决策是性能和功能之间的权衡；使用迭代设计，你通常会找到解决问题的更好方法。有几种不同的方法可以设计多对多关系。...如前所述，双向滤波器引入了潜在的性能损失。但是，如果基数很低，数据模型的内存占用也很小（使用有效的键值并删除不必要的列），那么这种设计可能会执行得很好。
但是要注意，数据预处理不是单纯的数字操作，一定要结合自己的实际情况！ 今天的推文给大家介绍一些临床预测模型和机器学习常用的数据预处理方法。...最有效的数据预处理的方法来自于建模者对数据的理解，而不是通过任何数学方法。...中心化和标准化可以解决这样的问题。 中心化是将所有变量减去其均值，其结果是变换后的变量均值为0；标准化是将每个变量除以其自身的标准差，标准化迫使变量的标准差为1。...，直接删除或者进行插补，使用哪种方法应取决于对数据的理解！...数据预处理是一个非常系统且专业的过程，如同开头说的那样：最有效的编码数据的方法来自于建模者对数据的理解，而不是通过任何数学方法，在对数据进行预处理之前，一定要仔细理解自己的数据哦，结果导向的思维是不对的哦
一、前言 数据仓库得建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归 纳，概括世界的一种方法。...目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，这里主要介绍范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法，每种方法其实从本质 上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表的是哲学上的一种世界观...二、3NF范式建模方法 范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由 Inmon 所提倡，主要解决关系型数据库得数据存储，利用的一种技术层面上的方法。...另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。...以这个业务事实为例，我们可以把“小明”，“学校”看成是一个实体， “上学”描述的是一个业务过程，我们在这里可以抽象为一个具体“事件”，而“开车去”则可以看成是事件“上学”的一个说明。
大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。...数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误 的可能性，提供高质量的、一致的数据访问平台 2.常见的数据建模方法 数据仓库本质是从数据库衍生出来的，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。...3.常见四种建模方法的建模步骤与演示 3.1.范式建模（E-R模型） 将事物抽象为“实体”、“属性”、“关系”来表示数 据关联和事物描述；实体：Entity，关系：Relationship，这种对数据的抽象...3.3 DataVault模型 Data Vault是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，Data Vault是在ER模型的基础上衍生而来，模型设计的初衷是有效的组织基础数据层...，使用中牵涉到太多的join操作，目前木有实际案例，仅作了解 4.四种模型总结 以上为四种基本的建模方法，当前主流建模方法为： ER模型、维度模型 ER模型常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合
多维模型多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。...由于采用预计算、索引策略和其他优化方法，多维数据库可实现高性能查询。 在这三种方式中，星型模型使用较多，下面也着重对这种方式进行说明。...既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通过事实表及通过主外键关联的维度表；也可以选择多维模型，落地于多维数据库中。 2.3 建模规范 以维度建模为理论基础，定义一系列术语来描述建模对象。...可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。 三 设计要点 3.1 维度表设计 维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为”事实”，将环境描述为”维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。...正如Kimball所说的，数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。 在整个设计过程中，应当遵循下面一些原则： 维度属性尽量丰富，为数据使用打下基础。
在前一篇文章中我制定了用户画像的计划，第一部分就是数据建模。以“一面APP”为例。...一、一面产品介绍 话题、主题、专辑、圈子 为了更好地理解如何为一个产品做数据建模，我这边先对一面APP做一个简单的介绍。我们的愿景是遇见你想遇见的世界。...二、为一面APP数据建模 2.1、为“一面APP”提取对象、对象的标签以及标签的权重 一面APP最重要的对象就是内容，除此之外还有“圈子”、“主题”、“专辑”及“机器人配件”等对象。...－内容 0.5 权重值1为分数 内容 发现频道－热门主题－内容 0.6 权重值1为分数 内容 我的频道－我订阅的主题－主题内页－内容 0.8 权重值1为分数 圈子 圈子频道－圈子列表 0.8 权重值1为分数...APP数据建模 下面要做的就是通过算法为文章打上标签。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...List去重方案 方案一:借助Set的特性进行去重 方案二 : 利用set集合特性保持顺序一致去重 方案三 : 使用list自身方法remove()–>不推荐 方案四 : 遍历List集合,将元素添加到另一个...List集合中 方案5 : 使用Java8特性去重 方案一:借助Set的特性进行去重 /** * 去除重复数据 * 由于Set的无序性，不会保持原来顺序 * @param list */ public...doubleList.addAll(set); } return doubleList; } 方案二 : 利用set集合特性保持顺序一致去重 // Set去重并保持原先顺序的两种方法...(new LinkedHashSet(list)); } 方案三 : 使用list自身方法remove()–>不推荐 /** * 去除重复数据(一般不推荐)
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。...，为领导决策提供全面的数据支持。...，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门之间数据的差异将会得到有效解决。...3) 数据仓库建模方法 大千世界，表面看五彩缤纷，实质上，万物都遵循其自有的法则。数据仓库的建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳，概括世界的一种方法。...通过领域概念建模，数据仓库的模型已经被抽象成一个个的实体，模型的框架已经搭建完毕，下面的工作就是给这些框架注入有效的肌体。
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。...，为领导决策提供全面的数据支持。...，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门之间数据的差异将会得到有效解决。...数据仓库建模方法 大千世界，表面看五彩缤纷，实质上，万物都遵循其自有的法则。数据仓库得建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳，概括世界的一种方法。...通过领域概念建模，数据仓库的模型已经被抽象成一个个的实体，模型的框架已经搭建完毕，下面的工作就是给这些框架注入有效的肌体。
大数据的数仓建模正是通过建模的方法，更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点，一般我们会从以下面四点考虑： 性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O的吞吐。...因此，毋庸置疑，大数据系统、数据平台都需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，数据建模的工作，也正是围绕上述四个指标取得最佳的平衡而努力。...三、典型的数据仓库建模方法论 数据仓库本质是从数据库衍生出来的，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。...对于雪花模型，维度表的涉及更加规范，一般符合3NF，有效降低数据冗余，维度表之间不会相互关联。...四、总结 以上为四种基本的建模方法，目前主流建模方法为： E-R模型、维度模型。
）打开指定的 URL 将文本中的部分内容变成可点击区域，点击后打开指定的 URL 遗憾的是，1.0 时代的 SwiftUI 还相当稚嫩，没有提供任何原生的方法来应对上述两种场景。...SwiftUI 2.0（ iOS 14、Big sur ） SwiftUI 2.0 为第一个场景提供了相当完美的原生方案，但仍无法通过原生的方式来处理第二种场景。...openURL openURL 是 SwiftUI 2.0 中新增的一个环境值（ EnvironmentValue ），它有两个作用： 通过调用它的 callFunction 方法，实现打开 URL 的动作...标记 SwiftUI 3.0 的 Text ，当内容类型为 LocalizedStringKey 时，Text 可以对部分 Markdown 语法标记进行解析 ： Text("[Wikipedia](...SwiftUI 视图中打开 URL 的几种方法，不过读者应该也能从中感受到 SwiftUI 三年来的不断进步，相信不久后的 WWDC 2022 会为开发者带来更多的惊喜。
以概念学习为例，我们在主动推理框架及其伴随的神经过程理论中引入了一种用于建模结构学习的新方法，特别是状态空间扩展和缩减。我们的目标是展示其在该领域促进新的主动推理研究的潜力。...我们提出的方法基于这样的想法，即生成模型可以配备额外的（隐藏状态或原因）“槽”，当智能体学习新概念时可以使用这些槽。...它们为未来的主动推理研究如何将这种方法应用于现实世界的结构学习问题并评估它可能提供的附加效用提供了一个模板。...而是我们能否对这些数据做出最简单但准确的解释。...上面强调的恢复“真实”模型的失败(特别是在只学习了粗粒度表示的情况下)可能反映出,除了用于生成数据的过程之外,还可以使用更简单的方法来恢复。
在 SwiftUI 中，有很多手段可以达成此目的。本文将介绍其中的一些方法，并对每种方法背后的实现原理、适用场景以及注意事项做以说明。...即使文本宽度超出了 HStack 给出的建议宽度，但 HStack 在布局时，仍会保留其最小厚度，导致下图上方的文本无法充分利用矩形视图的宽度。解决方法为：Spacer(minLength: 0)。...不过除非矩形的尺寸明确，否则里外都需要使用 GeometryReader ，实现将过于烦琐。总结本文选取了一些有代表性的解决方法，随着 SwiftUI 功能的不断增强，会有越来越多的手段可供使用。...我为本文这种通过多种方法来解决一个问题的方式添加了【小题大作】标签，目前使用该便签的文章还有：在 Core Data 中查询和使用 count 的若干方法[6]、在 SwiftUI 视图中打开 URL.../[7] 在 SwiftUI 视图中打开 URL 的若干方法: https://www.fatbobman.com/posts/open_url_in_swiftUI/[8] Twitter: https
目前数据建模的方法论有两大阵营，一个是基于关系型数据库理论设计出来的，比如基于3NF的范式建模。虽然目前也有不少非关系型数据库以及不少半结构化和非结构化数据。...03 维度建模方法论 数据仓库建模方法论可分为：维度建模、范式建模、Data Vault模型、Anchor模型。...此建模方法，对建模人员的能力要求非常高。...按数据域划分： 命名时按照CDM层的数据进行数据域划分，以便有效地对数据进行管理，以及指导数据表的命名。 例如，“交易”数据的英文缩写可定义为“trd”。...06 总结 上述的这些方法都有自己的优点和局限性，实际在创建数据仓库模型的时候，可以参考使用上述数据仓库不同的建模方法，在各个不同阶段采用不同的方法，从而能够保证整个数据仓库建模的质量。
今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。 数仓建模方法 数据仓库中几种经典的数据模型，包括关系建模、维度建模、DataVault模型。...其最简单的描述就是，按照事实表、维表来构建数据仓库、数据集市。这种方法很多人称之为星形模型。之所以称为星形模型是因为它的表示方法是以一颗“星”为中心，周围围绕着其他数据结构，如下图。...3、Data Vault模型 Data Vault是另一种数据仓库建模方法，是Dan Linstedt在20世纪90年代提出的，主要用于企业级的数据仓库建模。...Data Vault不区分数据在业务层面的正确与错误，它保留操作型系统的所有时间的所有数据，装载数据时不做数据验证、清洗等工作，这点明显有别于其他数据仓库建模方法。...关于大数据学习开发，数据仓库建模方法与模型，以上就为大家做了简单的介绍了。数据仓库建模，是数仓设计当中的重要阶段，根据实际的应用需求，选择合适的方法与模型，是工程师必备的能力之一。
) 范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由Inmon所提倡，主要解决关系型数据库得数据存储，利用的一种技术层面上的方法，主要用于业务系统，所以范式建模主要是利用关系型数据库进行数仓建设...目前，我们在关系型数据库中的建模方法，大部分采用的是三范式建模法。...，如报表系统设计的时候也会使用到范式建模 三、ER实体建模 将事务抽象为”实体”（Entity）、”属性”（Property）、”关系”（Relationship）来表示数据关联和事物描述，这种对数据的抽象建模通常被称为...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，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。...维度建模很难能够提供一个完整地描述真实业务实体之间的复杂关系的抽象方法 五、总结 上述的这些方法都有自己的优点和局限性，在创建自己的数据仓库模型的时候，可以参考使用上述的三种数据仓库得建模方法，在各个不同阶段采用不同的方法
崔雅轩 编辑 | 龙文韬 论文题目 Deep K-Means: A Simple and Effective Method for Data Clustering 论文摘要 聚类是统计和机器学习中最常用的技术之一...由于简单高效，最常用的聚类方法是k-means算法。在过去的几十年里，k-means及其各种扩展被提出并成功的应用于数据挖掘实际问题中。然而，以前的聚类方法通常是仅仅在公式中进行设计和改进的。...然而，这些方法得到的低维数据与原始数据之间的映射可能包含相当复杂的层次信息。在本文中，提出了一种新的深度k-Means模型，以学习不同低维层次特征的隐藏特征。...利用深层结构对k-means进行分层，分层学习数据。同一类的数据点被一层一层地收集，这有利于后续的学习任务。通过在数据集上的实验，验证了该方法的有效性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
