一、指导思想 二、数据调研 三、架构设计 四、指标体系搭建 五、模型设计 六、维度设计 七、事实表设计 八、其他规范
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。
核心：从业务架构设计（如何快速上手工作）到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
来源：大数据与机器学习文摘 五分钟学大数据 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：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
一、事实表基础 二、事实表设计规则 三、事实表设计方法 四、有事实的事实表 五、无事实的事实表 六、聚集型事实表
多维分析是数据仓库系统下游常见的基础应用，底层数据是包含多种粒度汇总结果的Cube，用于提供上卷，下钻等操作的数据支持。创建Cube的工具有很多，本文重点介绍在多维汇总场景下，由传统开发模式替换为HiveCube开发模式过程中碰到的问题以及处理经验，主要包括以下方面的内容：
WordNet是NLP中常用的同义词词典，普林斯顿大学在1985年开发的；在NLTK模块中已经存在这个同义词词典
细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小，而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响，这是一个很有挑战性的任务。因此，类间差异通常比类内差异更小。双线性汇合（bilinear pooling）计算不同空间位置的外积，并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系，并且这是平移不变的。双线性汇合提供了比线性模型更强的特征表示，并可以端到端地进行优化，取得了和使用部位（parts）信息相当或甚至更高的性能。
先来介绍下此书，此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训，为读者提供正式的维度设计和开发技术。面向数仓和BI设计人员，书中涉及到的内容非常广泛，围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织。强烈建议买一本实体书研究，反复通读全书至少三遍以上，你的技术将会有质的飞跃。
五分钟学大数据，致力于大数据技术研究，如果你有任何问题或建议，可添加底部小编微信或直接后台留言
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明，在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时，指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题，了解这些因素影响指纹准确性的原因，对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于，FC既能捕捉通用信息，也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中，我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先，我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次，我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小，指纹识别精度降低的原因。为此，我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素，该元素捕获信息，以唯一地识别主体。综上所述，我们从这个框架中评估了六种不同的方法，通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性，以确定哪种方法对质量指标的改善最大。
数据库（Database）是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件，属于物理层。
作为一个数据人，是不是经常被各种名词围绕，是不是对其中很多概念认知模糊。有些词虽然只有一字之差，但是它们意思完全不同，今天我们就来了解下数仓建设及数据分析时常见的一些概念含义及它们之间的关系。
本文介绍数据建模的基础方法论，并通过建模实例的建模实践，输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
在之前的文章中，我们已经把WordPress.org上的所有插件信息爬取下来，并分析了一些关于插件开发者的结论。本次是针对是插件的信息做一些简单分析。
下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案，它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，看着有点标题党的味道，其实这里我们想强调的是，我们设计和实现这个方案时，一开始直接调用HBASE检索，看着要检索的数据量，多达数百万，还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题，或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
为了建模槽间关系，本文提出了一种新的混合体系结构，它通过来自图注意网络的表示来增强 GPT-2，从而允许对槽值进行因果的、顺序的预测。模型体系结构捕获跨域的槽间关系和依赖关系。
导语 在使用指南的最后一部分，我们汇总了使用PaddlePaddle过程中的常见问题，本部分推文目录如下： 2.22：【FAQ】模型配置相关问题汇总 2.23：【FAQ】参数设置相关问题汇总 2.24：【FAQ】本地训练与预测相关问题汇总 2.25：【FAQ】集群训练与预测相关问题汇总 2.26：如何贡献代码 2.27：如何贡献文档 本地训练与预测相关问题汇总 1. 如何减少内存占用 神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作，经常会消耗数10GB的内存和数GB的显存。 PaddlePaddle的内存
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在推荐系统任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：DSSM、Youtube_DNN、SASRec、PinSAGE、TDM
本文以交通事故预测为应用背景，提出了一个基于多源时空数据的多步、多粒度稀疏事件预测模型。其中集中归纳总结并缓解了时空稀疏问题、短期状态变化感知与多步预测问题。
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加工过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使用和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极大的帮助。
通过对安全与NLP的实践和思考，有以下三点产出。首先，产出一种通用解决方案和轮子，一把梭实现对各种安全场景的安全检测。通用解决方案给出一类安全问题的解决思路，打造轮子来具体解决这一类问题，而不是使用单个技术点去解决单个问题。具体来说，将安全与NLP结合，在各种安全场景中，将其安全数据统一视作文本数据，从NLP视角，统一进行文本预处理、特征化、预训练和模型训练。例如，在Webshell检测中，Webshell文件内容，在恶意软件检测中，API序列，都可以视作长文本数据，使用NLP技术进行分词、向量化、预训练等操作。同理，在Web安全中，SQLi、XSS等URL类安全数据，在DNS安全中，DGA域名、DNS隧道等域名安全数据，同样可以视作短文本数据。因此，只要安全场景中安全数据可以看作单变量文本数据，这种通用解决方案和轮子就适用，轮子开源在我的github仓库FXY中，内置多种通用特征化方法和多种通用深度学习模型，以支持多种安全场景的特征化和模型训练，达到流水线式作业。
PowerBI于2日前更新，为何迟迟没有介绍更新的内容呢，这次涉及到两个很重大的更新：分级聚合（微软官方并未给出这个名字）以及PowerBI的查询编辑器（PowerQuery）开始支持 智能感知（千呼万唤始出来的功能）。
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。
于是提出了一种解决ABSA问题的多粒度注意力网络（Multi-grained Attention Network， MGAN），主要的改进有：
简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。
我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。
机器之心专栏 作者：谢江涛、龙飞、吕佳铭、王旗龙、李培华 在本文中，来自大连理工大学等机构的研究者提出了 DeepBDC 用于小样本分类任务，DeepBDC 通过度量样本对之间的联合分布从而获得更准确的相似度，极大的提升了小样本分类的性能。论文已被 CVPR 2022 接收为 Oral Presentation。 本文首次将布朗距离协方差这一基于概率和统计的相似性度量引入到深度学习中，提出了一种端到端的小样本识别方法 DeepBDC。所提出的方法在包括一般目标识别、细粒度分类和跨域分类等任务的 6 个标准数
简单回归下矩阵分解，矩阵分解要做的事情就是将用户评分矩阵分解为两个矩阵，一个矩阵表示用户偏好的隐因子向量，另一个矩阵表示物品主题的隐因子向量。矩阵分解的关键就是求解分解的两个矩阵。普通的矩阵分解只能解决用户的显式反馈，简单来说就是用户评分数据，但现实中推荐系统更多的是预测用户行为，如何使用矩阵分解来预测用户行为呢？
先来建个度量值“总销量 = SUM ( '销售表'[销量] )”，把它扔进“条形图”
起因：《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》
分析师一般结合业务做数分（需用大量数据），通过报表服务于业务部门运营。但数据中台构建前，分析师经常发现自己没有可复用的数据，不得不使用原始数据进行清洗、加工、计算指标。
来源：机器之心 作者：Vishal Maini 本文长度为3500字，建议阅读6分钟 本文对无监督学习的聚类和降维算法进行介绍，其中包括 K 均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。 我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监督学习的目标，之所以称之为「无监督」，是因为这是从无标签的数据开始学习的。 我们将在这里探索的两种无监督学习任务是： 将数据按相似度聚类（clustering）成不同的分
可以说机器学习已经成为了改变时代的大事，一时间似乎人人都应该懂一点机器学习。但机器学习涉及到的数学知识和编程能力往往让没有相关经验的人望而却步。YupTechnologies 机器学习专家 Vishal Maini 近日在 Medium 上发布了一个介绍机器学习的系列文章《人类读得懂的机器学习（Machine Learning for Humans）》，用普通人能理解的语言对机器学习领域的一些核心概念进行了阐述。机器之心在这里编译了这一系列文章的第三部分「无监督学习」，对主要的聚类和降维算法进行了介绍，其中
数据仓库 Data Warehouse，是为企业所决策制定过程，提供所有支持类型的数据集合。用于分析性报告和决策支持。数仓是一个面向主题、集成的、相对稳定、反映历史变化的数据集合，随着大数据技术的发展，其作用不再局限于决策分析、还可以为业务应用、审计、追踪溯源等多方面提供数据支撑，帮助企业完成数字化转型。
在构建数据仓库总线矩阵完成后，可着手事实表和维度表的设计。数仓总线矩阵里每个业务过程都会生成至少一张事实表（识别业务过程的本质就是识别要构建的事实表），因为有可能一个原子事件涉及多张表的情况。同时，因上游业务系统老旧，表设计水平、使用场景等因素，或并不是都是标准3NF范式设计，将多个业务过程事件发生存储在一张表的情况，对于此种情况做事实表设计时，根据使用场景可能会进行表拆分考虑，这里不再展开。这里重点讲述尽量可能将分散在各个业务系统中相同或相似的业务过程进行整合的情况。
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。那么，它们是怎样猜透你的心的呢？
对于芯片数据而言，在分析之前，需要先进行背景校正background correct。 所谓背景校正，其本质上都是一个减法，将总体信号看做由探针特异性的结合信号 (真实信号)和非特异性结合 (噪声信号)两部分组成，背景校正的工作就是从总体信号中减去噪声信号，从而得到真实信号。
选自Medium 作者：Vishal Maini 机器之心编译 参与：Panda 机器学习已经成为了改变时代的大事，一时间似乎人人都应该懂一点机器学习。但机器学习涉及到的数学知识和编程能力往往让没有相关经验的人望而却步。YupTechnologies 机器学习专家 Vishal Maini 近日在 Medium 上发布了一个介绍机器学习的系列文章《人人读得懂的机器学习（Machine Learning for Humans）》，用普通人能理解的语言对机器学习领域的一些核心概念进行了阐述。机器之心在这里编译了
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗，为什么总能直击你的心房，让你不由自主的献出积蓄呢？
OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释，本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎：Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，我们给它起了个大标题，叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
1.何为建模？ 数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。 针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。下面分别说明下：
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。
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