创建者的观点是，数据仓库中的分析查询只是基于一小部分字段进行的，类似于列存储结构，可以大大减少数据扫描，而从对查询性能影响较小。 三....为了提高在DWD层数据的易用性，表处理的时候进行一些维度退化手法，减少表关联查询，即尽量将事实表的数据扁平化，如通常将dim_user表的一些常用字段填充到fct_event，event中增加尽可能多的用户维度信息...当另外一种不是做指标统计，而是明细数据处理的时候也是在这一层进行处理，如用户画像的标签经常会变，所以在这一层将用户维度表做宽表处理，达到尽可能方便DWS层使用。 4. ...所以是通过DWD/DWM只是表字段增多，数据粒度没有变的宽表，可以通过创建视图的方式实现，而不是开发物理表，增加数据存储成本。...可以是从DWS层汇总数据，然后导出到MySQL、Redis等系统中供线上系统使用；也可以是基于DWS层表创建视图提供给Spark/Presto等自主分析使用。 6.
本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析：在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群》，作者日后创建个人公众号，以转载形式发布本文。...（缓慢变化维度中，过去1个月领取红包22-28天的群体），使用发布器的渗透率在逐渐升高，这说明红包模块和发布器模块，用户产生了较强的交集，这里可以分析出，在产品层面迭代，促进2个模块的相互互动 运营指标构造的缓慢变化维度的构造维度需要注意如下几点...、维度的选择，选择鲁棒性好、受极端值影响小的指标分段，如历史28天内领取红包的天数，就比历史28天内领取红包的次数要更好，因为领取次数可能更容易受极端值影响，鲁棒性不好，不容易反映出用户的真实分层情况...图：腾讯灯塔关于缓慢变化维度的适配 目前团队中，已经将较多长周期用户行为数据进行分层分群，作为用户基础画像的一部分，引入到数据分析之中，在日常的运营分析和异动监控中广泛应用。...作者：刘健阁 本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析：在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群》，作者日后创建个人公众号，以转载形式发布本文。
是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多元数据的图形方法。 适用于显示三个或更多的维度的变量。 ? 网上偷的图(侵删) ?️雷达图常用于?...网上偷的图(侵删) ?那么在本篇文章中，皮皮就来分享下在 Cocos Creator 中如何利用 Graphics 组件来绘制炫酷的雷达图~ 文中会对原始代码进行一定的削减以保证阅读体验。...画数据 捋一捋 编写画线逻辑之前，先确定一下我们需要的数据结构： 数值数组（必须，小数形式的比例，至少包含 3 个值） 线的宽度（可选，不指定则使用默认值） 线的颜色（可选，不指定则使用默认值） 填充的颜色...（可选，不指定则使用默认值） 节点的颜色（可选，不指定则使用默认值） 具体的数据结构如下（导出类型方便外部使用）： /** * 雷达图数据 */ export interface RadarChartData...case=newGuide 动手吧 我的思路是： 将当前的数据保存到当前实例的 this.curDatas 中 接收到新的数据时，使用 cc.tween 对 this.curData 的属性进行缓动 在
在属性的层次结构中进行钻取是数据钻取的方法之一。通过具体的例子，我们来看如何在层次结构中进行钻取。假设我们已有一个电商交易订单创建事实表。...现在我们将不同数据域的商品的事实合并在一起进行数据探查，如计算转化率等，我们称为交叉探查。 如果不同数据域计算过程使用的维度不一致，就会导致交叉探查存在问题。...缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流失发生缓慢的变，这一现象称为缓慢变化的维度，简称缓慢变化维。与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。...某些情况下，保留历史数据没有什么分析价值；某些情况下，保留历史数据将会起到至关重要的作用。...但在阿里巴巴数据仓库建设的实践过程中，虽然我们使用的是Kimball的维度建模的理论，但实际并未使用代理键。我们是如何处理缓慢变化维度，如何记录变化历史的呢？为什么不使用代理键呢？
每个公司的数仓分层各有不同，根据具体业务进行划分，但是万变不离其宗，数仓分层无外乎就几大类。...主要完成基础数据引入到MaxCompute的职责，同时记录基础数据的历史变化。...降低数据计算口径和算法不统一风险。 公共维度层的表通常也被称为逻辑维度表，维度和维度逻辑表通常一一对应。...明细粒度事实层（DWD）：以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余，即宽表化处理。...ODS层和DWD层会放在数据中间件中，供下游订阅使用。而DWS层和ADS层的数据通常会落地到在线存储系统中，下游通过接口调用的形式使用。 ? 其他公司的一些分层架构如： ?
在互联网数据平台由于数据平台变为自由开放，大家使用数据的人也参与到数据的体系建设时，基本会因为不专业性，导致数据质量问题、重复对分数据浪费存储与资源、口径多样化、编码不统一、命名问题等等原因。...日期维度的结构 日期维度可以尽可能多的包含日期详细信息，这样在分析的时候可以直接使用，还要结合公司的一些特殊情况，像一些特殊展示的日期格式。 基本的年季度月周日信息 ?...维度初始化 数据初始化，我们可以使用Java、Python或者SQL，通过常用的日期函数基本可以满足我们的数据需求，用SQL初始化，需要使用有循环控制语句的，如：MySQL、PG都行，Hive的话要结合...关于小时 平时我们还会分析小时数据，一般不会把他放在日期表中，而是会单独放在一张小时维度表里，需要的时候一起使用就行了。 命名规范 话说，没有规矩不成方圆。...选择增量同步的几个场景： 数据量很大，而且历史数据不会频繁变化 只需要增量数据 使用增量同步，对表有一些要求，比如，需要有create_time，update_time字段 create_time表示记录创建时间
在互联网数据平台由于数据平台变为自由开放，大家使用数据的人也参与到数据的体系建设时，基本会因为不专业性，导致数据质量问题、重复对分数据浪费存储与资源、口径多样化、编码不统一、命名问题等等原因。...日期维度的结构 日期维度可以尽可能多的包含日期详细信息，这样在分析的时候可以直接使用，还要结合公司的一些特殊情况，像一些特殊展示的日期格式。...维度初始化 数据初始化，我们可以使用Java、Python或者SQL，通过常用的日期函数基本可以满足我们的数据需求，用SQL初始化，需要使用有循环控制语句的，如：MySQL、PG都行，Hive的话要结合...关于小时 平时我们还会分析小时数据，一般不会把他放在日期表中，而是会单独放在一张小时维度表里，需要的时候一起使用就行了。 命名规范 话说，没有规矩不成方圆。...选择增量同步的几个场景： 数据量很大，而且历史数据不会频繁变化 只需要增量数据 使用增量同步，对表有一些要求，比如，需要有create_time，update_time字段 create_time表示记录创建时间
（日常业务中，时序数据服从正态的较少，一般需要根据业务设定为k倍标准差） z-score法则：切比雪夫定理中，对于任何分布，约 的数据与均值在 个标准差内，一般的 。...一般通过趋势对比+维度下钻+指标拆解三板斧，并结合业务通过历史数据去挖掘可能的内在原因。...；确定异动开始的时间（不明确时可用时间范围代替） 数据抽样 根据相关指标、维度和异动时间，选取包含异动时间的近期历史数据 。...多维对比：对上述维度进行交叉得到更细的维度，查看是否存在细分群体导致的异常。一般不建议过度交叉，因为过度交叉后的细分群体样本极少，少数样本是很难影响大盘走势的。...实际上很难及时且准确的获得外部数据，所以大多数情况下，外因分析的结论都是定性的，无法定量。 结论 正如开篇中所说的，异动分析是一个综合性分析，因为涉及的场景千变万化，但核心思想总归是对比分析。
发展至今以维度建模和关系建模为主，而随着互联网的发展，数据从GB到PB的裱花，企业业务迭代更新亦是瞬息万变，对维度模型的偏爱渐渐有统一互联网数仓建模标准的趋势。...事实表，记录业务过程中发生的可度量事件，如订单中的消费金额，折扣金额或是库存数量等，在实际业务中事实表占据主要的存储，如订单表；而维度表，则是对业务过程度量有关的文本环境，描述“谁、什么、哪里、何时、如何...一般维度表会冗余信息，有超过100个列的维度表，这样的不规范化带来数据组织上的简单。...在建设过程中，将数据标准化到细节级数据，如用户主题下，会有用户与姓名、用户与年龄、用户与住址等。在传统行业中，成熟的关系建模有ls-ldm模型，面向金融行业形成10大主题。...模型选择 在企业内，这两种建模方式往往同时存在，基础数据仓库的建设使用关系建模，技术的优雅换来了数据的精简，保证高度抽象、高度一致性，要求业务稳定；往上维度建模更合适一些，偏向于直接面对业务，靠数据的冗余带来了可用性
数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 目前由于全球经济形势不稳定、国内产能过剩、劳动力成本上升等因素，中国经济正面临转型的挑战，三驾马车速度变缓，我国经济已由高速增长阶段转入高质量发展阶段...就像我们使用铲子、炸药、挖掘机等不同的手段去挖矿，BI对于数据的挖掘，从技术趋势上也经历了传统BI、自助BI、智能BI的阶段。...技术上使用宽表的方式，支持更多维度，业务人员可直接参与可视化分析，解决了灵活性和敏捷性的问题。 但是随着需求越来越多，宽表持续增长，也会造成指标无法重用、重复建设、数据口径不一致和报表债等问题。...这个阶段企业通过指标中台、指标集市等，构建了统一指标库，不仅保留了宽表阶段的灵活性和敏捷性，而且以指标为核心的方式也能从本质上解决了企业口径不统一、不唯一导致的数据准确性和可重用性的问题。...思迈特另外一个产品Smartbi Eagle智慧数据运营平台，可以帮助企业全公司建立一种数据驱动的组织和机制，营造数据文化的氛围，赋能业务，让更多的人，更好得使用数据，从而发挥数据价值，帮助各行业大中型企业客户在数字化转型中
，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。...这个过程不涉及元素之间的交换，只是调整了元素在内存中的分布，以适应新的形状。...在内部实现上，reshape通常通过修改张量的元数据（如shape和strides属性）来实现，而不需要重新排列数据本身。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。...在这种情况下，可以使用contiguous函数将张量复制到连续的内存中，然后再使用view函数进行形状修改。
： 1）最终行程数据通知与更新系统 即上图中的Data Collector API，通过收集各种来源，如订单库、出票系统、改签系统等的数据，更新或者落地在最终行程系统数据库中。...，新鲜度要求高的场景；减少了数据冗余，但是在查询和使用上存在依赖 策略4: 动态数据的过滤通知，适用于存在规则变更，但变化维度和订单维度不同，需要扫描海量数据来获取更新记录的场景 3.4 便利度增加和业务提升...，不够简洁易用，容易出错；并且树形结构已经不能直观的反映出类似二变一（中转变直飞）的行程变化场景，而且这样的结构还会出现数据的冗余，如下图所示： 基于以上的情况，新溯源接口选择了类似图的邻接矩阵来表述行程溯源变化关系...3.4.2 支持大量动态数据的扫描与过滤 在实际的业务场景中需要维护这样一部分数据，它会发生变化，但引起变化的规则维度与订单维度不一致，所以需要扫描海量数据来获取需要被更新的记录。...2）数据兼容，对于sharding库和非sharding库双写新数据的操作，并考虑数据库存在异常的情况，需要增加异常补偿处理机制；并且对于历史存量数据，也进行了分批次的数据迁移以及补偿功能，同时为了保证数据一致性
全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2018）8月14日至17日在天津举行，凭借出色的专业能力，阿里健康团队在中文电子病历命名实体识别评测任务中夺冠。...在中文词向量场景下，仅将中文词语拆解到汉字粒度，会一定程度上提高中文词向量的质量，是否存在汉字粒度仍不能刻画的情况？ ?...短语：治理 雾霾 刻不容缓 中心词：雾霾 上下文词：治理，刻不容缓 如上图所示，对于“治理 雾霾 刻不容缓”这句话，假设此刻当前词语恰好是“雾霾”，上下文词语是“治理”和“刻不容缓”。...同时，这篇文章也展示了不同词向量维度下的实验效果： ? 上图为不同维度下在word analogy测试集上的实验结果，左侧为3cosadd，右侧为3cosmul的测试方法。...可以看出这项算法在不同维度的设置下均取得了不错的效果。
由十几个或者几十个微服务创建的系统，难以发现它们之间错综复杂的关系。 没有规范/不遵守规范。作为一个资深的开发人员，我们制定了一系列的规范，但是没有多少团队人员愿意遵守。...架构模型的每个层级都可能出问题。如服务间 API 耦合、代码间耦合、数据库耦合等等。 自身缺乏丰富的经验。 应对这些挑战，我们需要一个平台，来帮助我们解决这些问题。...组件/模块 随后，可以看到单个项目的总体情况，对应的代码提交历史，不稳定代码模块等信息： 对应的还有 API 使用和提供情况等： 并通过体量维度、耦合维度、内聚维度、冗余维度、测试维度五大维度对架构进行评估...API 是使用的，哪些 API 是未被使用的： 数据库依赖分析：数据库地图 针对于数据库间的依赖问题，ArchGuard 可以解析代码中的 SQL 调用，并尝试性将这种依赖关系与不同的微服务相匹配，...，测试代码坏问题 collector_ci，收集 CI/CD 中的历史记录 collector_kanban，收集看板中的历史记录 CHANGELOG 4.1.0 今天，在经过了一系列的客户验证之后，我们将
一个由十几个或者几十个微服务创建的系统，往往难以快速发现它们之间错综复杂的关系 架构模型的每个层级都可能出错。如服务间 API 耦合、代码间耦合、数据库耦合等等 架构师、开发人员自身缺乏丰富的经验。...在 ArchGuard 中，我们需要先创建一系列的系统组件，即要配置好对应的语言和 GitHub 地址，就可以对代码进行扫描。...组件 / 模块 在组件视图内，我们可以看到单个项目的总体情况，根据对应的代码提交历史，不稳定代码模块： API 声明和使用情况等： 并通过体量维度、耦合维度、内聚维度、冗余维度、测试维度五大维度对架构进行评估...由于存在不统一的编码规范，所以有些情况下，我们并没有识别出代码中的数据库表： 通过这种依赖关系，我们可以查看代码中最经常使用的表。...再结合 ArchGuard Scanner（https://github.com/archguard/scanner）中的几个扫描工具将数据流入数据库中： scan_git，分析 Git 提交历史、行数
商品详情页发展史 下图展示了我们的架构历史,本文将重点介绍架构3.0。（微信后台回复“历史”了解更多架构版本资讯） ?...而不是都回源到北京机房获取数据，提升访问性能； 服务端应用本地缓存，我们使用Nginx+Lua 架构，使用HttpLuaModule 模块的shared dict做本地缓存（reload 不丢失）或内存级...我们的应用就是通过Nginx+Lua 写的，每次重启共享缓存不丢，这点我们受益颇多，重启没有抖动，另外我们还使用一致性哈希（如商品编号／分类）做负载均衡内部对URL重写提升命中率。...我们对mget 做了优化，如去商品其他维度数据，分类、面包屑、商家等差不多8 个维度数据，如果每次mget 获取性能差而且数据量很大，30KB 以上。...重启应用秒级化，使用Nginx+Lua 架构，重启速度快，重启不丢共享字典缓存数据。
操作数据层（ODS） 数据与原业务数据保持一致，可以通过增加字段方式对数据整理 业务系统对历史数据完成修改后，在字段中进行标识，而不覆盖元数据。...存储的历史数据是只读的，提供业务系统查询使用 在离线数仓中，业务数据定期提供 ETL 流程导入到 ODS 中，导入方式有全量、增量。...维度表： 对事实的描述信息。 每一张维度表对应现实世界中的一个对象或者概念，如用户、商品、日期、地区。 通常使用维度对事实表中的数据进行统计、聚合运算。...实现方式一 使用日期分期表，全量数据记录，每天的分区存储昨天全量数据与当天的增量数据合并的结果 数据量大会导致全量表膨胀，存储大量永远不更新的冷数据，降低性能 使用于数据量少的情况 实现方式二...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
多年来，数据处理程序一直面临着处理缓慢变化的维度而不丢失其以前的历史记录以及保留对事实表的关系引用的挑战。Kimball方法提出了几种有效处理缓慢变化维度（简称SCD）的方法。...在事实表聚合受到维度变化影响的情况下，丢失历史记录的影响可能会很严重。在这种情况下，如果没有历史记录，就很难追溯聚合值受到影响的原因。 现在我们将了解如何使用Delta框架实现SCDType1。...首先使用Lakehouse贴源层中的原始客户数据集创建silver层客户维度表(customer_silver_scd1)。 使用MageeCash的更改记录创建一个新的数据框。...首先使用Lakehouse贴源层中的原始客户数据集创建silver层客户维度表(customer_silver_scd2)。...首先使用Lakehouse贴源层中的原始客户数据集创建silver层客户维度表(customer_silver_scd3)。 请注意，维度表中的每一列都维护当前和先前的状态。
比如常见的情况下，可能绝大多数的明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面，但是像维度数据，可能会存在像 Tair 或者 HBase 这样的 kv 存储的系统中，实际上可能汇总数据也会存进去，具体原因后面详细分析...■ DW 层的建设 解决原始数据中数据存在噪声、不完整和数据形式不统一的情况。形成规范，统一的数据源。如果可能的话尽可能和离线保持一致。...变化频率低的维度 第一类数据就是一些变化频率比较低的数据，这些数据其实可能是一些基本上是不会变的数据。比如说，一些地理的维度信息、节假日信息和一些固定代码的转换。 ?...还有一些维度数据创建得会很快，可能会不断有新的数据创建出来，但是一旦创建出来，其实也就不再会变了。...比如说，美团上开了一家新的门店，门店所在的城市名字等这些固定的属性，其实可能很长时间都不会变，取最新的那一条数据就可以了。这种情况下，我们会通过公司内部的一些公共服务，直接去访问当前最新的数据。
不保留历史数据， 始终取最新数据（假设业务需求方不关心历史数据，则可以采用方案1） 插入新的维度行。保留历史数据，维度值变化前的事实和过去的维度值关联，维度值变化后的事实和当前的维度值关联。...采用第二种处理方式不能将变化前后记录的事实归一为变化前的维度或者归一为变化后的维度（不同业务部门需要统计各自的业绩，则需 要保留历史数据） 3.3.2 快照维表 在 Kimball 的维度建模中，必须使用代理键...阿里不使用代理键的原因：数据量大、ETL复杂化；不直接使用拉链表的原因：解释成本高、随着时间的推移，分区数量会极度膨胀 阿里通过快照方式，每天保留一份全量快照数据，简单而有效，方便好理解，但造成存储浪费...4.7.2 聚集的基本步骤 确定聚集维度 在原始明细模型中会存在多个描述事实的维度，如日期、商品类别、 卖家等，这时候需要确定根据什么维度聚集，如果只关心商品的交易额 情况，那么就可以根据商品维度聚集数据...4.7.3 阿里公共汇总层 基本原则 数据公用性 不跨数据域 区分统计周期：在表的命名上要能说明数据的统计周期，如 1d 表示最近 1 天，td 表示截至当天， nd 表示最近 N 天 交易汇总表设计
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