数据建模

建立模型应该考虑的几个问题 数 据仓库建模质量直接影响数据仓库项目的质量，甚至成败。在进行建模之前，要对数据仓库的规模、组成及模型不同部分的功能定位有明确的定义。影响数据仓库建 模的因素众多，且根据不同项目的具体情况而变化口下面的几个问题是较为通用和常见的，远远不是建立模型应该考虑的全部问题。 数据仓库的业务特点对建模的要求 1 数据仓库的数据组织是面向主题的，而不是面向报表的 数据仓库是面向业务分析的主要主题领域的，进行形成数据模型的定义。典型的主题领域主要包括: · ·顾客购买行为 · ·产品销售情况 · ·企业生产事务 · ·原料采购 · ·合作伙伴关系 · ·会计科目余额 要 对现有的报表需求进行细致的分类、分析和调整，不能为了实现单个报表而进行大量的建模工作。要根据分析的不同内容和主题对报表进行分类，明确报表中每一个 数据的定义、统计口径及不同数据之间的关系，建立在整个数据仓库内统一的数据指标的定义，将数据指标按分析主题及分析维度进行归集，从而形成面向主题的数 据模型。 例如：我们的利润表报表，当业务部门发我们一个利润表 的报表，作为需求时，我们应该进行细致的分析，最终我们确定我们面向的主题不是利润表，而是比利润表更大的一个层次的所有科目业务量的主题，这样我们在做 别的报表，例如资产负债表，现金流量表等报表时，就不用重复建模的工作了，做到了软件工程中的可重用规则。 2.

　　应该如何完整地理解"数据挖掘"？"数据挖掘"的理论基础是什么？ 　　图1表示的是： 　　现实中人类的社会和经济活动，总可以用数据（数字或者符号）来描述和记录；经过对这些数据的分析，就会产生信息（知识）；用这些信息（知识）来指导实践，就可以做出相应的决策；这些决策又引发了新一轮的社会和经济活动。循环往复，生息不止。 　　那么数据仓库（DW）、商务智能（BI）和知识发现（KDD）又分别是什么呢？ 　　图2中的虚线部分有两个含义。 　　第一是因为上述概念诞生初始，在DM的价值链上还是有所侧重的，数据仓库重在"建仓"，数据挖掘和知识发现重在"加工"，商务智能重在"应用"。虚线表示曾经拥有。 　　第二，如果不这样画，理论界、应用厂商会不答应，因为不管原来是做数据库的（IBM，Sybase，NCR，Oracle，Microsoft，etc），还是做统计分析软件的（SAS，Statistica，SPSS，etc），甚至是做报表工具的（BO，Brio，Cognos，etc），都拼命在延伸自己的价值链。 　　所以，干脆叫数据管理（也就是DM）好了，一统天下。 　　至于ERP，CRM等，说白了，还是个DM，只不过限制在了具体的社会经济活动上罢了。 　　六种挖掘武器 　　数据仓库的建设 和 数据挖掘建模 是DM价值链上的两大技术要点。数据挖掘从狭义的角度讲，只管从数据到知识这一段

数据是一切的根本。 一.获取数据 1.可以使用爬虫scrapy获取数据，但是更一般的是自家数据库中的数据 2.可以获得公用数据集： http：//www.kaggle.com/datasets 等网站 3.可以自己创建虚拟数据 4.注意：1）数据量尽可能多、利于训练，（2）数据内容尽可能有效，能对预测产生作用（有用的特征），（3）数据尽可能要均匀（分类），即全面 5.注意：无论是数据获取还是处理，都要注意多做备份，有能力每步都要备份，数据的价值难以想象。 二.原始数据 1.数据的本质是信息的具体化，原始数据有很多种：数字、文字、图片....我们可以从这些数据中看出里面所包含的信息。 2.计算机接收进行处理的是数字，根据经验，把原始数据转换为数字是比较容易的（比如把图片转化为矩阵的形式）， 3.我们得到的原始数据可能有这样那样的问题，所以要进行下一步的数据清洗 ------原始数据是杂乱的，含有不完整、重复、错误的数据，因此要先进行数据清洗------- 三.数据清洗（Data cleaning） 1.数据清洗是为了对数据进行重新审查和校验，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性 2.不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类 （1）缺失数据（数据为空Null）：如果缺失数据的记录占比较小，可以直接剔除（主要包括删除样本或删除特征两种

3 月，跳不动了？>>> ICM 电动车的普及是否实际可行？ 这有一些可供考虑的问题，但是，当然还有更多，你的模型不可能考虑到所有的问题： 电动车的普及真的能节约化石燃料，还是说我们仅仅是把化石能源转变成其他的能源形式？因为现如今电能大多通过燃烧化石燃料产生。在什么条件下使用电动车才能最大程度节约能源？ 在二十一世纪需要考虑通过其他形式的能源，如风能和太阳能，生产出的电能的量，这一点需要不断的努力，以使电动车的普及可行并环保。判断这些能转换成电能的提高是否可行。 在非峰值时间给电池充电是否有益并能提高电动车普及的可能性？电池充电的速度为多少时电动车的效率及实用性最大？这一领域的进步将怎样改变关于环保和电动车普及的实际性的平衡？ 哪种基本交通方式效率最高？不同方式的效率与在什么地方使用是否有关？ 由电动车直接产生的污染很少，但是否有与其相关的隐藏的污染 源？汽油和柴油在汽车内燃机内燃烧，产生氮氧化物、碳氢、二氧化碳等污染，但我们真的需要担心这些二次产物？这些物质对 我们的健康和气候的长期及短期的影响是什么？ 对逐渐增多的大电池的处理的需求的增加所引起的污染，如何影响电动车和化石燃料汽车对环境影响的比较？ -- 你也应当考虑一下经济和社会，例如电动车的方便性。电池能否快速更换和及时充电以满足交通要求或者它们的通用性是否受到限制？电动车在交通中只能发挥有限的作用吗？仅短途有用？还

在分析数据时，不可能总是对单个数据表进行分析，有时需要把多个数据表导入到PowerBI中，通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务，因此，为准确计算分析的结果，需要在数据建模中，创建数据表之间的关系。在PowerBI中，关系（Relationship）是指数据表之间的基数（Cardinality）和交叉筛选方向（Cross Filter Direction）。 我的PowerBI开发系列的文章目录： PowerBI开发 基数（C ardinality） 基数关系类似于关系表的外键引用，都是通过两个数据表之间的单个数据列进行关联，该数据列叫做查找列，两个数据表之间的基数关系是1：1，或者1：N，或者N：1，基数关系表示的含义是： 多对一 (N:1)：这是最常见的默认类型。这意味着一个表中的列可具有一个值的多个实例，而另一个相关表（常称为查找表）仅具有一个值的一个实例。 一对一 (1:1)：这意味着一个表中的列仅具有特定值的一个实例，而另一个相关表也是如此。 例如，TableA和TableB之间的基数关系是1：N，那么TableA是TableB的查找表，TableB叫做引用表，在查找表中，查找列的值是唯一的，不允许存在重复值，而在引用表中，查找列的值不唯一。 在PowerBI中，有时，引用表会引用查找表中不存在的数据，默认情况下

作者：Scofield 链接：https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的。一个都没。就不能不抄来抄去吗？ 我打算搞一个这样的版本，无门槛理解的。 ——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了，虽然历时有点久，现在put上来。评论里的同学也等不及了时不时催我，所以不敢怠慢啊…… 总结的还算比较体系化，蛮长的，请读者慢慢看，肯定有收获的。 (好痛苦，这么多公式都要在知乎上重输；是在MD上写的，在知乎上没想到格式这么难看……) ——20180129 概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF 一、Preface 二、Prerequisite 2.1 概率图 2.1.1 概览 2.1.2 有向图 vs. 无向图 2.1.3 马尔科夫假设&马尔科夫性 2.2 判别式模型 vs. 生成式模型 2.3 序列建模 三、HMM 3.1 理解HMM 3.2 模型运行过程 3.2.1 学习过程 3.2.2 序列标注（解码）过程 3.2.3 序列概率过程 四、MEMM 4.1 理解MEMM 4.2 模型运行过程 4.2.1 学习过程 4.2.2 序列标注（解码）过程 4.2.3

范式是数据库规范化的⼀个⼿段，是数据库设计中的⼀系列原理和技术，⽤于减少数据库中的数据冗余，并增进数据的⼀致性。 数据规范化通常是将⼤表分成较⼩的表，并且定义它们之间的关系。这样做的⽬的是为了避免冗余存放数据，并确保数据的⼀致性。添加、删除和修改数据等操作可能需要修改多个表，但只需要修改⼀个地⽅即可保证所有表中相关数据的⼀致性。由于数据分布在多个表之间，因此检索信息可能需要根据表之间的关系联合查询多个表。 数据规范化的实质是简单写、复杂读。写⼊操作⽐较简单，对于不同的信息，分别修改不同的表即可;⽽读取数据则相对复杂，检索数据的时候，可能需要编写复杂的SQL来联合查询多个表。 第一范式（1NF） 第⼀范式是指数据库表的每⼀列(属性)都是不可分割的基本数据项，这就要求数据库的 每⼀列都只能存放单⼀值 ，即实体中的某个属性不能有多个值或不能有重复的属性。 第⼀范式是对关系模式的基本要求。 关键点: 每⼀列都只能存放单⼀值 例如:我们开发微博时的 User 表和微博表，⼀个⽤户可以发表多个微博，但设计时需要将⽤户 数据和微博数据单独存放。 第二范式（2NF） 第⼆范式（2NF）是在第⼀范式（1NF）的基础上建⽴起来的，⼀个数据表符合第⼆范式的前提是该数据表符合第⼀范式。 它的规则是要求数据表⾥的所有数据都要和该数据表的主键有完全相依的关系; 如果有哪些数据只和主键的⼀部分有关的话

业务流程管理综述 业务流程管理综述 TJDLUT 摘要：业务流程管理包括支持业务过程分析、设计、执行、管理的方法、技术及工具。它可以被看作是经典工作流管理系统和方法的扩展。本文主要介绍业务流程管理的基本概念、相关技术，以及讨论形式化方法 / 语言对业务流程管理的作用（例如 Petri 网，过程代数等）。 关键词：业务流程管理 工作流管理形式化方法 引言 首先了解一下信息技术演化的过程是有助于我们地更好的了解业务流程管理系统的相关知识。从图 1 中，我们可以看到当今信息系统发展的趋势 [3] 。该图表明当今的信息系统包含了几个层。中心层是直接和硬件打交道德操作系统；第二层是通用的应用程序，这些应用程序在企业中有广泛使用，比如 Microsoft Office ；第三层是为某些特定领域所开发的软件，这些软件局限于专业的企业或者部门内部使用，比如人力资源管理系统， Call Center 系统等；第四层是专业定制软件，这些软件仅仅为特定的公司组织开发，通用性较小，专业化程度很高。 图 1 信息系统技术演化趋势 在二十世纪六十年代，信息系统中不包含第二层和第三层。信息系统建立在一个小型的操作系统上，仅仅有特别局限的功能。因为那时没有通用软件也没有行业专用软件，当时的信息系统仅仅包含专业定制软件。从那时开始，第二层和第三层软件逐渐发展起来，此外第四层软件的种类逐渐增多，同时增加了更多的功能

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源伞科技Pinpoint，作为BAT都在使用的一款静态代码分析工具，到底有什么领先于其他厂商的能力？ 1. 扩展和部署功能对比 源伞科技Pinpoint现有的检查器可以通过简单的json配置文件扩展业务逻辑。比如敏感数据泄露到日志检查器，企业或许有很多自己的日志打印函数，我们可以通过人工配置指定，即可提高检测质量。 如果不想人工配置，Pinpoint有未公开发布的库函数学习工具，可以通过线下分析企业代码库自动学习和生成上述配置文件。 Pinpoint对分布式多机扫描部署支持比 Coverity 好，并发扫描和结果合并x性能也比 Coverity 更强，能更好支持BAT级别的数千代码库扫描（ 已在BT部署验证 ）。 2. 分析能力对比 本节补充一些人工构造的例子介绍Pinpoint在分析能力上比Coverity强的部分。本节所有代码示例，Coverity均有误报或漏报。 Pinpoint更懂数据流 精确深度的指针分析，深入分析内存中的程序行为 高深度高精度函数调用链分析，查找跨越多层函数的深度问题 示例代码如下： （链接： https://www.sourcebrella.com/online-showcase/?id=5b483da03a21cd078346028f），此示例代码基于空指针（Null Pointer Dereference）问题检测。 准备代码：