数据建模目前有两种比较通用的方式
数学建模方法与分析
数学建模方法与分析
数学建模是利用数学方法解决实际问题的过程。
数学建模的一般步骤包括问题定义、建立数学模型、模型求解和结果分析等阶段。
数学建模方法可以分为多种，常见的方法包括：
1. 数据分析：通过统计分析和数据挖掘等方法，对问题中的数据进行处理和分析，找出其中的规律和趋势。
2. 最优化方法：根据问题的要求，建立相应的数学规划模型，通过求解最优化问题，得到最优解。
3. 随机模型：将问题建立为随机过程或概率模型，通过概率统计的方法进行分析和求解。
4. 系统动力学模型：将问题建立为动态系统模型，通过系统动力学的方法分析系统的行为和演化规律。
5. 图论和网络分析：将问题建立为图模型或网络模型，通过图论和网络分析的方法研究其结构和性质。
6. 分数阶模型：将问题建立为分数阶微分方程或分数阶差分方程，通过分数阶
微积分的方法进行分析和求解。
数学建模的分析阶段是对模型求解结果进行解释和评估。
分析结果可以包括对模型的可行性和有效性进行验证，对模型的优化方向进行探讨，以及对问题的解释和解决方案的提出等。
总的来说，数学建模方法与分析是数学建模过程中重要的环节，通过合理选择建模方法和深入分析模型结果，可以得到对实际问题有价值的解决方案。
数据分析中的数据模型和方法
数据分析中的数据模型和方法在数据分析领域，数据模型和方法是非常重要的概念和工具。
数据模型是一种描述现实世界问题的方式，而数据分析方法则是应用这些数据模型来解决问题的技术。
本文将介绍数据分析中常用的数据模型和方法，并探讨它们在实际应用中的作用和优缺点。
一、数据模型数据模型是对现实世界中事物关系的抽象描述，它可以帮助我们理解和组织复杂的数据。
在数据分析中，常用的数据模型包括关系型模型、层次模型、网络模型和对象模型等。
1. 关系型模型关系型模型是最常用的数据模型之一，它使用表格的形式来表示数据。
表格中的每一行代表一个数据记录，而列则代表数据的属性。
通过在不同表格中建立关系，可以实现数据之间的连接和查询。
关系型模型的优点是结构清晰、易于理解和使用，但对于大规模数据的处理效率相对较低。
2. 层次模型层次模型是一种树形结构的数据模型，它通过将数据组织成层次关系来表示。
层次模型中的每个数据记录都有一个明确的父节点和零个或多个子节点。
层次模型适用于描述具有明确层次结构的数据，例如组织结构、分类体系等。
3. 网络模型网络模型是一种图形结构的数据模型，它通过节点和链接来表示数据之间的关系。
网络模型中的数据可以有多个父节点和多个子节点，这使得它更灵活地描述了数据之间的复杂关系。
网络模型适用于描述具有多对多关系的数据，例如学生和课程之间的选课关系。
4. 对象模型对象模型是一种以对象为中心的数据模型，它通过对数据进行封装、继承和多态等操作来描述数据之间的关系。
对象模型适用于面向对象编程语言和系统，它可以更加直观地表示现实世界中的问题。
二、数据分析方法数据模型只是解决问题的基础，而数据分析方法则是具体应用数据模型来解决问题的步骤和技术。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
1. 统计分析统计分析是数据分析中最常用的方法之一，它通过收集、整理和分析数据来揭示数据中存在的规律和趋势。
统计分析可以帮助我们理解数据的分布、相关性和差异等。
数据建模目前有两种比较通用的方式
数据建模目前有两种比较通用的方式1983年，数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校，在清华大学首次开设。
1987年高等教育出版社出版了国内第一本《数学模型》教材。
20多年来，数学建模工作发展的非常快，许多高校相继开设了数学建模课程，我国从1989年起参加美国数学建模竞赛，1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛，旨在“培养学生解决实际问题的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质”。
近年来，数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高，而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域。
本文主要介绍了数学建模中常用的方法。
一、数学建模的相关概念原型就是人们在社会实践中所关心和研究的现实世界中的事物或对象。
模型是指为了某个特定目的将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。
一个原型，为了不同的目的可以有多种不同的模型。
数学模型是指对于现实世界的某一特定对象，为了某个特定目的，进行一些必要的抽象、简化和假设，借助数学语言，运用数学工具建立起来的一个数学结构。
数学建模是指对特定的客观对象建立数学模型的过程，是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示，是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。
二、教学模型的分类数学模型从不同的角度可以分成不同的类型，从数学的角度，按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。
三、数学建模的常用方法1.类比法数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。
类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，在不同的对象或完全不相关的对象中找出同样的或相似的关系，用已知模型的某些结论类比得到解决该“类似”问题的数学方法，最终建立起解决问题的模型。
数据建模目前有两种比较通用的方式
数据建模目前有两种比较通用的方式，分别是？（)
A、通用建模
B、专属建模
C、范式建模
D、维度建模
C和D
一般常规的数据仓库层级结构可分为：ods、dw(默认为汇总数据层，也可在细分为dwd(明细)与dw(汇总)两层)、dm共三层：
ods层：称为接口层或近源数据层，表结构与源系统表结构高度相似，通常在ods 层主要会做字段的筛选，枚举值转换，编码统一，异常&缺失数据处理等操作。
dw层：称为中间层，按主题建模（域->主题）的明细数据层，数据粒度与ods 层一致。
dm层：称为数据集市层，集市层是按照业务主题、分主题构建出来的、面向特定部门或人员的数据集合。
维度建模源于Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。
特点：
1.模型结构简单，星型模型为主；
2.开发周期短，能够快速迭代；
3.维护成本较高；
范式建模源于Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。
特点：
1.同一份数据只存放在一个地方，因此只能从一个地方获取，没有数据冗余，保证了数据一致性；
2.解耦（系统级与业务级），方便维护；
3.开发周期较长，开发成本较高；
当下的数据仓库模型架构设计中，dw层通常会采用范式建模，并且可以根据实际情况允许存在一些冗余。
dm层通常会采用维度建模，因为采用维度建模构建出来的数据模型更加符合普通人的认知、易于被普通人所理解，从而有利于数据的推广使用。
建模基本方法
建模基本方法建模基本方法是指在进行建模过程中所采用的一些基本的方法和技巧。
建模是指将现实世界中的事物、系统或过程抽象化为数学模型的过程。
建模的目的是为了更好地理解和分析复杂的现实问题，以便能够进行预测、优化和决策。
在建模的过程中，可以使用以下几种基本方法：1. 数据收集与分析：建模的第一步是收集相关的数据，并对数据进行分析。
数据可以从各种渠道获取，如实验观测、问卷调查、文献研究等。
通过对数据的分析，可以了解问题的背景和特征，为建模提供基础。
2. 确定建模目标：在建模之前，需要明确建模的目标。
建模目标可以是预测未来的趋势、优化系统的性能、解决具体的问题等。
明确建模目标可以帮助确定建模的范围和方法。
3. 选择合适的建模方法：根据具体的问题和建模目标，选择合适的建模方法。
常用的建模方法包括统计建模、数学建模、物理建模、仿真建模等。
不同的建模方法适用于不同的问题领域和建模目标。
4. 建立数学模型：在选择了合适的建模方法之后，需要建立数学模型来描述问题。
数学模型是通过数学语言和符号来表示现实问题的抽象化描述。
数学模型可以是方程、函数、图表等形式。
5. 参数估计与模型验证：在建立数学模型之后，需要对模型进行参数估计和验证。
参数估计是通过对已有数据进行拟合，确定模型中的参数值。
模型验证是通过对模型的预测与实际观测结果进行比较，检验模型的准确性和可靠性。
6. 模型分析与应用：在完成模型的参数估计和验证之后，可以对模型进行进一步的分析和应用。
模型分析可以通过模型求解、灵敏度分析、稳定性分析等方法，深入研究模型的特性和行为。
模型应用可以根据具体的问题，进行预测、优化、决策等操作。
7. 模型评价与改进：建模是一个迭代的过程，模型的评价和改进是建模过程中的重要环节。
通过对模型的评价，可以检验模型的有效性和可靠性。
根据评价结果，可以对模型进行改进，提高模型的准确性和适用性。
建模基本方法是建模过程中的重要组成部分，它包括数据收集与分析、建模目标确定、建模方法选择、数学模型建立、参数估计与模型验证、模型分析与应用、模型评价与改进等步骤。
常用的数学建模方法总结
2常用的建模方法
(I)初等数学法。
主要用于一些静态、线性、确定性的模型。
例如，席位分配问题，学生成绩的比较，一些简单的传染病静态模型。
(2)数据分析法。
从大量的观测数据中，利用统计方法建立数学模型，常见的有：回归分析法，时序分析法。
(3)仿真和其他方法。
主要有计算机模拟(是一种统计估计方法，等效于抽样试验，可以离散系统模拟和连续系统模拟)，因子试验法(主要是在系统上做局部试验，根据试验结果进行不
断分析修改，求得所需模
型结构)，人工现实法(基于对系统的了解和所要达到的目标，人为地组成一个系统)。
(4)层次分析法。
主要用于有关经济计划和管理、能源决策和分配、行为科学、军事科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境等领
域，以便进行决策、评价、分析、预测等。
该方法关键的一步是建立层次结
构模型。
数学建模有哪些方法
数学建模有哪些方法
数学建模是指将实际问题用数学的方法进行描述和分析的过程。
常见的数学建模方法有以下几种：
1. 形式化建模：将实际问题抽象成数学模型，通过符号和公式的形式进行描述和求解。
2. 统计建模：利用统计学的方法对数据进行收集、整理和分析，从中提取规律和模式，对未知的情况进行预测和决策。
3. 数值模拟：利用计算机和数值方法对问题进行模拟和求解，通过近似计算得到结果。
4. 最优化建模：通过建立优化模型，寻找使目标函数达到最大或最小值的最优解。
5. 离散建模：将连续的问题离散化，转化为离散的数学模型进行分析和求解。
6. 动态建模：对问题进行时间序列的分析和建模，预测未来的变化和趋势。
7. 图论建模：将问题抽象成图的形式，利用图的相关理论和算法进行分析和求解。
8. 概率建模：利用概率论的方法对问题进行建模和分析，从中推断出一些未知的情况。
以上是一些常见的数学建模方法，具体的方法选择要根据实际问题的特点和要求进行判断和决策。
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。
A首席数据官B.首席科学家C.首席执行官D.首席架构师2、整个 MapReduce的过程大致分为Map、 Shuffle、 Combine、()A. ReduceC. CleanD. Loading3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是A. SparkSQLD. Spark Streaming4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系A数量越多处理时间越长B.数量越多处理时间越短C.数量越小处理时间越短D.没什么关系5、下列选项中,不是 kafka适合的应用场景是A.日志收集B.消息系统C.业务系统D.流式处理6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是A.结构化数据B.非结构化数据C.半结构化数据D.全结构化数据7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是A.机器性能B.语言歧义性C.知识依赖D.语境9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。
请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么A.给定标签B.离散C.分类D.回归10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做()A.九天B. OneNETC.移娃D.大云11、HDFS中 Namenodef的 Metadata的作用是A.描述数据的存储位置等属性B.存储数据C.调度数据D.12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的A大数据技术B.互联网技术C.游戏技术D.影像技术13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢A.闭源B.开源C.独立D.封闭14、以下不是非结构化数据的项是A.图片B.音频C.数据库二维表数据D.视频15、以下数据单位换算错误的是=1024BB. 1GB=1024MB=1000GBD. 1MB=1024KB16、下列选项中,不是Flume的特点的是A.可靠性B.集中式架构C.可扩展性D.可管理性17、BP神经网络模型拓扑结构不包括A.输入层C.翰出层D.显层18、以下哪个不是语音识别的范畴A.语音听写B.语音台成C.语音转写D.语音唤醒19、以下哪个场景可以称为大数据场景A.故宫游客人B.故宫门票收入C.美团APP的定位信息D.文章内容20、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的A.比尔恩门B.麦肯锡C.扎克伯格D.乔图斯21、下列选项中,哪项是分布式文件存储系统C. KafkaD. Zookeeper22、下列选项中,正确描述Flume对数据源的支持的是A.只能使用HDFS数据源B.可以配置数据源C.不能使用文件系统D.不能使用目录方式23、机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么A.模型B.表结构C.结果D.报表24、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是A.重复学习B.深度学习C.迁移学习D.对抗学习25、语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一A.语音合成B.语音播放C.语音识别D.语义理解26、今年,大数据分析将出现革命性的新方法,从前的很多算法和基础理论可能会产生理论級别的突破。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、关系模式
关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有：
第一范式（1NF）
第二范式（2NF）
第三范式（3NF）
巴斯-科德范式（BCNF）
第四范式（4NF）
第五范式（5NF）
1）第一范式（1NF）
域都是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。
例如下面这张表：
“商品”字段就不是原子性的，可以分割成“4件”和“毛衣”。
2）第二范式（2NF）：
在1NF的基础上，实体的属性完全依赖于主关键字，不能存在仅
依赖主关键字一部分的属性，也就是不存在局部依赖。
例如下面这张表：
主键ID为“学生ID，所修课程”，但是字段“所属系”只依赖于“学生ID”，不符合2NF。
3）第三范式（3NF）：
在2NF的基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性，也就是不存在传递依赖。
例如下面这张表：
主键为“订单ID”，但是字段“商品颜色”依赖于“商品ID”，不符合3NF。
二、常见数仓建模方法：
1、ER实体模型
在信息系统中，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ER实体关系模型。
实体：通常为参与到过程中的主体，客观存在的，比如商品、仓
库、货位、汽车，此实体非数据库表的实体表。
属性：对主体的描述、修饰即为属性，比如商品的属性有商品名称、颜色、尺寸、重量、产地等。
关系：现实的物理事件是依附于实体的，比如商品入库事件，依附实体商品、货位，就会有“库存”的属性产生；用户购买商品，依附实体用户、商品，就会有“购买数量”、“金额”的属性产品。
在日常建模中，“实体”用矩形表示，“关系”用菱形，“属性”用椭圆形。
ER实体关系模型也称为E-R关系图。
实体之间建立关系时，存在对照关系：
1:1：即1对1的关系
1:n：即1对多的关系
n:m：即多对多的关系
Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。
操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。
优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长
应用场景：
1、ER模型是数据库设计的理论基础，当前几乎所有的OLTP系
统设计都采用ER模型建模的方式。
2、Bill Inom提出的数仓理论，推荐采用ER关系模型进行建模。
3、BI架构提出分层架构，数仓底层ods、dwd也多采用ER关系模型进行设计。
但是由于EDW的数据是原子粒度的，数据量比较大，完全规范的3范式在数据的交互的时候效率比较低下，所以通常会根据实际情况在事实表上做一些冗余，减少过多的数据交互。
二、维度建模
Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。
同样的，操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据，利用维度建模方法建设一致维度的数据集市。
通过一致性维度可以将数据集市联系在一起，由所有的数据集市组成数据仓库。
优势：构建迅速，最快的看到投资回报率，敏捷灵活；劣势：作为企业资源不太好维护，结构复杂，数据集市集成困难。
星型模型（推荐）和雪花模型
在复合式的数据仓库架构中，操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据，利用范式建模方法，建设原子数据的数据仓库EDW，然后基于EDW，利用维度建模方法建设数据集市。
当下的数据仓库模型架构设计中，dw层通常会采用范式建模，
并且可以根据实际情况允许存在一些冗余。
dm层通常会采用维度建模，因为采用维度建模构建出来的数据模型更加符合普通人的认知、易于被普通人所理解，从而有利于数据的推广使用。